AI 工程师必看：8 种主流 LLM 架构类型解析
ayushthakur0 · x · 2026-08-29
这是一篇面向 Gen AI 数据科学家和 AI 工程师的科普帖，详细梳理了 8 种用于 AI Agent 的 LLM 类型及其核心功能：
- GPT (Generative Pretrained Transformer)：通用文本理解与生成的骨干模型。
- MoE (Mixture of Experts)：混合专家模型，通过将 token 路由到特定“专家”来高效扩展容量。
- LRM (Large Reasoning Model)：大型推理模型，专精于多步推理及 RAG/工具使用。
- VLM (Vision-Language Model)：视觉-语言模型，处理图像与文本以实现多模态感知与定位。
- SLM (Small Language Model)：小型语言模型，紧凑快速，适用于边缘/端侧或低延迟任务。
- LAM (Large Action Model)：大型动作模型，通过工具/API/机器人规划并执行动作（Agent 驱动）。
- HLM (Hierarchical Language Model)：分层语言模型，通过分层协调（如用户/项/任务子模型）处理复杂工作流。
- LCM (Large Concept Model)：大概念模型，将词映射为高层概念以实现抽象和语义理解。
所属事件:AI Agent 常用 8 种大语言模型类型梳理(2 条相关)→
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