在人工智能飞速发展的今天，大语言模型（Large Language Models, LLM）已成为推动技术进步的核心引擎。然而，随着应用场景的不断拓展，不同类型的LLM也应运而生。本文将带你系统了解当前主流的大模型分类及其核心特点。

1. LLM（基座模型）

• 定义：未经任务微调的通用预训练语言模型，具备基础语言能力。
• 训练方式：大规模无监督预训练。
• 示例：GPT-3、Qwen-7B。
• 典型场景：模型预研、基础文本生成底座。

✅ 基座模型是所有其他模型的基础，相当于“原始语言能力”的载体。

2. LLM-Instruct（指令模型）

• 定义：擅长理解并执行自然语言指令的任务导向型模型。
• 训练方式：SFT（监督微调）+ RLHF（基于人类反馈的强化学习），结合对话数据增强。
• 示例：Kimi-K2-Instruct、Qwen3-4B-Instruct-2507。
• 典型场景：代码生成、信息提取、专项任务处理。

💡 指令模型让AI更“听话”，能准确响应用户的明确需求。

3. LLM-Chat（对话模型）

• 定义：针对多轮对话优化，具备上下文感知能力的交互模型。
• 训练方式：SFT + RLHF，使用指令-响应数据进行增强。
• 示例：ChatGPT、Qwen-7B-Chat。
• 典型场景：智能客服、闲聊机器人、人机对话交互。

🗨️ 对话模型专注于流畅、连贯的交流体验，适合日常沟通场景。

4. LLM-Thinking（推理模型）

• 定义：具备逻辑推理能力，支持分步思考的高级模型。
• 训练方式：思维链微调（Chain-of-Thought）、RLHF等。
• 示例：LongCat-Flash-Thinking、Qwen3-4B-Thinking-2507。
• 典型场景：数学解题、逻辑分析、复杂问题拆解。

🔍 推理模型像“数学家”或“侦探”，擅长一步步解决问题。

5. LLM-Agentic（Agent模型）

• 定义：强化自主决策、工具调用与多步推理的智能体模型。
• 训练方式：Agentic CPT、Agentic SFT、Agentic RL。
• 示例：Tongyi-DeepResearch-30B-A3B。
• 典型场景：复杂研究、金融分析、多工具协同等深度推理任务。

🤖 Agent模型是“超级助手”，不仅能思考，还能主动行动和调用外部工具。

6. LLM-Domain（领域模型）

• 定义：针对特定领域知识优化的专业语言模型。
• 训练方式：领域知识CPT（持续预训练）、领域指令SFT。
• 示例：Qwen2.5-Coder-32B、medgemma-4b。
• 典型场景：代码编程、医疗辅助、法律解读、金融咨询等垂直领域。

🎯 领域模型专精于某一行业，提供精准且专业的服务。

7. LLM-Distill（蒸馏模型）

• 定义：将大模型的知识压缩至小模型的轻量化版本。
• 训练方式：KD（知识蒸馏）技术。
• 示例：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B、DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B。
• 典型场景：边缘设备、移动端等低算力环境部署。

⚙️ 蒸馏模型兼顾性能与效率，是落地应用的关键桥梁。

大模型选择指南表

类型	核心能力	适用场景
基座模型	通用语言理解	研究、底层支撑
指令模型	执行指令	任务自动化
对话模型	多轮交互	客服、聊天机器人
推理模型	逻辑分析	数学、复杂问题
Agent模型	自主决策	研究、金融、工具调用
领域模型	专业领域知识	编程、医疗、法律
蒸馏模型	轻量化部署	移动端、嵌入式设备

---

普通人如何抓住AI大模型的风口？

领取方式在文末

为什么要学习大模型？

目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。

目前，开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景，其中，应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过 30%。

随着AI大模型技术的迅速发展，相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业：

人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！

最后

只要你真心想学习AI大模型技术，这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你，但是想学技术去乱搞的人别来找我！

在当前这个人工智能高速发展的时代，AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长，真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料，能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。

真诚无偿分享！！！
vx扫描下方二维码即可
加上后会一个个给大家发

大模型全套学习资料展示

自我们与MoPaaS魔泊云合作以来，我们不断打磨课程体系与技术内容，在细节上精益求精，同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容，力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。

希望这份系统、实用的大模型学习路径，能够帮助你从零入门，进阶到实战，真正掌握AI时代的核心技能！

01 教学内容

• 从零到精通完整闭环：【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块，内容比传统教材更贴近企业实战！

• 大量真实项目案例： 带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事‌！

02适学人群

应届毕业生‌： 无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。

零基础转型‌： 非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界‌。

业务赋能突破瓶颈： 传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型‌。

vx扫描下方二维码即可

本教程比较珍贵，仅限大家自行学习，不要传播！更严禁商用！

03 入门到进阶学习路线图

大模型学习路线图，整体分为5个大的阶段：

04 视频和书籍PDF合集

从0到掌握主流大模型技术视频教程（涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向）

新手必备的大模型学习PDF书单来了！全是硬核知识，帮你少走弯路（不吹牛，真有用）

05 行业报告+白皮书合集

收集70+报告与白皮书，了解行业最新动态！

06 90+份面试题/经验

AI大模型岗位面试经验总结（谁学技术不是为了赚$呢，找个好的岗位很重要）

07 deepseek部署包+技巧大全

由于篇幅有限

只展示部分资料

并且还在持续更新中…

真诚无偿分享！！！
vx扫描下方二维码即可
加上后会一个个给大家发