汉字常用字是3500-4000个。英文常用字是几万个。

关于汉字和英文常用词汇量的对比，需要从不同角度分析：

1. 汉字常用字：

• 中国教育部《现代汉语常用字表》确认为3500字（2500常用字+1000次常用字）
• 覆盖率达99.48%的日常使用需求
• 汉字是语素文字，单个字可组合成大量词汇（如"电"+"脑"="电脑"）

1. 英文常用词汇：

• 牛津英语词典收录约17万单词，但母语者实际使用量：• 日常交流：3000-5000词（覆盖95%日常对话）• 大学毕业生：约20000词• 莎士比亚全部作品用词：约25000词
• 英语作为拼音文字，需要记忆更多独立单词（如"computer"需整体记忆，不能拆解）

1. 关键差异：

• 汉字系统是通过有限字数的组合表达概念（3500字可组成10万+词汇）
• 英语需要掌握更多独立单词单位才能达到同等表达能力
• 测试数据表明，中文母语者书写时用字集中在2000字左右，而英语母语者写作使用的单词量明显更多

结论：
您的观察基本正确。虽然英语没有官方划定的"常用字"概念，但要实现与中文3500字相当的表达能力，英语使用者确实需要掌握更大数量的独立单词（约数万）。这体现了两种语言系统的本质差异：中文重字组合，英文重单词积累。

关于汉字和英文常用词汇量的对比，需要从不同角度分析：
1.汉字常用字：
•中国教育部《现代汉语常用字表》确认为3500字（2500常用字+1000次常用字）
•覆盖率达99.48%的日常使用需求
•汉字是语素文字，单个字可组合成大量词汇（如"电"+"脑"="电脑"）
1.英文常用词汇：
•牛津英语词典收录约17万单词，但母语者实际使用量：• 日常交流：3000-5000词（覆盖95%日常对话）• 大学毕业生：约20000词• 莎士比亚全部作品用词：约25000词
•英语作为拼音文字，需要记忆更多独立单词（如"computer"需整体记忆，不能拆解）
1.关键差异：
•汉字系统是通过有限字数的组合表达概念（3500字可组成10万+词汇）
•英语需要掌握更多独立单词单位才能达到同等表达能力
•测试数据表明，中文母语者书写时用字集中在2000字左右，而英语母语者写作使用的单词量明显更多
结论：
您的观察基本正确。虽然英语没有官方划定的"常用字"概念，但要实现与中文3500字相当的表达能力，英语使用者确实需要掌握更大数量的独立单词（约数万）。推论：中文大语言模型训练需要的算力比英文大语言模型算力效率更高。对吗？

修改

您的推论有一定道理，但实际情况更为复杂。让我们从多个维度分析这个命题：

核心结论

中文大模型在理论上具有更高的"字符级信息密度"，但算力效率是否更高取决于具体场景和优化技术，不能简单得出绝对结论。

关键分析维度

1. 信息密度差异汉字确实以更少的字符单位（3500字）覆盖了基本表达需求但单个汉字包含的语义信息量通常大于单个英文字母（需结合上下文）实际研究中，中文的"信息熵"约为9-11比特/字，英文约为0.6-1.3比特/字母
2. 分词处理成本中文需要额外分词步骤（但现代Transformer已能较好处理）英文天然空格分词，但需处理屈折变化（run/running/ran）
3. 模型架构影响BPE（Byte Pair Encoding）等子词算法使两种语言处理效率差距缩小中文模型可以更短的序列长度表达相同内容（减少注意力计算量）
4. 实际研究数据相同参数量下，中文模型在CLUE基准的表现往往优于同等英文模型在GLUE的表现但高质量中文语料规模仅为英文的1/5左右，部分抵消优势
5. 算力效率悖论训练阶段：中文可能因序列更短而节省计算推理阶段：中文字符渲染/输入法可能增加端到端延迟

行业实践证据

• 百度ERNIE、阿里通义等中文模型参数量普遍小于同代GPT-3/4
• 但达到相近性能时，实际GPU小时消耗差异在20%以内（非数量级差异）

更准确的表述

在相同计算架构下，处理中文文本的理论计算复杂度可能比英文低15-30%，但实际算力效率还受以下因素影响：

1. 可用训练数据质量/规模
2. 特定语言任务的复杂度
3. 框架对中文的优化程度
4. 硬件层面的字符处理效率

当前最先进的混合模态模型（如处理图文数据）中，这种语言差异的影响会进一步减弱。