微调不是万能钥匙，但适合固定风格、固定格式与领域行话类需求。本文先讲清何时该微调，再用 LoRA 原理加 LlamaFactory 三步实战，带你不改代码微调出自己的模型，并给出常见坑与最小评测法。

全量微调 7B 模型，光 Adam 优化器状态就要吃掉 84GB 显存。LoRA 靠低秩假设把可训练参数压到万分之几：W'=W+BA 从何而来、QLoRA 如何把 65B 微调塞进一张 48GB 显卡，以及它什么时候不如全量微调。

2026 年开放权重阵营的旗手已换成 GLM-5（744B，MIT）、Qwen3.5-397B-A17B（Apache 2.0）、DeepSeek V3.2（MIT）、Kimi K2 系与 Llama 4。本文按许可证、架构与部署成本三条线做全景对照，给出自托管、微调、企业集成三类场景的选型建议。

LIMA 用 1000 条精选数据就调出了能打的模型，「数据质量压倒数量」从此有了实锤。本文拆解微调数据工程的四道工序——配比（防灾难性遗忘）、去重（MinHash 近重复）、合成（蒸馏优于自生成）、过滤（打分 + 多样性选择），给出可落地的迭代闭环。