2025年必备的八种AI模型：别再把所有AI都叫LLM了！ 原创

在2023年，提到AI，大家的第一反应大多是ChatGPT。然而，时间来到2025年，AI的世界已经发生了翻天覆地的变化。虽然大型语言模型（LLM）点燃了AI革命的导火索，但如今我们已经进入了AI模型多样化的新时代。这些模型各有神通，就像不同的交通工具，虽然都能移动，但用途截然不同。

如果你是AI研究人员、初创公司创始人、产品经理，或者只是想跟上时代步伐的人，那么了解这些AI模型的差异不再是锦上添花，而是真正的竞争优势。今天，就让我们一起深入了解一下2025年必备的8种AI模型吧！

1. LLM — 大型语言模型（Large Language Model）

你有没有想过，如果有一个超级智能的朋友，不仅能帮你完成句子，还能写文章、调试代码，甚至模仿莎士比亚的风格？这听起来像是魔法，但实际上，这就是大型语言模型（LLM）的日常。

LLM通过海量的互联网文本、书籍、文章、代码和推文进行训练，目的是预测序列中的下一个单词（或标记）。你可以把它想象成超级增强版的自动补全功能，它不仅能帮你完成句子，还能写书、回答哲学问题，甚至构建一个完整的网站。

LLM之所以如此受欢迎，主要有以下原因：

• 对话能力：像ChatGPT、Claude和Gemini这样的工具，都是基于LLM实现的。
• 代码与内容生成：无论是博客文章还是Python脚本，LLM都能轻松搞定。
• 通用知识：它们对几乎所有事物都有一定的了解，是绝佳的通用工具。

真实应用场景

• 写作与改写内容
• 编程辅助与代码生成
• 客户服务聊天机器人
• 创意头脑风暴
• 语言翻译
• 教育与辅导

总之，只要涉及到文字，LLM几乎都能派上用场。

不过，LLM也有局限性。它们可能会“胡说八道”（自信地编造内容），运行成本高昂，而且缺乏真正的理解能力，只是基于模式进行猜测。这也正是新型模型不断涌现的原因，它们旨在提升速度、实现专业化或进行更深入的推理。

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

想象一下，你正在用手机上的AI图像生成器，它能在不到一秒钟的时间内生成一张清晰的图像，而且无需连接云端，也不需要强大的计算能力。这就是潜在一致性模型（LCM）的魔力。

LCM与LLM不同，它主要针对图像生成，专为速度、效率和小型设备优化。你可以把LCM看作是重量级图像生成模型（如Stable Diffusion）的轻量级、快速版。

LCM基于扩散模型的概念，这类模型通过逐步“去噪”随机模式生成有意义的图像。但与传统扩散模型相比，LCM通过在压缩的潜在空间中学习一致的模式，大大缩短了生成过程。

举个例子，如果让普通模型画一张脸，它可能需要慢慢画出50条线；而LCM只需要几笔就能完成，而且效果更好。

真实应用场景

• 设备上的图像生成（如AI滤镜或头像）
• 对速度要求极高的AR/VR应用
• 设计师的快速原型工具
• 智能摄像头的实时视觉增强

简而言之，当你需要快速、美观的结果，又不想依赖超级计算机时，LCM就是你的不二之选。

为什么LCM在2025年如此重要？我们正在进入边缘计算时代，设备需要在本地生成内容，以提高速度和保护隐私。LCM正是这一转变的关键部分。未来，你的智能眼镜或智能手表可能会使用LCM实时生成和增强图像。

3. LAM — 语言行动模型（Language Action Model）

如果LLM是你的聊天朋友，LCM是你的快速画家，那么LAM就是你的智能助手，它不仅能理解语言，还能规划、记忆并执行任务。

语言行动模型（LAM）弥合了语言理解和采取有意义行动之间的差距。它不仅能生成文本，还能理解意图、记住上下文，并与工具或环境互动。

你可以把LAM看作是AI代理的核心，这种模型可以帮助自动化任务、操作软件工具，甚至规划多步骤的行动，比如预订旅行或调试代码。

工作原理

LAM通常结合了以下几种技术：

• LLM：用于自然语言理解
• 记忆模块：用于跟踪过去的动作或输入
• 规划器：用于分解复杂任务
• 工具使用能力：通过API或接口实际执行步骤

想象一下，你对AI说：“帮我预订一张去东京的机票，比较酒店价格，并设置签证预约的提醒。”普通的LLM可能只会给你一些建议，但LAM会真正行动起来，检查日历、查询API，并在后台构建任务流程。

真实应用场景

• 自动化工作流程的AI代理（如Zapier AI）
• 与应用程序和服务互动的数字助手
• 解决问题而不仅仅是回复的客户支持机器人
• 根据指令完成任务的生产力工具
• 机器人技术，通过语言输入控制物理动作

为什么LAM在2025年如此重要？LLM通过理解文本改变了游戏规则，而LAM则通过实际行动推动了AI的发展。在一个自动化程度越来越高的世界里，LAM解锁了能够在应用程序之间工作、理解长期目标并适应变化环境的AI。

想象一下，一个AI不仅能帮你草拟邮件，还能发送邮件、跟进并安排会议，所有这些都只需要一个提示。

4. MoE — 专家混合模型（Mixture of Experts）

想象一下，你有一个大问题，但不是从一个通才那里得到答案，而是被引导到一个由各个领域专家组成的团队，每个专家都在狭窄的领域内拥有专业知识。这正是专家混合模型（MoE）的运作方式。

MoE模型由许多子模型（“专家”）组成，但当收到一个提示时，只有与之相关的几个专家会被激活。这种设计使得模型具有可扩展性和高效性，因为并非每次都需要所有专家参与。

你可以把它想象成在一个AI系统中，既能找到最好的外科医生进行手术，又能找到最好的厨师做菜，还能找到最好的机械师修车。

工作原理

MoE使用一个“路由器”，这是一个智能内部系统，它根据输入内容决定激活哪些专家。

• 路由器评估输入内容。
• 它选择最相关的N个专家（通常是100多个中的2个）。
• 只有被选中的专家处理输入并返回输出。
• 这些输出被组合后返回给用户。

因此，用户得到的是针对性的智能结果，而且计算开销最小。

真实应用场景

• 大规模高性能AI（如Google的Switch Transformer和GShard）
• 高效的云推理——更少的资源，更快的输出
• 领域专业化的助手（如医疗专家与法律专家）
• 多语言系统——不同语言的专家
• 细粒度个性化——针对用户行为或任务调整的专家

为什么MoE模型在2025年如此重要？随着AI模型的参数数量增长到数百亿，计算成本已经成为瓶颈。MoE模型提供了一个巧妙的解决方案：你可以横向扩展模型，而不需要增加过多的计算负担。

通过只激活所需的部分，MoE在不依赖超级计算机的情况下，大幅提升了性能。想象一下，一个模型的规模是原来的10倍，但运行成本却和只有其一半大小的模型相当。这就是MoE的强大力量。

此外，MoE还为更模块化和可扩展的系统铺平了道路，新的专家可以随时添加，而无需重新训练整个模型。

5. VLM — 视觉语言模型（Vision Language Model）

想象一下，有一个AI既能看懂图片，又能读懂你的文字描述或问题，并给出深度理解的回答。这听起来是不是很神奇？这就是视觉语言模型（VLM）的魔力。

VLM是一种能够同时处理和理解视觉输入和文本输入的模型。它们就像是AI界的瑞士军刀，将视觉模型的感知能力与语言模型的推理能力完美结合在一起。

工作原理

VLM的核心是一个共享的嵌入空间，这是一个特殊的区域，图像和文本被映射到相似的“有意义”的数值表示中。

这使得模型能够将图像与描述匹配，回答有关视觉内容的问题，甚至可以从图像生成文本，反之亦然。

具体流程如下：

• 图像通过视觉编码器（如改进的Transformer或CNN）。
• 文本通过语言编码器（如BERT或GPT）。
• 两者在共享的潜在空间中对齐，实现跨模态理解。
• 模型生成答案、标题、分类等输出。

真实应用场景

• 多模态助手（如ChatGPT-4o、Gemini）
• 图像标题生成
• 视觉问答（VQA）
• 理解文本和图像查询的搜索引擎
• 为视障用户设计的辅助工具
• 机器人技术——通过视觉和指令解读周围环境
• AR/VR——与现实世界的交互

举个例子，你上传了一张手机屏幕破裂的照片，并问：“我还能用吗？”VLM可以分析图像，理解问题，并给出有帮助的回答。

为什么VLM在2025年如此重要？在数字内容越来越视觉化的世界里，我们需要的模型不能仅限于处理文本。VLM是多模态搜索、情境感知代理和现实世界感知辅助AI的基础。

它们是弥合语言驱动界面与我们所处的视觉优先世界之间差距的关键，让AI更加直观和人性化。

VLM也是具身AI的基石，具身AI系统能够在物理或虚拟环境中“看”、“理解”和“行动”。

6. SLM — 小型语言模型（Small Language Model）

虽然LLM凭借其庞大的规模占据了聚光灯，但小型语言模型（SLM）却在幕后默默地工作。它们存在于你的手机、笔记本电脑，甚至智能烤面包机中。

SLM是一种紧凑、高效的语言模型，旨在在有限的硬件上提供快速、低延迟的响应。

你可以把SLM看作是LLM的极简主义表亲，计算需求较低，但仍然功能强大。

工作原理

SLM通常使用与LLM相同的Transformer架构，但参数较少，并且经过优化的推理路径。

• 参数数量：通常在百万级别（与LLM的数十亿甚至数千亿相比）。
• 优化：量化、剪枝、知识蒸馏或架构调整。
• 部署：边缘设备（手机、物联网设备）、浏览器、本地服务器。

虽然SLM可能缺乏LLM的深度推理能力和上下文记忆，但它们的轻量级特性使得它们能够在实时、离线环境中运行。

真实应用场景

• 设备上的聊天机器人（如移动虚拟助手）
• 智能家电和嵌入式系统
• 以隐私为先的应用程序（数据不会离开设备）
• 开发者工具和本地IDE中的代码自动补全
• 机器人或AR头显中的实时推理

举个例子，想象一下你问你的智能电视：“像《星际穿越》这样的好电影有哪些？”它可以在不连接云端的情况下立即给出答案。这就是SLM在工作。

为什么SLM在2025年如此重要？随着AI越来越多地融入日常生活，对低延迟、节能且尊重隐私的模型的需求正在激增。

SLM解锁了以下功能：

• 离线智能：没有网络？没问题。
• 数据主权：将敏感数据保留在设备上。
• 可扩展部署：从智能手机到智能电表。

随着Phi-3、TinyLLaMA和苹果传闻中的设备端模型等项目的推进，SLM正在迎来黄金时代。

“并不是每个任务都需要超级计算机。有时候，一个智能计算器就足够了。”

7. MLM — 掩码语言模型（Masked Language Model）

在ChatGPT以流畅的论文和代码生成能力惊艳世界之前，BERT已经出现，随之而来的是掩码语言模型（MLM）。

MLM通过在句子中随机掩盖单词，并让模型预测缺失的单词进行训练。这有点像填空谜题，但模型通过这种方式学习对语言的深度双向理解。

与LLM预测下一个单词不同，MLM会查看整个句子，并推理出空白处应该是什么。

举个例子，假设我们掩盖了一个句子：

“埃菲尔铁塔位于[MASK]。”

MLM会使用上下文（“埃菲尔铁塔位于……”）来预测缺失的单词，在这个例子中是“巴黎”。

这种方法帮助模型理解：

• 语法（语法和结构）
• 语义（含义和关系）
• 双向上下文（双向学习）

MLM通常在大规模文本语料库上进行预训练，然后针对特定任务进行微调。

真实应用场景

MLM可能不像其他模型那样引人注目，但在许多AI系统中，它们是强大的工作马：

• 搜索引擎：语义匹配查询和结果
• 文本分类：垃圾邮件检测、情感分析
• 命名实体识别：识别姓名、日期、组织等
• 向量数据库的嵌入
• 其他模型类型的预训练

例如，当你搜索“附近的便宜酒店”时，模型能够理解“便宜”与价格相关，“酒店”是住宿场所，“附近”与位置有关。这就是由MLM驱动的深度语义解析。

为什么MLM仍然重要？尽管自回归模型（LLM）不断涌现，但MLM在需要以下场景中仍然表现出色：

• 双向理解
• 强大的上下文表示
• 较低的训练计算需求

它们通常是更大系统的基石，或者在混合方法中与其他模型（如BERT负责表示，LLM负责生成）结合使用。

而且，MLM也在不断发展，像RoBERTa、DeBERTa和E5这样的模型为不同任务提供了优化的变体。

“掩码语言建模就像是学会读懂字里行间的意思，然后预测这些字句到底说了什么。”

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

Meta AI推出的分割任何模型（SAM）是计算机视觉领域的游戏规则改变者。

与仅对整个对象进行分类或检测的模型不同，SAM能够进行分割，即在图像中为每个对象绘制精确的轮廓，即使是它从未见过的对象也不例外。它不仅仅是标记“猫”或“狗”，而是能够以像素级精度理解它们的形状、边界和位置。

想象一下，你将一张照片放入模型中，它能瞬间将每个对象整齐地裁剪出来。这就是SAM的魔力。

工作原理

SAM的核心是可提示分割。你给它一个提示（一个点、一个框或一个掩码），它会返回你所指对象的精确分割部分。

它使用：

• 视觉Transformer骨干网络处理图像
• 基于嵌入的方法比较视觉特征
• 快速分割解码器即时输出掩码

关键在于，SAM能够分割任何东西，即使它没有明确地在该对象类别上进行训练。

它不是被训练来“知道”猫是什么，而是被训练来“看到”视觉空间中的任何对象。

真实应用场景

SAM正在各个行业掀起波澜：

• 医学成像：以手术精度识别扫描中的肿瘤或器官
• 增强现实（AR）：实时目标检测和掩码
• 机器人技术：帮助机器理解并与环境互动
• 视频编辑：即时背景移除、目标隔离
• 科学研究：在显微镜图像中分割细胞，或在卫星图像中分割目标

例如，医学研究人员可以通过在MRI扫描中点击肿瘤附近，来分割脑部肿瘤。无需手动勾勒，无需额外训练。这就是SAM在工作。

为什么SAM如此重要？它解锁了AI视觉的新范式，能够分割任何东西，而不仅仅是已知类别。

• 零样本泛化：对未见过的对象也能工作
• 快速且交互式：实时或接近实时
• 模块化：可以与其他模型（如VLM或LAM）结合

它是视觉AI的乐高积木，可插拔、灵活且极其强大。

SAM已经被集成到更大的多模态系统中。当与VLM（如GPT-4o或Gemini）结合时，你得到的模型能够看到、理解并采取行动，使其成为下一代AI代理的重要组成部分。

小贴士：虽然SAM专注于视觉分割，但你可以将其与语言模型或行动模型结合，创建强大的视觉代理，例如一个机器人，它可以看到一个物体，理解它是什么，并将其捡起。

总结

让我们退一步看看全局。从LLM撰写论文，到SLM为你的手机聊天机器人提供动力，再到SAM以像素级精度剖析图像，AI的世界远不止“语言模型”这么简单。

每种模型类型——LLM、LCM、MoE、LAM、VLM、SLM、MLM、SAM——都是AI工具箱中的一个工具，针对特定领域设计，具备特定的功能。

那么，关键的收获是什么？

• 用合适的模型做合适的工作：并不是所有任务都需要LLM。
• 了解差异：架构决定了应用。
• 系统化思考：未来是多模态、多代理和深度专业化的。

你最期待探索哪种AI模型？已经开始构建，还是刚刚起步？在评论区留言，分享你的想法，提出问题，或者告诉我们你的好奇之处。让我们相互学习，共同成长。

记住，AI的未来不仅掌握在专家手中，也由像你这样充满好奇心的人塑造。保持勇气，继续探索，谁知道呢？你的下一个想法可能会改变一切。

本文转载自​​Halo咯咯​​    作者：基咯咯