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参数更大、架构更新的模型（如Flux 2 Dev）在人物LoRA训练这类特定任务上未必优于成熟的老模型

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2026/7/21

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来源

6大模型LoRA训练实测对比：Ideogram、Flux哪款底模最强？

相关事实

待验证不同模型系列的工具调用输出格式差异根源于指令微调阶段使用的训练数据差异70% 相似待验证模型之间的差异源于训练数据规模和质量、参数数量、对齐策略（如RLHF）以及上下文窗口长度等核心设计选择70% 相似待验证单纯堆砌参数而训练数据不足会导致模型大而不强，参数跃升需配合同步扩大的训练语料与算力才能兑现能力增益70% 相似待验证智能体的偏好受训练数据、提示词、版本迭代等多重因素影响，今天有效的优化手段可能在下一次模型更新后失效68% 相似

引用此条事实

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API

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