​​常用的大模型按应用领域主要分为自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）两大方向，GPT系列、BERT及其衍生模型在NLP领域占主导，ViT系列与Swin Transformer则在CV领域表现突出。这些模型均依托Transformer架构，具备强大的通用任务处理能力和高性能表现。​​

大语言模型中，​​GPT系列​​由OpenAI开发，最新版本GPT-4参数规模庞大，擅长多任务处理，包括问答、摘要生成和对话系统，优势在于泛化能力和多语言支持，但成本高、存在潜在偏见问题。​​BERT及其衍生模型​​（如RoBERTa、ALBERT）通过双向编码实现更精准的上下文理解，衍生模型优化了效率与数据利用率，适用于情感分析和机器翻译，但需解决数据隐私和可解释性问题。

计算机视觉领域，​​ViT（Vision Transformer）​​系列将Transformer引入图像处理，通过分块编码实现灵活特征提取，在图像分类任务中表现优异，但依赖大规模标注数据且小样本场景表现不足。​​Swin Transformer​​采用分层结构和局部注意力机制，兼顾性能与计算效率，广泛用于目标检测和智慧城市，但对硬件资源需求较高。

其他领域中，​​多模态大模型​​如OpenAI的CLIP能融合图像与文本信息，适用于内容创作和智能搜索；​​基础科学大模型​​（如AlphaFold）推动生物化学领域研究进展。随着技术迭代，模型正朝着小型化、高效化和跨模态协同方向发展，未来有望进一步降低部署门槛并拓展新场景。选择模型时需综合考虑任务需求、资源限制及伦理风险。