语言大模型

通过海量文本预训练实现自然语言理解与生成。支持多轮对话、代码解释与逻辑推理，在医疗领域，问诊准确率显著提升。在金融领域，语言大模型可解析财报情绪，生成投资分析报告；在传媒行业，自动生成体育赛事快讯与舆情分析，推动内容生产效率革新。

架构基础模型

基于 Transformer 架构的基础形态，包括仅编码器、仅解码器和编码器 - 解码器三类。仅编码器模型通过双向注意力捕捉上下文依赖，擅长文本分类和实体识别；仅解码器模型采用自回归生成机制，专注开放域对话和创意写作；编码器 - 解码器模型通过交叉注意力桥接编码与解码，适用于机器翻译和语义解析等序列转换任务
指令对话模型

在基础模型上通过人类指令 - 回复对和强化学习微调，强化按指令执行任务的能力。这类模型支持多轮对话交互，能理解复杂语境并生成连贯回复，广泛应用于智能客服、个人助手等需要自然语言交互的场景。
推理增强模型

通过 “思维链”（Chain-of-Thought）等技术强化逻辑推理能力，擅长解决数学证明、代码调试、策略规划等结构化问题。其输出通常包含逐步推导过程，在科学研究、工程开发等需要高精度分析的领域具有显著优势。
多模态融合模型

支持文本、图像、音频等多种模态输入输出，通过跨模态注意力机制实现信息融合。这类模型可完成图文生成、视觉问答、视频内容理解等任务，在多媒体创作、智能教育等场景中展现出强大的跨领域处理能力。
领域专用模型

针对医疗、法律、金融等专业领域进行深度优化，通过领域语料预训练和专业知识注入，精准处理行业术语和复杂业务逻辑。例如在医疗场景中可辅助诊断报告生成，在金融领域能进行风险预测和合规分析。
轻量级优化模型

通过参数精简、注意力机制优化等技术降低模型规模，在保证基础性能的同时提升推理速度和资源效率。这类模型适合部署在边缘设备或移动端，支持离线运行和实时交互，如智能家居控制、移动办公助手等场景。
检索增强模型

结合外部知识库或实时网络检索，在生成内容时引入权威数据支持。这类模型能有效降低幻觉问题，在事实性问答、新闻摘要、学术文献综述等对准确性要求高的场景中表现突出
工具调用模型

通过 API 接口或插件系统连接外部工具（如计算器、搜索引擎），将复杂计算或外部数据获取任务委托给专用模块。这种 “AI + 工具” 的协同模式扩展了模型的实际应用边界，例如在电商场景中可实现商品比价和库存查询。
代码生成模型

专门优化代码相关任务，具备代码补全、Bug 修复、脚本生成等能力。其训练数据包含大量开源代码库，能理解编程逻辑并生成可执行代码，在软件开发、自动化运维等技术领域具有重要应用价值。