​​数学模型是对现实问题的抽象数学结构，用于描述、预测或优化现象；而数学建模是构建与求解这一结构的过程，两者本质区别在于前者是理论工具，后者是实践方法。​​

数学模型是简化现实的数学抽象，如种群增长方程、经济预测模型等，侧重以数学语言客观刻画事物的核心规律，其特征为高度抽象性和经济性，既可定量也可定性，但需舍弃非关键因素以保证可操作性。

数学建模则是动态解决问题的完整流程，需结合实际背景完成问题定义、假设简化、变量选择到模型建立的全链条操作，最终通过求解验证其解释力与预测性。例如医学中的疫情传播建模需权衡数据精度与变量维度，计算机科学中的算法优化则依赖迭代改进模型结构。

两者互补共促科学发展：数学模型提供标准化分析范式，数学建模通过反复修正推动模型迭代升级。实践中，小学数学教育通过"鸡兔同笼"培养建模思维，科研人员则借助神经网络模型持续优化图像识别效率，印证了抽象理论与具体应用的协同价值。掌握二者差异有助于精准运用对应工具攻克实际难题。