这个问题需要分层次看，答案是：既“固定”，又不“固定”。

用一个形象的比喻：大模型就像一个刚毕业的大学生。“训练发布”，相当于他拿到了毕业证，大脑的神经结构（模型权重）定型了。但“解决问题的能力”，取决于他手头有没有工具书、能不能上网查资料，以及你问他的方式。

具体拆解为四个层面：

1. 模型权重（核心知识）——绝对固定

一旦训练完成并发布，模型的权重参数（Weights）就被冻结了。这意味着：

- 它的“知识截止日期”固定了（比如截止到2026年5月）。

- 它的“基础智商”（推理逻辑、语言理解力）固定了。

- 如果不重新训练或微调，它不会随着时间推移自动“长大”或“变聪明”。

2. 上下文推理（当下面临新问题）——不固定

虽然权重固定，但模型处理当前对话时，上下文（Context）是动态的。

- 你可以把几万字的资料（比如一份财报）直接贴进对话框。模型在阅读这份资料之前不懂这家公司，但阅读后，它临时具备了分析这家公司的能力。这种“即时学习”能力（In-Context Learning）是固定的，但“解决这个具体问题”的能力是生成的。

3. 外部工具的扩展（解决能力边界）——极大不固定

这是最关键的一点。发布后的模型可以通过“外挂”突破原始能力：

- 联网搜索：它不知道今天发生了什么，但允许它联网，它就能解决“今天天气如何”这种训练时完全不存在的问题。

- RAG（检索增强生成）：给它挂上公司内部的数据库，它就能解决专属业务问题（即使原始训练数据里完全没有这些内容）。

- 函数调用（Function Calling）：让它学会调用计算器、绘图软件或操作APP，它就能解决数学计算和实时操作问题，而它自己本身并不会算复杂的微积分。

4. 后续微调（版本迭代）——可以改变

如果厂商觉得模型基础能力不够，发布后依然可以进行“后训练”或“微调”（比如通过RLHF强化学习）。

- 但这通常会产生一个新版本（如 V2.0 或 Turbo 版）。如果你用的是原始发布版本，它的能力不会变；但厂商可以发布一个能力进化了的新版本供你使用。

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总结一句话：

“能解决什么类型问题”的天花板（逻辑上限）是固定的；但“能解决哪些具体问题”的范围，通过提示词引导、外挂资料和调用工具，是无限扩展的。

不过需要特别提醒：它永远无法解决“知识截止日期之后发生的事实性问题”，除非你主动给它提供相关文本或允许它联网。这就像那个毕业生不会自动知道毕业后发生的新政策，但如果你把文件递给他看，他能立刻帮你分析。