今年人工智能的话题铺天盖地，左边GPT-5物理奥赛完胜人类，右边Gemini3.0已经内测，据说可一键制作网页。

AI发展速度远超我们想象，当我们阅读海量文章时，是否也会偶尔迷惑一下，有时看到新闻说的是大模型，有的文章写的却是大语言模型，二者到底有什么区别？

今天实验室的小编好好帮你解答一下。

有很多人都把大模型等同于大语言模型，其实呢二者差异显著。

比如我们用元宝总结问题，用豆包生成文案，能有来有回的进行对话交互，就以为它具备了大模型的全部能力，其实并不是。

大语言模型（LLM）严格意义上来说只是大模型（Foundation Model）家族里的“语言天才”，而真正的大模型不但能写，而且能听、能看、能动手，属于全能型选手。

一、一句话说透二者区别

简单点说，大语言模型属于大模型中的一种类型，比如SUV是汽车的一种，二者的核心边界是“处理对象”和“能力范围”。

大模型，多模态的智能工具箱

大模型的参数有可能达到万亿级别，经过海量数据训练，相当于一个超强的人类大脑，就像我们单位里的全能型人才，不仅能听懂文字，还能看懂图片，听懂语音，分析数据，甚至自动控制Iot设备。

它就像一个工具箱，既能和你聊论文思路（语言能力），又能识别电路图缺陷（视觉能力），还能操控工业机器人校准零件（执行能力），比如谷歌的 Gemini 2.5 Pro 、我们国内的阿里通义等。

而大语言模型，属于家族里的翻译官，精通于语言理解。

大语言模型更侧重于自然语言的理解和生成，自然语言理解，简单来说就是侧重人类说的对话，能够根据人类输入的文字，分析对象要表达的意思，从而给出答案。

它的世界里只有文字符号，无论是写文案、解数学题还是生成代码，本质都是在学习人类语言规律后进行文字输出。

比如你让它写一篇产品推广文，它能根据你的要求，生成文案；让它解释量子力学原理，它能把专业术语转化为通俗表达。比如ChatGPT、我们国内的豆包等。

但是现在大部分大语言模型也不单单只处理文字，更多的是朝向多模态能力发展，这可能也是未来AI的重要发展方向。

二、从2个维度来看二者差异

说了很多的定义，可能还没有说透彻，下面我结合真实场景，从2个维度对二者进行对比。

1.能力边界-全能人才VS语言专才

大模型完全实现了多模态融合，比如中科院神经蠕虫，脑机接口配套模型，能同时处理神经电信号（生物数据）和语音指令（语言数据），帮瘫痪患者通过意念控制机械臂。部分国产工业大模型，能一边看监控画面，识别钢水温度（视觉），一边读工艺手册调整参数（文本），把能耗降低。

而大语言模型则主要围绕语言进行任务处理，比如智谱 GLM4.6虽然代码能力极强，能生成Python等代码、解析Java框架逻辑，但它本质是把代码当成特殊语言来处理；一些科技公司发布的大语言模型，支持100万字上下文，又能通读整本书写摘要，但给它工业图纸，让他给出设计缺陷时，就不是它的处理范畴了。

2.应用场景-垂直深耕VS全域覆盖

应用场景的差异最能体现两者的定位，大语言模型侧重点在语言文字相关场景。

• 内容生产：公众号文案、学术论文初稿、生成代码
• 智能交互：客服机器人、语音助手、信息咨询
• 文本处理：合同审核、简历筛选、文献总结

大模型则在通过多模态的方式覆盖全场景

• 医疗健康：分析CT影像（视觉）和病历文本，辅助癌症诊断
• 自动驾驶：融合摄像头画面、雷达数据和交通规则文本，实现路径规划
• 实体交互：机器人大模型处理视觉信号（比如识别楼梯）和听取运动指令，完成爬楼梯、前进等动作

通过下面这个图，可能更清晰的明白二者区别

维度	大模型	大语言模型
核心能力	多模态处理（文本/图像/语音/数据）、跨领域适配	自然语言理解与生成，侧重文字符号处理
应用关键词	工业质检、医疗影像、自动驾驶、机器人控制	文案生成、智能对话、代码编写、文本分析
通俗比喻	全能人才	语言专才
代表	Gemini 2.5、阿里通义	ChatCPT、智谱 GLM4.6

从技术发展趋势看，两者正在走向融合，大语言模型不断加入多模态能力，大模型也越来越依赖语言能力作为交互入口。

但无论如何进化，核心区别始终存在，一个是用语言连接世界，而另一个则是用智能改造世界”。

三、如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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