基座大模型和普通大模型的核心区别在于功能定位和适用范围：基座大模型是通用性强、可深度定制的基础模型，而普通大模型多为针对特定场景优化的现成解决方案。
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通用性与专用性
基座大模型（如GPT、文心一言）具备多任务处理能力，可通过微调适配不同领域；普通大模型（如客服机器人、翻译工具）通常预训练后直接部署，功能单一且无需二次开发。 -
技术架构差异
基座大模型参数量级更大（千亿级以上），采用分层设计支持模块化扩展；普通大模型结构精简，依赖基座模型的子集或裁剪版本以降低算力消耗。 -
应用成本对比
基座大模型需企业投入算力和数据资源进行定制，适合复杂需求；普通大模型开箱即用，但灵活性低，长期迭代可能受限于原有框架。 -
生态角色
基座大模型是AI基础设施，支撑行业开发者构建衍生应用；普通大模型多为终端产品，直接面向最终用户解决具体问题。
选择时需权衡：追求快速落地选普通大模型，需要长期技术沉淀则优先基座大模型。
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