在2023年，提到AI，大家的第一反應大多是ChatGPT。然而，時間來到2025年，AI的世界已經發生了翻天覆地的變化。雖然大型語言模型（LLM）點燃了AI革命的導火索，但如今我們已經進入了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、初創公司創始人、產品經理，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、調試代碼，甚至模仿莎士比亞的風格？這聽起來像是魔法，但實際上，這就是大型語言模型（LLM）的日常。

LLM通過海量的互聯網文本、書籍、文章、代碼和推文進行訓練，目的是預測序列中的下一個單詞（或標記）。你可以把它想象成超級增強版的自動補全功能，它不僅能幫你完成句子，還能寫書、回答哲學問題，甚至構建一個完整的網站。

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實現的。
• 代碼與內容生成：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。

真實應用場景

• 寫作與改寫內容
• 編程輔助與代碼生成
• 客戶服務聊天機器人
• 創意頭腦風暴
• 語言翻譯
• 教育與輔導

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”（自信地編造內容），運行成本高昂，而且缺乏真正的理解能力，只是基于模式進行猜測。這也正是新型模型不斷涌現的原因，它們旨在提升速度、實現專業化或進行更深入的推理。

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

想象一下，你正在用手機上的AI圖像生成器，它能在不到一秒鐘的時間內生成一張清晰的圖像，而且無需連接云端，也不需要強大的計算能力。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、效率和小型設備優化。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基于擴散模型的概念，這類模型通過逐步“去噪”隨機模式生成有意義的圖像。但與傳統擴散模型相比，LCM通過在壓縮的潛在空間中學習一致的模式，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。

真實應用場景

• 設備上的圖像生成（如AI濾鏡或頭像）
• 對速度要求極高的AR/VR應用
• 設計師的快速原型工具
• 智能攝像頭的實時視覺增強

簡而言之，當你需要快速、美觀的結果，又不想依賴超級計算機時，LCM就是你的不二之選。

為什么LCM在2025年如此重要？我們正在進入邊緣計算時代，設備需要在本地生成內容，以提高速度和保護隱私。LCM正是這一轉變的關鍵部分。未來，你的智能眼鏡或智能手表可能會使用LCM實時生成和增強圖像。

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，還能規劃、記憶并執行任務。

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、操作軟件工具，甚至規劃多步驟的行動，比如預訂旅行或調試代碼。

工作原理

LAM通常結合了以下幾種技術：

• 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
• 規劃器：用于分解復雜任務
• 工具使用能力：通過API或接口實際執行步驟

想象一下，你對AI說：“幫我預訂一張去東京的機票，比較酒店價格，并設置簽證預約的提醒。”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，并在后臺構建任務流程。

真實應用場景

• 自動化工作流程的AI代理（如Zapier AI）
• 與應用程序和服務互動的數字助手
• 解決問題而不僅僅是回復的客戶支持機器人
• 根據指令完成任務的生產力工具
• 機器人技術，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則，而LAM則通過實際行動推動了AI的發展。在一個自動化程度越來越高的世界里，LAM解鎖了能夠在應用程序之間工作、理解長期目標并適應變化環境的AI。

想象一下，一個AI不僅能幫你草擬郵件，還能發送郵件、跟進并安排會議，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，而是被引導到一個由各個領域專家組成的團隊，每個專家都在狹窄的領域內擁有專業知識。這正是專家混合模型（MoE）的運作方式。

MoE模型由許多子模型（“專家”）組成，但當收到一個提示時，只有與之相關的幾個專家會被激活。這種設計使得模型具有可擴展性和高效性，因為并非每次都需要所有專家參與。

你可以把它想象成在一個AI系統中，既能找到最好的外科醫生進行手術，又能找到最好的廚師做菜，還能找到最好的機械師修車。

工作原理

MoE使用一個“路由器”，這是一個智能內部系統，它根據輸入內容決定激活哪些專家。

• 路由器評估輸入內容。
• 它選擇最相關的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果，而且計算開銷最小。

真實應用場景

• 大規模高性能AI（如Google的Switch Transformer和GShard）
• 高效的云推理——更少的資源，更快的輸出
• 領域專業化的助手（如醫療專家與法律專家）
• 多語言系統——不同語言的專家
• 細粒度個性化——針對用戶行為或任務調整的專家

為什么MoE模型在2025年如此重要？隨著AI模型的參數數量增長到數百億，計算成本已經成為瓶頸。MoE模型提供了一個巧妙的解決方案：你可以橫向擴展模型，而不需要增加過多的計算負擔。

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

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

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，這是一個特殊的區域，圖像和文本被映射到相似的“有意義”的數值表示中。

這使得模型能夠將圖像與描述匹配，回答有關視覺內容的問題，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，實現跨模態理解。
• 模型生成答案、標題、分類等輸出。

真實應用場景

• 多模態助手（如ChatGPT-4o、Gemini）
• 圖像標題生成
• 視覺問答（VQA）
• 理解文本和圖像查詢的搜索引擎
• 為視障用戶設計的輔助工具
• 機器人技術——通過視覺和指令解讀周圍環境
• AR/VR——與現實世界的交互

舉個例子，你上傳了一張手機屏幕破裂的照片，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？在數字內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是多模態搜索、情境感知代理和現實世界感知輔助AI的基礎。

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

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

6. SLM — 小型語言模型（Small Language Model）

雖然LLM憑借其龐大的規模占據了聚光燈，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、筆記本電腦，甚至智能烤面包機中。

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。

你可以把SLM看作是LLM的極簡主義表親，計算需求較低，但仍然功能強大。

工作原理

SLM通常使用與LLM相同的Transformer架構，但參數較少，并且經過優化的推理路徑。

• 參數數量：通常在百萬級別（與LLM的數十億甚至數千億相比）。
• 優化：量化、剪枝、知識蒸餾或架構調整。
• 部署：邊緣設備（手機、物聯網設備）、瀏覽器、本地服務器。

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時、離線環境中運行。

真實應用場景

• 設備上的聊天機器人（如移動虛擬助手）
• 智能家電和嵌入式系統
• 以隱私為先的應用程序（數據不會離開設備）
• 開發者工具和本地IDE中的代碼自動補全
• 機器人或AR頭顯中的實時推理

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：沒有網絡？沒問題。
• 數據主權：將敏感數據保留在設備上。
• 可擴展部署：從智能手機到智能電表。

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

“并不是每個任務都需要超級計算機。有時候，一個智能計算器就足夠了。”

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已經出現，隨之而來的是掩碼語言模型（MLM）。

MLM通過在句子中隨機掩蓋單詞，并讓模型預測缺失的單詞進行訓練。這有點像填空謎題，但模型通過這種方式學習對語言的深度雙向理解。

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

舉個例子，假設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（語法和結構）
• 語義（含義和關系）
• 雙向上下文（雙向學習）

MLM通常在大規模文本語料庫上進行預訓練，然后針對特定任務進行微調。

真實應用場景

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

• 搜索引擎：語義匹配查詢和結果
• 文本分類：垃圾郵件檢測、情感分析
• 命名實體識別：識別姓名、日期、組織等
• 向量數據庫的嵌入
• 其他模型類型的預訓練

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

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

• 雙向理解
• 強大的上下文表示
• 較低的訓練計算需求

它們通常是更大系統的基石，或者在混合方法中與其他模型（如BERT負責表示，LLM負責生成）結合使用。

而且，MLM也在不斷發展，像RoBERTa、DeBERTa和E5這樣的模型為不同任務提供了優化的變體。

“掩碼語言建模就像是學會讀懂字里行間的意思，然后預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）是計算機視覺領域的游戲規則改變者。

與僅對整個對象進行分類或檢測的模型不同，SAM能夠進行分割，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、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骨干網絡處理圖像
• 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行訓練。

它不是被訓練來“知道”貓是什么，而是被訓練來“看到”視覺空間中的任何對象。

真實應用場景

SAM正在各個行業掀起波瀾：

• 醫學成像：以手術精度識別掃描中的腫瘤或器官
• 增強現實（AR）：實時目標檢測和掩碼
• 機器人技術：幫助機器理解并與環境互動
• 視頻編輯：即時背景移除、目標隔離
• 科學研究：在顯微鏡圖像中分割細胞，或在衛星圖像中分割目標

例如，醫學研究人員可以通過在MRI掃描中點擊腫瘤附近，來分割腦部腫瘤。無需手動勾勒，無需額外訓練。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：實時或接近實時
• 模塊化：可以與其他模型（如VLM或LAM）結合

它是視覺AI的樂高積木，可插拔、靈活且極其強大。

SAM已經被集成到更大的多模態系統中。當與VLM（如GPT-4o或Gemini）結合時，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合，創建強大的視覺代理，例如一個機器人，它可以看到一個物體，理解它是什么，并將其撿起。

總結

讓我們退一步看看全局。從LLM撰寫論文，到SLM為你的手機聊天機器人提供動力，再到SAM以像素級精度剖析圖像，AI的世界遠不止“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，針對特定領域設計，具備特定的功能。

那么，關鍵的收獲是什么？

• 用合適的模型做合適的工作：并不是所有任務都需要LLM。
• 了解差異：架構決定了應用。
• 系統化思考：未來是多模態、多代理和深度專業化的。

你最期待探索哪種AI模型？已經開始構建，還是剛剛起步？在評論區留言，分享你的想法，提出問題，或者告訴我們你的好奇之處。讓我們相互學習，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，繼續探索，誰知道呢？你的下一個想法可能會改變一切。

本文轉載自??Halo咯咯??    作者：基咯咯