多模态与大模型的核心区别在于‌处理数据类型‌和‌应用范围‌：‌大模型专注于单一模态（如文本）的深度处理‌，而‌多模态模型能同时理解文本、图像、音频等跨模态信息‌，实现更复杂的交互场景。

1. ‌数据类型差异‌

   • ‌大模型‌：通常基于单一数据模态（如GPT系列专注文本生成），通过海量文本训练提升语言理解能力。
   • ‌多模态模型‌：整合多种数据输入（如CLIP同时处理图片和文本），通过跨模态对齐技术（如对比学习）建立关联。

2. ‌技术目标不同‌

   • ‌大模型‌：追求在单一领域（如问答、翻译）的极致性能，依赖参数规模和算力优化。
   • ‌多模态模型‌：侧重模态间的协同推理（如根据描述生成图像），需解决异构数据融合的挑战。

3. ‌应用场景对比‌

   • ‌大模型‌：适用于客服、内容创作等纯文本任务。
   • ‌多模态模型‌：赋能智能医疗（影像+报告分析）、自动驾驶（视觉+雷达数据）等综合场景。

未来，‌大模型可能作为多模态系统的子模块‌，而多模态技术将推动AI更贴近人类感知世界的方式。实际选择需根据任务需求：优先精度选大模型，需跨模态交互则选多模态方案。