AI 模型指用数据训练出特定能力的计算系统：从通用大模型到垂直场景模型，提供文本、图像、语音等能力，是 AI 应用的核心。开发者通过 API、开源权重或微调使用模型。
AI Glossary
AI 模型指用数据训练出的计算系统，具备特定任务能力：理解语言、生成内容、识别图像、处理语音等。从通用大模型到垂直场景模型，AI 模型是 AI 应用的核心组件。
通用大模型：覆盖多种任务的模型（GPT、Claude、DeepSeek、Qwen 等）。
垂直模型：特定领域的模型（代码、医学、法律、设计等）。
多模态模型：处理文本、图像、音频等的能力。
开源模型：开放权重的模型，可本地部署与定制。
API 调用：通过厂商 API 使用模型能力。
开源下载：从开源社区下载权重本地部署。
微调定制：基于预训练模型用业务数据微调。
平台服务：通过模型平台（魔搭、Hugging Face）使用。
GPT（OpenAI）：通用对话与生成模型系列。
DeepSeek：开源高性能大模型。
Qwen（通义千问）：阿里开源中文模型系列。
豆包（字节跳动）：中文场景的模型与产品。
看任务：不同模型的能力侧重不同，按任务测试。
看成本：API 调用与自部署的成本差异。
看数据：敏感场景选择本地部署的开源模型。
看生态：模型生态与工具链影响落地效率。
先测后选：用真实任务对比候选模型的效果与成本。
组合使用：不同任务用不同模型，各取所长。
关注更新：模型迭代快，定期评估新版本。
注意合规：商用确认授权与数据合规。
AI 模型是 AI 应用的核心：从通用大模型到垂直模型，通过 API、开源与微调获取能力。理解模型的类型、获取方式与选型维度，才能做出合理决策：按任务测试、按成本选型、按数据定部署。模型生态持续演进，保持「任务驱动、数据说话」的选型原则，是 AI 应用落地的基础。
