0. 概述

大模型命名有点道道，这里就说道说道：

• Base：毛坯房，只会 “续写文字”，不会听话。
• Instruct：精装修，听懂人话、能对话、能干活，日常 90% 场景用它。
• Thinking：带 “大脑思考室” 的增强版，专门做复杂推理、数学、逻辑、长思考，算力 / 参数开销更大。
• Chat：对话专用，在 Instruct 基础上再优化

1. Base 模型（基座 / 原生模型）

• 全称：Base Model / Pre-trained Model
• 来源：只做过海量无标注文本预训练（看书、网页、代码），没做过人类指令对齐。
• 能力：
  • 擅长：文本续写、补全、风格模仿、语言建模
  • 不擅长：听不懂指令、不会问答、不会按要求做事
• 输出：你给一句开头，它顺着往下写，不会 “理解你的意图”。
• 用途：
  • 供研究、二次微调（做垂直领域模型）
  • 做 LoRA、全量微调的基底
• 命名常见后缀：-base、-pretrain

例子：Llama 3-8B-Base、Qwen3-30B-Base

2. Instruct 模型（指令模型 / 对话模型）

• 全称：Instruct-tuned Model / Chat Model
• 来源：在 Base 基础上做了：
  • SFT 监督微调（学习人类问答 / 指令格式）
  • 常见再加 RLHF/DPO（对齐人类偏好，更安全、更有用）
• 能力：
  • 听懂自然语言指令（写文案、总结、代码、翻译、对话）
  • 有上下文、有角色、有格式约束
• 输出：直接给答案 / 结果，不废话、不瞎续写。
• 用途：
  • 聊天机器人、API 服务、日常工具、办公助手
  • 绝大多数用户、产品、部署都用 Instruct
• 命名常见后缀：-instruct、-chat、-it

例子：Llama 3-8B-Instruct、Qwen3-30B-Instruct、GPT-3.5-turbo（本质就是 instruct）

3. Thinking 模型（思考模型 / 推理增强模型）

• 不是标准学术名，是厂商为 “强推理” 单独分出的版本，常见于 MoE 架构（比如你问的 A3B 系列）。
• 来源：
  • 通常基于 Instruct 再增强：长推理链、CoT（思维链）、多步思考
  • MoE 模型里：思考模式会激活更多专家 / 更多参数
    • 例如：普通模式 A3B（激活 3B），思考模式激活更多（A22B 等）
• 能力：
  • 极强：数学、逻辑、代码、规划、推理、多步解题、长文本分析
  • 会 “先思考再回答”，展示中间步骤（…）
• 缺点：
  • 生成更慢、token 更多、算力 / 显存更高
  • 简单问题反而没必要用
• 用途：
  • 数学竞赛、代码 debug、复杂逻辑推理、科研推导、长决策链
  • 命名常见后缀 / 关键词：-thinking、-reasoning、-max、-plus、-deepseek-r1 这类推理向

例子：Qwen3-Thinking、DeepSeek-R1、Kimi 思考模式、部分闭源 “深度思考版”

4. Chat 模型（对话专用，在 Instruct 基础上再优化）

• 和 Instruct 高度重叠，但更偏多轮对话、人格、记忆、闲聊
• 常见后缀：-chat
  • 例：Llama-3-8B-Chat、Qwen-Chat

5. A3B

还有比如名称里面带A3B，指Activated 3 Billion（激活 30 亿参数）

5.1. A3B 的核心含义

A = Activated（激活）：表示 MoE 架构中动态参与计算的专家子网络参数
3 = 3 Billion（30 亿）：每次推理仅激活约 30 亿参数，通常占总参数的10% 左右
B = Billion（十亿）：参数数量单位，与模型名称中常见的 “3B”“7B” 含义一致

5.2. A3B 的技术背景与应用

• MoE 架构基础：混合专家模型将总参数拆分为多个 “专家” 子网络，每次推理仅选择少量专家参与计算，而非全部参数同时工作
• 首创与推广：由通义千问 Qwen3 系列模型首创（如 Qwen3-30B-A3B），后被 Kimi（Moonlight-16B-A3B）、百度（ERNIE-4.5-VL-28B-A3B）等厂商采用
• 命名规范扩展：已形成统一范式，如 Qwen3-235B-A22B 表示总参数 2350 亿、激活 220 亿参数