首先得说最简单的模型是那种参数少、训练数据简单的。比如用现成的Stable Diffusion这种工具，不用自己调参数，给张图就能生成新图。因为这类模型训练成本低，新手连代码都不用写，直接拖拽就能用。社区里教程多，遇到问题能快速解决。

为什么是这个答案呢？因为参数少是关键。比如Stable Diffusion有1.7亿个参数，训练时间大约两周，算下来两周就能跑起来。对比GPT-4的1750亿参数，训练时间要半年以上。数据量方面，Stable Diffusion用的是公开的LoRA数据集，1TB左右就够，而大模型需要100TB以上。成本上，Stable Diffusion训练费用约2万美元，而GPT-4训练成本超1亿美元。社区活跃度数据也支持，Stable DiffusionGitHub有2.3万星标，而GPT-4相关项目只有3000星标。虽然大模型效果更好，但入门门槛高得离谱，普通人根本用不起。所以简单模型才是真·入门首选。