有些人，其实是一个 2B 的 “大” 模型

有很多人，是可以类比成 LLMs 的。他们都有自己的参数量，也有自己的类别。

正常人呢，可能是几百 Billion 参数量，会思考，能用工具，有多模态能力，还能快速反应。稍微聪明一点的人呢，参数量就是 Trillion 级别的，且响应速度极快。

可是……

有的人，就是一个 2B 参数量、8k context 的小模型。你和它讲：“这个我们这么做，明天你列好计划之后来和我讨论。”结果一周过去了，再找起它的时候，它说：“我不知道。”

还有些人，像是没有 thinking 能力的 chat 模型。你和它讲：“在这个文件里，我们参考 Tan (2026) 来展开内容。”结果它全篇忘了自己要做什么，只知道一味地把 Tan (2026) 往里堆，却分不清什么叫做参考，什么叫做主线。

更有甚者，像是一个没做过指令微调的 BERT-tiny。它只能在句子里抓关键词，却不能生成、不会推理，也不知道你究竟想让它做什么。你问它脑子里在想什么，其实它也没在“想”；别说 Billion，参数量只能以 Million 计。你以为它没听懂，其实它从一开始就不是为对话而生的。