大模型主要分为推理模型和训练模型两大类，前者专注于高效执行任务（如文本生成、问答），后者侧重从数据中学习规律（如预训练、微调）。两者的核心差异在于功能定位和技术实现，共同支撑AI应用的落地。
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推理模型：实时响应，轻量化部署
推理模型通过加载已训练好的参数，快速处理用户输入。例如，聊天机器人基于推理模型实现即时对话，其优势在于低延迟和高并发，通常通过模型压缩（如量化、剪枝）提升效率。典型应用还包括搜索引擎推荐、图像识别等。 -
训练模型：数据驱动，持续优化
训练模型通过海量数据学习特征，如GPT、BERT等大语言模型的预训练阶段。其核心是参数迭代和损失函数优化，依赖大规模算力（如GPU集群）。训练完成后可微调适配具体场景，如医疗诊断、金融风控。 -
协同关系：从训练到推理的闭环
训练模型为推理提供基础参数，推理反馈数据又可优化训练。例如，用户对AI问答的纠错能反哺模型迭代，形成自我进化的循环。部分框架（如TensorFlow Serving）专门实现两者无缝衔接。
提示：实际应用中需平衡两类模型资源，推理侧重效率，训练关注精度。未来趋势是端云协同，降低部署成本的同时提升智能化水平。
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