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AI大模型分类

2026/10/22 3:06:53 网站建设项目流程

AI 大模型分类

按架构(Architecture)

类型	代表	特点

Transformer 架构	GPT、Claude、LLaMA、Qwen、DeepSeek	主流架构，基于自注意力机制
混合架构(MoE)	Mixtral、DeepSeek-V3、Qwen3-MoE	稀疏激活，专家路由，推理成本低
状态空间模型(SSM/Mamba)	Mamba、Jamba	线性复杂度，长序列处理高效
扩散架构	Diffusion LLM(如 Mercury)	非自回归生成，可并行解码

按模态能力

纯语言模型(LLM)：只处理文本，如 GPT-3、LLaMA
多模态模型(LMM/MLLM)：文本+图像+音频+视频，如 GPT-4o、Gemini、Qwen-VL
视觉生成模型：文生图/视频，如 Stable Diffusion、Sora、可灵
语音模型：TTS/ASR，如 Whisper、ElevenLabs

按规模参数

小型：< 10 亿(1B)，可跑在手机上
中型：1B – 100B，如 LLaMA-2-7B、Qwen-7B
大型：100B – 1T，如 GPT-4(传闻 1.8T MoE)
超大：> 1T，目前多为 MoE 稀疏模型

按训练方式 / 定位

类型	说明	代表

基座模型(Base)	仅预训练，未对齐	LLaMA、Qwen-Base
指令微调模型	SFT + RLHF/DPO 对齐	ChatGPT、Claude、DeepSeek-Chat
推理模型(Reasoning)	强化学习强化长链推理	o1、o3、DeepSeek-R1、QwQ
垂直领域模型	金融、医疗、法律、代码	Med-PaLM、CodeLlama、文心一言行业版

按开放程度

开源开放权重：LLaMA、Qwen、DeepSeek、Mistral(可本地部署)
闭源 API：GPT、Claude、Gemini(只能通过云端调用)

其他常见维度

按语言：英文主导 / 中英双语 / 多语言
按上下文长度：8K → 1M tokens 长上下文模型
按 Agent 能力：是否支持工具调用(Function Calling)、计算机操作

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