目录
- 前言
- [1. 文本类模型（Text Models）](#1. 文本类模型（Text Models）)
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- [1.1 非对话模型（Non-Chat Models）](#1.1 非对话模型（Non-Chat Models）)
- [1.2 对话模型（Chat Models）](#1.2 对话模型（Chat Models）)
- [2. 嵌入类模型（Embedding Models）](#2. 嵌入类模型（Embedding Models）)
- [3. 视觉类模型（Vision Models）](#3. 视觉类模型（Vision Models）)
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- [3.1 图像模型（Image Models）](#3.1 图像模型（Image Models）)
- [3.2 视频模型（Video Models）](#3.2 视频模型（Video Models）)
- [4. 多模态模型（Multimodal Models）](#4. 多模态模型（Multimodal Models）)
- [5. 模型类别对比与应用总结](#5. 模型类别对比与应用总结)
- 结语
前言
在人工智能的快速发展浪潮中，**大模型（Foundation Models）**已经成为推动产业升级和创新的核心引擎。从早期的语言模型（Language Models）到如今具备多模态感知与推理能力的通用智能体（General AI Agent），大模型正在重新定义人机交互的边界。
本文将系统介绍大模型的主要分类，包括文本模型（非对话与对话） 、嵌入模型 、**视觉模型（图像与视频）*以及*多模态模型，并分析各类模型的特点、典型用途及发展趋势，帮助读者全面理解大模型技术的生态格局。
1. 文本类模型（Text Models）
文本模型是大模型体系中最成熟、最广泛应用的分支。它们通过理解和生成自然语言，成为众多AI应用的底层支撑。根据交互方式不同，文本类模型可以分为非对话模型 和对话模型两种。
1.1 非对话模型（Non-Chat Models）
非对话模型是早期语言模型的代表，主要用于文本生成与理解任务，但不具备多轮交互的上下文管理能力。
代表模型： BERT、T5、GPT-3（davinci）、OPT、LLaMA 基础模型等。
主要特点：
- 通过自回归或自编码方式建模文本结构；
- 能执行单轮输入的自然语言处理任务；
- 不具备人机交互逻辑和记忆机制。
典型用途：
- 文本补全与摘要生成；
- 情感分析与问答匹配；
- 文档分类与机器翻译；
- 搜索引擎语义理解与排序。
例如，BERT 采用双向Transformer结构，擅长理解类任务；而 GPT-3 则以单向预测为核心，能够流畅生成自然文本，是生成式AI的奠基者。
1.2 对话模型（Chat Models）
对话模型是在语言模型的基础上，结合人类反馈强化学习（RLHF）**与**多轮对话数据微调形成的高层智能体。它们能够理解上下文、保持连贯性，并以自然语言与用户交流。
代表模型： ChatGPT、Claude、Gemini、通义千问、文心一言等。
主要特点：
- 支持多轮对话与上下文记忆；
- 具备任务规划、推理和角色理解能力；
- 能执行复杂交互任务，如代码生成、内容创作、翻译与逻辑推理。
典型用途：
- 智能客服与知识问答；
- 办公自动化与内容创作；
- 教育、科研与编程辅助；
- 智能Agent系统与人机协作。
其中，ChatGPT（GPT-4 / GPT-5） 代表了通用对话智能的最新高度，具备跨领域推理与多模态理解能力；Claude 3 强调安全性与长上下文处理；Gemini 1.5 Pro 则融合文本与视觉，迈向多模态通用智能。
2. 嵌入类模型（Embedding Models）
嵌入模型的核心目标是将文本、代码、图像等内容映射为稠密向量表示（Embeddings），使计算机能够在语义空间中进行相似度度量与检索。这类模型不直接生成自然语言，而是为下游任务提供语义表示基础。
代表模型： text-embedding-3-large、Sentence-BERT、E5、SimCSE 等。
主要特点：
- 输出固定维度的语义向量；
- 可用于计算语义相似度与聚类；
- 支撑 RAG（检索增强生成）架构中的知识检索部分。
典型用途：
- 语义搜索与向量数据库查询；
- 文档聚类与主题识别；
- 推荐系统与知识图谱构建；
- RAG 应用中的检索阶段。
例如，OpenAI text-embedding-3-large 提供高维通用语义嵌入；E5 专注于中文语义检索；SimCSE 通过对比学习提升句向量质量。
这些模型构成了当前AI知识检索与信息匹配的核心基础设施。
3. 视觉类模型（Vision Models）
视觉模型处理和理解图像、视频等视觉信号，赋予AI"看"的能力。它们是从计算机视觉（CV）发展而来的另一大分支，可进一步分为图像模型和视频模型两类。
3.1 图像模型（Image Models）
图像模型负责对静态图像进行识别、生成或理解。早期以卷积神经网络（CNN）为主，近年来则以视觉Transformer（ViT）和扩散模型（Diffusion Models）为代表。
代表模型： ResNet、ViT、CLIP、Stable Diffusion、DALL·E、Midjourney。
主要特点：
- 支持图像分类、检测、分割与生成；
- 具备文本与图像对齐能力（如CLIP）；
- 生成模型可根据文本指令创作图像。
典型用途：
- 图像识别与内容审核；
- 医学影像与工业检测；
- 创意绘图、艺术设计与广告生成；
- 图文检索与多模态交互。
| 模型 | 类型 | 应用场景 |
|---|---|---|
| ResNet | 视觉识别 | 图像分类与检测 |
| CLIP | 图文对齐 | 文本检索图像 |
| Stable Diffusion | 文生图 | 创意设计与绘图 |
| DALL·E 3 | 文本生成图像 | 高质量艺术创作 |
3.2 视频模型（Video Models）
视频模型在图像生成的基础上引入时间建模（Temporal Modeling），用于理解和生成动态场景。它们不仅关注每帧画面，还需保证运动连贯与物理一致性。
代表模型： Sora、Runway Gen-2、Pika Labs、VideoPoet。
主要特点：
- 可根据文本生成视频片段；
- 支持视频补全、编辑与风格化；
- 注重运动一致性和场景过渡自然度。
典型用途：
- 文本生成视频（Text-to-Video）；
- 视频特效与虚拟拍摄；
- 动画预览与影视分镜制作；
- 数字人内容创作。
例如，OpenAI Sora 通过物理一致性建模生成逼真的视频画面，代表了视频生成的前沿方向。
4. 多模态模型（Multimodal Models）
多模态模型融合了文本、图像、音频、视频等多种输入模态，实现跨模态理解与生成。这类模型标志着AI从单一任务向通用智能迈进。
代表模型： GPT-4V、Gemini 1.5 Pro、Claude 3 Opus、Kosmos-2、Qwen-VL。
主要特点：
- 同时处理文字与视觉输入；
- 能执行图像问答、文档分析与视觉推理；
- 支撑"看图说话""图文互译""视频理解"等任务。
典型用途：
- 多模态问答（输入图片或截图进行解析）；
- 文档识别与结构化理解（OCR + 语义分析）；
- 跨模态检索与生成；
- 智能助手（集听觉、视觉与语言于一体）。
多模态模型是构建智能体（Agent）的关键，它们让AI能够"看见世界"，并以自然语言进行解释与决策。
5. 模型类别对比与应用总结
| 类别 | 输入类型 | 输出类型 | 主要用途 | 代表模型 |
|---|---|---|---|---|
| 非对话文本模型 | 文本 | 文本 | 理解与生成 | BERT、T5、GPT-3 |
| 对话模型 | 文本（多轮） | 文本 | 交互与推理 | ChatGPT、Claude、Gemini |
| 嵌入模型 | 文本/图像 | 向量 | 语义检索、推荐 | text-embedding-3、E5 |
| 图像模型 | 图像/文本 | 图像 | 分类与生成 | CLIP、Stable Diffusion |
| 视频模型 | 文本/图像 | 视频 | 生成与理解 | Sora、Runway Gen-2 |
| 多模态模型 | 文本+视觉+音频 | 文本/视觉 | 综合认知 | GPT-4V、Gemini、Qwen-VL |
结语
大模型的发展轨迹展示了人工智能从**"语言理解"到"世界理解"**的演化过程。
- 文本模型为AI奠定了语义基础；
- 嵌入模型搭建了知识与信息的连接桥梁；
- 视觉与视频模型赋予了感知能力；
- 多模态模型实现了跨模态融合与通用智能。
未来，大模型将继续向以下方向演进：
🔹 模态融合 ：实现语言、视觉、语音的深度统一；
🔹 任务泛化 ：具备零样本、多任务的自适应能力；
🔹 智能体化：拥有记忆、推理与行动能力的自主智能系统。
随着技术与算力的持续突破，大模型正从"工具"走向"伙伴"，成为未来数字世界的核心智能基础。