国内大模型如何转向效率与场景适配的深层变革 2023年，国内大模型行业还深陷“参数规模竞赛”的狂热——从千亿到万亿，模

国内大模型如何转向效率与场景适配的深层变革 2023年，国内大模型行业还深陷“参数规模竞赛”的狂热——从千亿到万亿，模型参数量屡创新高，仿佛参数大小直接等同于技术实力。然而不到两年时间，行业风向已发生根本性转变。中国信通院《高质量大模型基础设施研究报告(2024年)》显示，2025年国内新发布的大模型中，仅12%仍以“参数规模”为核心宣传点，而83%的企业将“推理效率”“场景适配度”列为核心研发目标。从MiniMax-M2以8%成本实现顶尖性能，到中国电信突破跨架构适配难题，一系列实践印证：国内大模型正从追求“规模高度”转向挖掘“效率深度”与“场景精度”，进入高质量发展的深水区。 这场转变的背后，是“规模竞赛”难以为继的现实困境。参数规模的无限扩张，带来了算力成本的指数级增长。据行业测算，训练一个万亿参数模型的成本超亿元，单次推理的Token成本高达数美元，即便是头部科技企业也难以承受持续投入。更关键的是，参数规模与实际效果并非线性相关，信通院调研发现，当模型参数量突破5000亿后，通用能力提升幅度不足5%，但算力消耗却增加3倍以上。与此同时，中小企业的AI需求被挡在高成本门槛之外，大模型“落地难”成为行业普遍痛点。在这样的背景下，“降本增效”与“场景落地”成为破解行业僵局的必然选择。