​​语言大模型（LLM）与空间大模型（Spatial Models）的核心区别在于数据处理维度、模型结构及应用场景，前者聚焦文本语义理解和生成，依赖Transformer架构；后者通过多模态数据构建三维空间认知，在AR/VR、智慧城市等领域展现出独特优势。​​

​​数据处理维度不同：文本VS三维空间​​
语言大模型基于大规模文本语料库训练，擅长处理序列化语言数据，通过词嵌入（Word Embedding）和上下文关联捕捉语义关系，实现翻译、摘要等任务。而空间大模型（如LLM的分支World Labs或DEEPUD的公建模型）需处理图像、点云等多模态数据，融合CNN、GNN等架构解析三维空间中的物体位置、形态及动态交互。例如，城市规划中的空间模型需模拟建筑群光照与环境效应，而LLM仅关注文本逻辑。

​​模型架构与技术路径差异显著​​
语言大模型核心采用Transformer架构，凭借自注意力机制优化长文本理解。相比之下，空间模型需增强感知与生成能力：以李飞飞的LWM为例，通过RingAttention技术实现超长序列处理，结合CV中的CNN处理图像、GNN解析三维结构，并利用物理引擎模拟真实环境，使其具备生成可行走虚拟场景的能力。空间模型多依赖视觉交互（如VR操作），而LLM通过文本对话实现人机交互。

​​应用场景的分化体现技术特质​​
语言大模型主导内容创作、客服、翻译等领域，依赖语言符号的抽象推理。空间模型则深耕自动驾驶仿真、智慧城市场景规划及机器人导航，例如模拟复杂交通流或生成符合人体工学的AR界面。教育领域中，LLM生成题库与教案，而空间模型构建虚拟实验室，支持学生操作3D分子模型。行业大模型进一步分化，通用型LLM适配多领域，空间模型则需定制化训练，如医疗手术模拟需精准还原器官位置。

两者各擅胜场：语言大模型以高效文本处理为核心，空间模型则以三维环境构建为专长。随着技术融合，未来或出现兼具语言理解与空间推理能力的混合模型，进一步拓宽AI的应用边界。