​​人工智能的三大模型指通用大模型、生成大模型与推理大模型，通用大模型是基础，具备广泛任务适应能力；生成大模型专注数据生成；推理大模型强调逻辑推理与复杂问题解决能力，它们既相互关联又各有侧重​​。

通用大模型，像GPT系列，有大规模参数，可达数十亿到数万亿，经过海量数据预训练，再微调适配特定任务，能处理多模态数据。它是生成大模型和推理大模型的基础框架，很多生成大模型属于通用大模型子集。

生成大模型聚焦学习数据联合概率分布来生成新样本，典型应用包括文本、图像创作等，核心是通过联合概率分布生成新数据，而非分类或预测。多数生成大模型属于通用大模型一部分，不过有些专用生成模型可能不强调多任务通用性。

推理大模型侧重逻辑推理与复杂问题解决，在数学、排序、决策等任务中展现准确性和效率，通常通过指令微调、增强训练数据等优化推理能力。推理能力是通用大模型的重要分支，如GPT - 4通过架构改进提升多步推理能力，专用推理模型则针对特定领域强化推理能力。

AI领域还有其他类型的模型，如语音模型、多模态模型、图像与视频模型等。语音模型专注语音信号处理，多模态模型能处理多种模态数据，图像与视频模型专注于视觉数据的生成、编辑或理解。不同模型在数据处理方式、技术架构和应用场景上存在差异，且随着技术发展，模型界限逐渐模糊。

如果想构建适合自身需求的人工智能应用，需综合考量应用场景、成本等因素，精准挑选合适的模型。