超大规模参数：主流模型参数规模从千亿级（100B）到万亿级（1T）不等，参数数量直接影响模型的理解与生成能力
多模态处理：支持文本、图像、视频、音频等多类型数据的联合处理
上下文感知：通过注意力机制实现长文本理解，典型上下文窗口可达400K词元（约300页文档）
通用任务能力：可覆盖对话、写作、编程、数据分析等200+应用场景
技术演进路径显示，大模型正从单一语言模型向多模态通用智能体发展，其能力边界持续扩展。例如，某行业领先模型已实现跨模态知识迁移，可基于文本描述生成3D模型。
机器学习模型：基础任务的高效解决者
适用场景以结构化数据处理为主，擅长明确规则下的预测与分类：
- 金融领域：用逻辑回归模型识别信用卡欺诈交易，通过用户消费数据判断风险等级
- 电商行业：用协同过滤模型做商品推荐，基于用户历史购买记录匹配偏好商品
- 医疗场景：用决策树模型辅助疾病初筛，依据患者症状数据判断患病概率
