大模型选型全解析：型号、架构、量化与上下文

本文系统拆解大模型选型的核心技术参数，涵盖模型系列、架构类型、参数规模、后训练方式、量化精度和上下文长度。作者基于两年AI应用开发经验，详细解析了如Qwen3、VL、MoE等专业概念，并提供了量化精度选择策略和显存估算方法。文章强调理解这些参数对AI应用开发的重要性，帮助开发者高效选型，优化性能。内容实用，适合关注AI、大模型和多模态技术的读者。