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16.03
2025
LLM 模型參數量越大越好嗎？企業導入成本居高不下？
LLM模型參數量越大越好嗎？企業導入成本居高不下？
在大語言模型（LLM）快速發展的今天，「參數越大效果越好」成了許多企業選型時的直覺認知。但實際上，這樣的觀念不僅未必正確，甚至可能導致企業投入過多資源卻效果不彰。
為了解開這個迷思，偲倢科技針對數個熱門模型進行測試，選擇 100B 以下的參數量進行測試，並全數透過地端部署方式運行，更貼近企業的實際使用場景。
測試題材：為什麼選擇「114 年學測國綜選擇題」？
重點不在於大語言模型在試卷的答題分數，而是為了更嚴謹地驗證語言模型的核心「中文」理解能力。
圖1：偲倢科技選擇學測國文選擇題測試 LLM 模型效果主要考量是中文應用情境且具明確標準；偲倢科技整理製圖
這類標準化的語文測驗題型，具備三項重要優勢，使其成為絕佳的模型能力測評素材：
- 真實語言理解能力的壓力測試
學測國文涵蓋主旨判讀、語境推論、隱喻解析等多層次的語意理解任務，這些能力與企業實際應用中的知識搜尋、智慧客服、自動摘要等任務高度對應。
對於以中文為主要溝通語言的台灣企業而言，語言模型能否穩定處理中文語意並做出正確推理，將直接影響導入成效與商業價值。因此，中文效能應是企業選型初期的首要考量，避免後續部署仍需大量調整所帶來的成本風險。
對於以中文為主要溝通語言的台灣企業而言，語言模型能否穩定處理中文語意並做出正確推理，將直接影響導入成效與商業價值。因此，中文效能應是企業選型初期的首要考量，避免後續部署仍需大量調整所帶來的成本風險。
- 固定題型、明確標準
相同題組讓不同模型在可比條件下進行作答，避免主觀評分誤差，真正比的是語言推理與理解實力。
- 無領域偏誤，評估泛用性
相較於醫療、法律等專業語料，國文測驗來自自然語言脈絡，能有效測試模型在陌生語境與非特定領域下的理解表現，是衡量中文 LLM 泛用性的重要指標。
模型實測結果揭示：中參數模型反而更穩定
圖2：LLM 模型各參數實測效果；偲倢科技整理製圖
1. 大參數 ≠ 高效能
本次測試中，Qwen3 32B 成為最大贏家，表現超越 Qwen2.5（72B）與 LLaMA3.3（70B），再次證實：模型參數量並非效能保證，盲目追求大型模型只會增加 GPU 規格需求、推論成本與部署複雜度，卻未必帶來效能提升。
此外，大語言模型的研發與升級速度極快，新一代模型往往在中等參數規模下就能展現明顯優勢。
企業若投入高成本部署超大型模型，反而可能在短時間內就因模型汰換而面臨資源浪費。
因此，企業導入 LLM 時，應關注部署架構是否具備彈性與更新能力，能否快速替換或升級模型版本，將成為導入成功的關鍵。
唯有打造模組化、可即時更新的推論框架，才能在模型快速演進的趨勢中維持競爭力與成本效益。
2. 地端部署，更能反映真實應用效能
所有模型測試皆於本地伺服器完成，不依賴雲端 API，企業能夠完整掌控模型推理效能與延遲表現，且滿足資料隱私要求，合規風險低，同時更貼近企業實際運行場景，結果具參考價值。
3. 成本效益，決定部署可行性與持續性
一般而言選用大型模型意味著需要更高階的 GPU 硬體與能源成本，若在企業選用雲端的方案將產生更高的推論費用，且存在部署管理和維運的難度。中參數模型已能支撐高複雜度語言任務，是企業初期導入的高性價比選項。
本次測試中，Qwen3 32B 成為最大贏家，表現超越 Qwen2.5（72B）與 LLaMA3.3（70B），再次證實：模型參數量並非效能保證，盲目追求大型模型只會增加 GPU 規格需求、推論成本與部署複雜度，卻未必帶來效能提升。
此外，大語言模型的研發與升級速度極快，新一代模型往往在中等參數規模下就能展現明顯優勢。
企業若投入高成本部署超大型模型，反而可能在短時間內就因模型汰換而面臨資源浪費。
因此，企業導入 LLM 時，應關注部署架構是否具備彈性與更新能力，能否快速替換或升級模型版本，將成為導入成功的關鍵。
唯有打造模組化、可即時更新的推論框架，才能在模型快速演進的趨勢中維持競爭力與成本效益。
2. 地端部署，更能反映真實應用效能
所有模型測試皆於本地伺服器完成，不依賴雲端 API，企業能夠完整掌控模型推理效能與延遲表現，且滿足資料隱私要求，合規風險低，同時更貼近企業實際運行場景，結果具參考價值。
3. 成本效益，決定部署可行性與持續性
一般而言選用大型模型意味著需要更高階的 GPU 硬體與能源成本，若在企業選用雲端的方案將產生更高的推論費用，且存在部署管理和維運的難度。中參數模型已能支撐高複雜度語言任務，是企業初期導入的高性價比選項。
實際導入關鍵：選對模型比模型大小更重要
這次測試不僅是模型效能比較，更提供企業以下參考：
- 模型的語言理解能力，是客服、知識檢索、自動摘要等任務的共同基礎
- 真實部署環境下的效能，才是真正可落地的價值依據
- 選擇合適的模型架構與參數規模，遠比單純追求最大參數更具意義。
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