參數量為15億，屬于輕量化版本。運行輕便，適合在配置相對不高的設備上使用，能處理簡單基礎任務，如日常簡單寫作輔助、常見一般性問題解答等。

參數量多于1.5B版本，語言處理能力有所提升。可以更好地理解和生成具有一定復雜度的文本，在輔助撰寫商業文案、處理簡單的語言翻譯等方面表現良好。

參數量達70億，能較好地應對常見的自然語言處理任務。文本生成流暢且合理，適用于智能客服領域，滿足基本的多領域常見問題解答。

參數量為80億，相比7B版本，在處理復雜語義和長文本方面能力更強，適用于生成高質量的短文本內容及高質量對話。  

參數量為140億，語言理解與生成能力更強大。可處理高級語言理解、長篇文本生成等復雜任務，比如復雜的學術理論推導與解答、長篇學術內容創作等。

參數量320億，在多種自然語言處理任務上性能突出。可處理對精度和深度要求較高的工作，如復雜的語義分析、專業內容創作、復雜代碼任務處理等。

參數量700億，能處理復雜、專業的任務。在語言理解、生成復雜任務處理上具備強大實力，可用于對性能要求極高的場景，無論是科研領域的復雜問題推理，還是高端的內容創作，都能勝任。

參數量高達6710億，是超大模型。擁有極為強大的語言處理能力，可處理極其復雜的自然語言任務。

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