在2023年，提到AI，大家的第一反應(yīng)大多是ChatGPT。然而，時間來到2025年，AI的世界已經(jīng)發(fā)生了翻天覆地的變化。雖然大型語言模型（LLM）點(diǎn)燃了AI革命的導(dǎo)火索，但如今我們已經(jīng)進(jìn)入了AI模型多樣化的新時代。這些模型各有神通，就像不同的交通工具，雖然都能移動，但用途截然不同。

如果你是AI研究人員、初創(chuàng)公司創(chuàng)始人、產(chǎn)品經(jīng)理，或者只是想跟上時代步伐的人，那么了解這些AI模型的差異不再是錦上添花，而是真正的競爭優(yōu)勢。今天，就讓我們一起深入了解一下2025年必備的8種AI模型吧！

1. LLM — 大型語言模型（Large Language Model）

你有沒有想過，如果有一個超級智能的朋友，不僅能幫你完成句子，還能寫文章、調(diào)試代碼，甚至模仿莎士比亞的風(fēng)格？這聽起來像是魔法，但實(shí)際上，這就是大型語言模型（LLM）的日常。

LLM通過海量的互聯(lián)網(wǎng)文本、書籍、文章、代碼和推文進(jìn)行訓(xùn)練，目的是預(yù)測序列中的下一個單詞（或標(biāo)記）。你可以把它想象成超級增強(qiáng)版的自動補(bǔ)全功能，它不僅能幫你完成句子，還能寫書、回答哲學(xué)問題，甚至構(gòu)建一個完整的網(wǎng)站。

LLM之所以如此受歡迎，主要有以下原因：

• 對話能力：像ChatGPT、Claude和Gemini這樣的工具，都是基于LLM實(shí)現(xiàn)的。
• 代碼與內(nèi)容生成：無論是博客文章還是Python腳本，LLM都能輕松搞定。
• 通用知識：它們對幾乎所有事物都有一定的了解，是絕佳的通用工具。

真實(shí)應(yīng)用場景

• 寫作與改寫內(nèi)容
• 編程輔助與代碼生成
• 客戶服務(wù)聊天機(jī)器人
• 創(chuàng)意頭腦風(fēng)暴
• 語言翻譯
• 教育與輔導(dǎo)

總之，只要涉及到文字，LLM幾乎都能派上用場。

不過，LLM也有局限性。它們可能會“胡說八道”（自信地編造內(nèi)容），運(yùn)行成本高昂，而且缺乏真正的理解能力，只是基于模式進(jìn)行猜測。這也正是新型模型不斷涌現(xiàn)的原因，它們旨在提升速度、實(shí)現(xiàn)專業(yè)化或進(jìn)行更深入的推理。

2. LCM — 潛在一致性模型（Latent Consistency Model）

想象一下，你正在用手機(jī)上的AI圖像生成器，它能在不到一秒鐘的時間內(nèi)生成一張清晰的圖像，而且無需連接云端，也不需要強(qiáng)大的計(jì)算能力。這就是潛在一致性模型（LCM）的魔力。

LCM與LLM不同，它主要針對圖像生成，專為速度、效率和小型設(shè)備優(yōu)化。你可以把LCM看作是重量級圖像生成模型（如Stable Diffusion）的輕量級、快速版。

LCM基于擴(kuò)散模型的概念，這類模型通過逐步“去噪”隨機(jī)模式生成有意義的圖像。但與傳統(tǒng)擴(kuò)散模型相比，LCM通過在壓縮的潛在空間中學(xué)習(xí)一致的模式，大大縮短了生成過程。

舉個例子，如果讓普通模型畫一張臉，它可能需要慢慢畫出50條線；而LCM只需要幾筆就能完成，而且效果更好。

真實(shí)應(yīng)用場景

• 設(shè)備上的圖像生成（如AI濾鏡或頭像）
• 對速度要求極高的AR/VR應(yīng)用
• 設(shè)計(jì)師的快速原型工具
• 智能攝像頭的實(shí)時視覺增強(qiáng)

簡而言之，當(dāng)你需要快速、美觀的結(jié)果，又不想依賴超級計(jì)算機(jī)時，LCM就是你的不二之選。

為什么LCM在2025年如此重要？我們正在進(jìn)入邊緣計(jì)算時代，設(shè)備需要在本地生成內(nèi)容，以提高速度和保護(hù)隱私。LCM正是這一轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵部分。未來，你的智能眼鏡或智能手表可能會使用LCM實(shí)時生成和增強(qiáng)圖像。

3. LAM — 語言行動模型（Language Action Model）

如果LLM是你的聊天朋友，LCM是你的快速畫家，那么LAM就是你的智能助手，它不僅能理解語言，還能規(guī)劃、記憶并執(zhí)行任務(wù)。

語言行動模型（LAM）彌合了語言理解和采取有意義行動之間的差距。它不僅能生成文本，還能理解意圖、記住上下文，并與工具或環(huán)境互動。

你可以把LAM看作是AI代理的核心，這種模型可以幫助自動化任務(wù)、操作軟件工具，甚至規(guī)劃多步驟的行動，比如預(yù)訂旅行或調(diào)試代碼。

工作原理

LAM通常結(jié)合了以下幾種技術(shù)：

• LLM：用于自然語言理解
• 記憶模塊：用于跟蹤過去的動作或輸入
• 規(guī)劃器：用于分解復(fù)雜任務(wù)
• 工具使用能力：通過API或接口實(shí)際執(zhí)行步驟

想象一下，你對AI說：“幫我預(yù)訂一張去東京的機(jī)票，比較酒店價格，并設(shè)置簽證預(yù)約的提醒。”普通的LLM可能只會給你一些建議，但LAM會真正行動起來，檢查日歷、查詢API，并在后臺構(gòu)建任務(wù)流程。

真實(shí)應(yīng)用場景

• 自動化工作流程的AI代理（如Zapier AI）
• 與應(yīng)用程序和服務(wù)互動的數(shù)字助手
• 解決問題而不僅僅是回復(fù)的客戶支持機(jī)器人
• 根據(jù)指令完成任務(wù)的生產(chǎn)力工具
• 機(jī)器人技術(shù)，通過語言輸入控制物理動作

為什么LAM在2025年如此重要？LLM通過理解文本改變了游戲規(guī)則，而LAM則通過實(shí)際行動推動了AI的發(fā)展。在一個自動化程度越來越高的世界里，LAM解鎖了能夠在應(yīng)用程序之間工作、理解長期目標(biāo)并適應(yīng)變化環(huán)境的AI。

想象一下，一個AI不僅能幫你草擬郵件，還能發(fā)送郵件、跟進(jìn)并安排會議，所有這些都只需要一個提示。

4. MoE — 專家混合模型（Mixture of Experts）

想象一下，你有一個大問題，但不是從一個通才那里得到答案，而是被引導(dǎo)到一個由各個領(lǐng)域?qū)＜医M成的團(tuán)隊(duì)，每個專家都在狹窄的領(lǐng)域內(nèi)擁有專業(yè)知識。這正是專家混合模型（MoE）的運(yùn)作方式。

MoE模型由許多子模型（“專家”）組成，但當(dāng)收到一個提示時，只有與之相關(guān)的幾個專家會被激活。這種設(shè)計(jì)使得模型具有可擴(kuò)展性和高效性，因?yàn)椴⒎敲看味夹枰袑＜覅⑴c。

你可以把它想象成在一個AI系統(tǒng)中，既能找到最好的外科醫(yī)生進(jìn)行手術(shù)，又能找到最好的廚師做菜，還能找到最好的機(jī)械師修車。

工作原理

MoE使用一個“路由器”，這是一個智能內(nèi)部系統(tǒng)，它根據(jù)輸入內(nèi)容決定激活哪些專家。

• 路由器評估輸入內(nèi)容。
• 它選擇最相關(guān)的N個專家（通常是100多個中的2個）。
• 只有被選中的專家處理輸入并返回輸出。
• 這些輸出被組合后返回給用戶。

因此，用戶得到的是針對性的智能結(jié)果，而且計(jì)算開銷最小。

真實(shí)應(yīng)用場景

• 大規(guī)模高性能AI（如Google的Switch Transformer和GShard）
• 高效的云推理——更少的資源，更快的輸出
• 領(lǐng)域?qū)I(yè)化的助手（如醫(yī)療專家與法律專家）
• 多語言系統(tǒng)——不同語言的專家
• 細(xì)粒度個性化——針對用戶行為或任務(wù)調(diào)整的專家

為什么MoE模型在2025年如此重要？隨著AI模型的參數(shù)數(shù)量增長到數(shù)百億，計(jì)算成本已經(jīng)成為瓶頸。MoE模型提供了一個巧妙的解決方案：你可以橫向擴(kuò)展模型，而不需要增加過多的計(jì)算負(fù)擔(dān)。

通過只激活所需的部分，MoE在不依賴超級計(jì)算機(jī)的情況下，大幅提升了性能。想象一下，一個模型的規(guī)模是原來的10倍，但運(yùn)行成本卻和只有其一半大小的模型相當(dāng)。這就是MoE的強(qiáng)大力量。

此外，MoE還為更模塊化和可擴(kuò)展的系統(tǒng)鋪平了道路，新的專家可以隨時添加，而無需重新訓(xùn)練整個模型。

5. VLM — 視覺語言模型（Vision Language Model）

想象一下，有一個AI既能看懂圖片，又能讀懂你的文字描述或問題，并給出深度理解的回答。這聽起來是不是很神奇？這就是視覺語言模型（VLM）的魔力。

VLM是一種能夠同時處理和理解視覺輸入和文本輸入的模型。它們就像是AI界的瑞士軍刀，將視覺模型的感知能力與語言模型的推理能力完美結(jié)合在一起。

工作原理

VLM的核心是一個共享的嵌入空間，這是一個特殊的區(qū)域，圖像和文本被映射到相似的“有意義”的數(shù)值表示中。

這使得模型能夠?qū)D像與描述匹配，回答有關(guān)視覺內(nèi)容的問題，甚至可以從圖像生成文本，反之亦然。

具體流程如下：

• 圖像通過視覺編碼器（如改進(jìn)的Transformer或CNN）。
• 文本通過語言編碼器（如BERT或GPT）。
• 兩者在共享的潛在空間中對齊，實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)理解。
• 模型生成答案、標(biāo)題、分類等輸出。

真實(shí)應(yīng)用場景

• 多模態(tài)助手（如ChatGPT-4o、Gemini）
• 圖像標(biāo)題生成
• 視覺問答（VQA）
• 理解文本和圖像查詢的搜索引擎
• 為視障用戶設(shè)計(jì)的輔助工具
• 機(jī)器人技術(shù)——通過視覺和指令解讀周圍環(huán)境
• AR/VR——與現(xiàn)實(shí)世界的交互

舉個例子，你上傳了一張手機(jī)屏幕破裂的照片，并問：“我還能用嗎？”VLM可以分析圖像，理解問題，并給出有幫助的回答。

為什么VLM在2025年如此重要？在數(shù)字內(nèi)容越來越視覺化的世界里，我們需要的模型不能僅限于處理文本。VLM是多模態(tài)搜索、情境感知代理和現(xiàn)實(shí)世界感知輔助AI的基礎(chǔ)。

它們是彌合語言驅(qū)動界面與我們所處的視覺優(yōu)先世界之間差距的關(guān)鍵，讓AI更加直觀和人性化。

VLM也是具身AI的基石，具身AI系統(tǒng)能夠在物理或虛擬環(huán)境中“看”、“理解”和“行動”。

6. SLM — 小型語言模型（Small Language Model）

雖然LLM憑借其龐大的規(guī)模占據(jù)了聚光燈，但小型語言模型（SLM）卻在幕后默默地工作。它們存在于你的手機(jī)、筆記本電腦，甚至智能烤面包機(jī)中。

SLM是一種緊湊、高效的語言模型，旨在在有限的硬件上提供快速、低延遲的響應(yīng)。

你可以把SLM看作是LLM的極簡主義表親，計(jì)算需求較低，但仍然功能強(qiáng)大。

工作原理

SLM通常使用與LLM相同的Transformer架構(gòu)，但參數(shù)較少，并且經(jīng)過優(yōu)化的推理路徑。

• 參數(shù)數(shù)量：通常在百萬級別（與LLM的數(shù)十億甚至數(shù)千億相比）。
• 優(yōu)化：量化、剪枝、知識蒸餾或架構(gòu)調(diào)整。
• 部署：邊緣設(shè)備（手機(jī)、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備）、瀏覽器、本地服務(wù)器。

雖然SLM可能缺乏LLM的深度推理能力和上下文記憶，但它們的輕量級特性使得它們能夠在實(shí)時、離線環(huán)境中運(yùn)行。

真實(shí)應(yīng)用場景

• 設(shè)備上的聊天機(jī)器人（如移動虛擬助手）
• 智能家電和嵌入式系統(tǒng)
• 以隱私為先的應(yīng)用程序（數(shù)據(jù)不會離開設(shè)備）
• 開發(fā)者工具和本地IDE中的代碼自動補(bǔ)全
• 機(jī)器人或AR頭顯中的實(shí)時推理

舉個例子，想象一下你問你的智能電視：“像《星際穿越》這樣的好電影有哪些？”它可以在不連接云端的情況下立即給出答案。這就是SLM在工作。

為什么SLM在2025年如此重要？隨著AI越來越多地融入日常生活，對低延遲、節(jié)能且尊重隱私的模型的需求正在激增。

SLM解鎖了以下功能：

• 離線智能：沒有網(wǎng)絡(luò)？沒問題。
• 數(shù)據(jù)主權(quán)：將敏感數(shù)據(jù)保留在設(shè)備上。
• 可擴(kuò)展部署：從智能手機(jī)到智能電表。

隨著Phi-3、TinyLLaMA和蘋果傳聞中的設(shè)備端模型等項(xiàng)目的推進(jìn)，SLM正在迎來黃金時代。

“并不是每個任務(wù)都需要超級計(jì)算機(jī)。有時候，一個智能計(jì)算器就足夠了。”

7. MLM — 掩碼語言模型（Masked Language Model）

在ChatGPT以流暢的論文和代碼生成能力驚艷世界之前，BERT已經(jīng)出現(xiàn)，隨之而來的是掩碼語言模型（MLM）。

MLM通過在句子中隨機(jī)掩蓋單詞，并讓模型預(yù)測缺失的單詞進(jìn)行訓(xùn)練。這有點(diǎn)像填空謎題，但模型通過這種方式學(xué)習(xí)對語言的深度雙向理解。

與LLM預(yù)測下一個單詞不同，MLM會查看整個句子，并推理出空白處應(yīng)該是什么。

舉個例子，假設(shè)我們掩蓋了一個句子：

“埃菲爾鐵塔位于[MASK]。”

MLM會使用上下文（“埃菲爾鐵塔位于……”）來預(yù)測缺失的單詞，在這個例子中是“巴黎”。

這種方法幫助模型理解：

• 語法（語法和結(jié)構(gòu)）
• 語義（含義和關(guān)系）
• 雙向上下文（雙向?qū)W習(xí)）

MLM通常在大規(guī)模文本語料庫上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，然后針對特定任務(wù)進(jìn)行微調(diào)。

真實(shí)應(yīng)用場景

MLM可能不像其他模型那樣引人注目，但在許多AI系統(tǒng)中，它們是強(qiáng)大的工作馬：

• 搜索引擎：語義匹配查詢和結(jié)果
• 文本分類：垃圾郵件檢測、情感分析
• 命名實(shí)體識別：識別姓名、日期、組織等
• 向量數(shù)據(jù)庫的嵌入
• 其他模型類型的預(yù)訓(xùn)練

例如，當(dāng)你搜索“附近的便宜酒店”時，模型能夠理解“便宜”與價格相關(guān)，“酒店”是住宿場所，“附近”與位置有關(guān)。這就是由MLM驅(qū)動的深度語義解析。

為什么MLM仍然重要？盡管自回歸模型（LLM）不斷涌現(xiàn)，但MLM在需要以下場景中仍然表現(xiàn)出色：

• 雙向理解
• 強(qiáng)大的上下文表示
• 較低的訓(xùn)練計(jì)算需求

它們通常是更大系統(tǒng)的基石，或者在混合方法中與其他模型（如BERT負(fù)責(zé)表示，LLM負(fù)責(zé)生成）結(jié)合使用。

而且，MLM也在不斷發(fā)展，像RoBERTa、DeBERTa和E5這樣的模型為不同任務(wù)提供了優(yōu)化的變體。

“掩碼語言建模就像是學(xué)會讀懂字里行間的意思，然后預(yù)測這些字句到底說了什么。”

8. SAM — 分割任何模型（Segment Anything Model）

Meta AI推出的分割任何模型（SAM）是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的游戲規(guī)則改變者。

與僅對整個對象進(jìn)行分類或檢測的模型不同，SAM能夠進(jìn)行分割，即在圖像中為每個對象繪制精確的輪廓，即使是它從未見過的對象也不例外。它不僅僅是標(biāo)記“貓”或“狗”，而是能夠以像素級精度理解它們的形狀、邊界和位置。

想象一下，你將一張照片放入模型中，它能瞬間將每個對象整齊地裁剪出來。這就是SAM的魔力。

工作原理

SAM的核心是可提示分割。你給它一個提示（一個點(diǎn)、一個框或一個掩碼），它會返回你所指對象的精確分割部分。

它使用：

• 視覺Transformer骨干網(wǎng)絡(luò)處理圖像
• 基于嵌入的方法比較視覺特征
• 快速分割解碼器即時輸出掩碼

關(guān)鍵在于，SAM能夠分割任何東西，即使它沒有明確地在該對象類別上進(jìn)行訓(xùn)練。

它不是被訓(xùn)練來“知道”貓是什么，而是被訓(xùn)練來“看到”視覺空間中的任何對象。

真實(shí)應(yīng)用場景

SAM正在各個行業(yè)掀起波瀾：

• 醫(yī)學(xué)成像：以手術(shù)精度識別掃描中的腫瘤或器官
• 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）：實(shí)時目標(biāo)檢測和掩碼
• 機(jī)器人技術(shù)：幫助機(jī)器理解并與環(huán)境互動
• 視頻編輯：即時背景移除、目標(biāo)隔離
• 科學(xué)研究：在顯微鏡圖像中分割細(xì)胞，或在衛(wèi)星圖像中分割目標(biāo)

例如，醫(yī)學(xué)研究人員可以通過在MRI掃描中點(diǎn)擊腫瘤附近，來分割腦部腫瘤。無需手動勾勒，無需額外訓(xùn)練。這就是SAM在工作。

為什么SAM如此重要？它解鎖了AI視覺的新范式，能夠分割任何東西，而不僅僅是已知類別。

• 零樣本泛化：對未見過的對象也能工作
• 快速且交互式：實(shí)時或接近實(shí)時
• 模塊化：可以與其他模型（如VLM或LAM）結(jié)合

它是視覺AI的樂高積木，可插拔、靈活且極其強(qiáng)大。

SAM已經(jīng)被集成到更大的多模態(tài)系統(tǒng)中。當(dāng)與VLM（如GPT-4o或Gemini）結(jié)合時，你得到的模型能夠看到、理解并采取行動，使其成為下一代AI代理的重要組成部分。

小貼士：雖然SAM專注于視覺分割，但你可以將其與語言模型或行動模型結(jié)合，創(chuàng)建強(qiáng)大的視覺代理，例如一個機(jī)器人，它可以看到一個物體，理解它是什么，并將其撿起。

總結(jié)

讓我們退一步看看全局。從LLM撰寫論文，到SLM為你的手機(jī)聊天機(jī)器人提供動力，再到SAM以像素級精度剖析圖像，AI的世界遠(yuǎn)不止“語言模型”這么簡單。

每種模型類型——LLM、LCM、MoE、LAM、VLM、SLM、MLM、SAM——都是AI工具箱中的一個工具，針對特定領(lǐng)域設(shè)計(jì)，具備特定的功能。

那么，關(guān)鍵的收獲是什么？

• 用合適的模型做合適的工作：并不是所有任務(wù)都需要LLM。
• 了解差異：架構(gòu)決定了應(yīng)用。
• 系統(tǒng)化思考：未來是多模態(tài)、多代理和深度專業(yè)化的。

你最期待探索哪種AI模型？已經(jīng)開始構(gòu)建，還是剛剛起步？在評論區(qū)留言，分享你的想法，提出問題，或者告訴我們你的好奇之處。讓我們相互學(xué)習(xí)，共同成長。

記住，AI的未來不僅掌握在專家手中，也由像你這樣充滿好奇心的人塑造。保持勇氣，繼續(xù)探索，誰知道呢？你的下一個想法可能會改變一切。

本文轉(zhuǎn)載自??Halo咯咯??    作者：基咯咯