在人工智能领域，“大模型”和“大语言模型”这两个词经常被提及，很多人甚至把它们当成了同义词。其实，这两者之间存在本质的区别。今天，我就带你深入剖析什么是大模型，什么是大语言模型（LLM），它们的区别在哪里，以及如何利用这些模型提升你的项目效率。文章干货满满，适合AI爱好者、开发者和企业决策者阅读！🚀

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一、大模型到底是什么？

“大模型”（Foundation Model）是指基于海量数据训练出来的通用人工智能模型。它们是拥有庞大的参数规模，通常达到百亿、千亿级别，具备强大的泛化能力，能够适应多种任务，并支持微调以满足特定应用需求。

大模型的核心特征：

  • 参数规模巨大：通常是百亿甚至千亿级别的参数，模型越大，理论上理解和生成能力越强。

  • 通用能力强：不仅能完成单一任务，而是能在多种任务中表现优异。

  • 支持微调：可以根据具体业务需求进行二次训练，提升特定领域的表现。

  • 跨模态能力：不仅限于文本，还能处理图像、音频、视频等多种数据类型。

换句话说，大模型是AI领域的“万能工具”，主要是看你用它做什么！

二、大语言模型（LLM）是什么？

大语言模型（Large Language Model，简称LLM）是大模型的一个子集，专注于处理自然语言文本。它们通过海量文本数据训练，能够理解、生成、翻译、总结和对话等多种语言任务。

典型的大语言模型包括：

  • ChatGPT（GPT-4o）

  • Claude

  • 千问

  • DeepSeek

这些模型专注于文本处理，广泛应用于智能客服、内容生成、机器翻译、文本分析等领域。

三、大模型 vs 大语言模型：核心区别

对比维度

大模型（Foundation Model）

大语言模型（LLM）
定义

泛指所有基于大规模数据训练的AI模型

仅指基于文本训练的语言模型
任务范围

语言、图像、视频、音频、3D等多模态

主要处理自然语言任务
代表模型

GPT-4、Gemini、Midjourney、Whisper等

ChatGPT、Claude、千问等
应用场景

对话、代码生成、图像生成、视频生成、语音合成等

自然语言理解、文本生成、翻译、对话

四、大模型的分类详解

根据任务和模态的不同，大模型可以细分为以下几类：

类型

代表模型

主要功能
大语言模型

ChatGPT、Claude、DeepSeek

文字理解与生成
图像生成模型

Stable Diffusion、Midjourney、DALL·E 3

生成高质量图像
视频生成模型

Runway Gen-2、Pika Labs、Sora

视频内容生成
语音/音频模型

Whisper（语音转文字）、Mistral（音乐生成）

语音识别与音频生成
多模态大模型

Gemini、GPT-4V

同时处理图像和文本等多种模态
代码大模型

CodeLlama、StarCoder、DeepSeek Coder

代码生成与辅助编程

这说明，大模型不仅仅是“语言模型”，它们在图像、视频、音频等领域同样发挥着巨大作用。

五、如何利用大模型API实现多模态AI应用？

对于开发者和企业来说，想要快速接入各种大模型，最便捷的方式就是通过API调用。

六、获取大模型API的两种途径

方式一：通过“OpenAI官网”获取API Key（国外）

步骤1：访问OpenAI官网

在浏览器中输入OpenAI官网的地址，进入官方网站主页。https://www.openai.com

步骤2：创建或登录账户

  • 点击右上角的“Sign Up”进行注册，或选择“Login”登录已有账户。

  • 完成相关的账户信息填写和验证，确保账户的安全性。

步骤3：进入API管理界面

登录后，导航至“API Keys”部分，通常位于用户中心或设置页面中。

步骤4：生成新的API Key

  • 在API Keys页面，点击“Create new key”按钮。

  • 按照提示完成API Key的创建过程，并将生成的Key妥善保存在安全的地方，避免泄露。🔒

生成API Key

生成API Key

使用 OpenAI API代码

现在你已经拥有了 API Key 并完成了充值，接下来是如何在你的项目中使用 GPT-4.0 API。以下是一个简单的 Python 示例，展示如何调用 API 生成文本：

import openai
import os

# 设置 API Key
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

# 调用 GPT-4.0 API
response = openai.Completion.create(
    model="gpt-4.0-turbo",
    prompt="鲁迅与周树人的关系。",
    max_tokens=100
)

# 打印响应内容
print(response.choices[0].text.strip())

方式二：通过“能用AI”获取API Key（国内）

针对国内用户，由于部分海外服务访问限制，可以通过国内平台“能用AI”获取API Key。

步骤1：访问能用AI工具

在浏览器中打开能用AI进入主页https://ai.nengyongai.cn/register?aff=PEeJ

步骤2：进入API管理界面

登录后，导航至API管理页面。

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步骤3：生成新的API Key

  1. 点击“添加令牌”按钮。

  2. 创建成功后，点击“查看KEY”按钮，获取你的API Key。

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使用OpenAI API的实战教程

拥有了API Key后，接下来就是如何在你的项目中调用OpenAI API了。以下以Python为例，详细展示如何进行调用。

1.可以调用的模型
gpt-3.5-turbo
gpt-3.5-turbo-1106
gpt-3.5-turbo-0125
gpt-3.5-16K
gpt-4
gpt-4-1106-preview
gpt-4-0125-preview
gpt-4-1106-vision-preview
gpt-4-turbo-2024-04-09
gpt-4o-2024-05-13
gpt-4-32K
claude-2
claude-3-opus-20240229
claude-3-sonnet-20240229

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2.Python示例代码（基础）

基本使用：直接调用，没有设置系统提示词的代码

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    api_key="这里是能用AI的api_key",
    base_url="https://ai.nengyongai.cn/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    messages=[
     # 把用户提示词传进来content
        {'role': 'user', 'content': "鲁迅为什么打周树人？"},
    ],
    model='gpt-4',  # 上面写了可以调用的模型
    stream=True  # 一定要设置True
)

for chunk in response:
    print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

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3.Python示例代码（高阶）

进阶代码：根据用户反馈的问题，用GPT进行问题分类

from openai import OpenAI

# 创建OpenAI客户端
client = OpenAI(
    api_key="your_api_key",  # 你自己创建创建的Key
    base_url="https://ai.nengyongai.cn/v1"
)

def api(content):
    print()
    
    # 这里是系统提示词
    sysContent = f"请对下面的内容进行分类，并且描述出对应分类的理由。你只需要根据用户的内容输出下面几种类型：bug类型,用户体验问题，用户吐槽." \
                 f"输出格式:[类型]-[问题:{content}]-[分析的理由]"
    response = client.chat.completions.create(
        messages=[
            # 把系统提示词传进来sysContent
            {'role': 'system', 'content': sysContent},
            # 把用户提示词传进来content
            {'role': 'user', 'content': content},
        ],
        # 这是模型
        model='gpt-4',  # 上面写了可以调用的模型
        stream=True
    )

    for chunk in response:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)


if __name__ == '__main__':
    content = "这个页面不太好看"
    api(content)

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总结与展望

通过本文的详细介绍，你已经掌握了如何获取和使用OpenAI API Key的基本流程。

 一、大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

二、如何学习大模型 AI ？


🔥AI取代的不是人类，而是不会用AI的人！麦肯锡最新报告显示：掌握AI工具的从业者生产效率提升47%，薪资溢价达34%！🚀

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。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

 

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

*   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
*   …

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。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

 

# 人工智能 # 语言模型 # 自然语言处理 # 大数据 # AI
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