前言：
在 2023-2024 年，我们习惯于问：“这个模型有多少亿参数？”
到了 2025 年，这个问题变成了：“这个模型能吞下多少本书？”以及“推理 100 万 token 需要多少美分？”这种提问方式的转变，标志着大语言模型（LLM）从**“暴力美学”阶段进入了“精细化工程”**阶段。参数量的边际效应开始递减，而架构效率、上下文长度和推理成本成为了新的战场。本文将从底层原理出发，深度剖析 2025 年 AI 模型技术栈的三大核心趋势。
2025/3/4大约 8 分钟
前言：
在 2023-2024 年，我们习惯于问：“这个模型有多少亿参数？”
到了 2025 年，这个问题变成了：“这个模型能吞下多少本书？”以及“推理 100 万 token 需要多少美分？”这种提问方式的转变，标志着大语言模型（LLM）从**“暴力美学”阶段进入了“精细化工程”**阶段。参数量的边际效应开始递减，而架构效率、上下文长度和推理成本成为了新的战场。本文将从底层原理出发，深度剖析 2025 年 AI 模型技术栈的三大核心趋势。