大模型与传统AI存在诸多显著区别。传统AI往往基于特定规则和算法构建，针对特定任务进行编程，数据量相对有限，模型结构较为固定，学习能力和适应性受限。
大模型则以海量数据为基础进行训练，具有强大的泛化能力。它能够处理复杂多样的数据，从文本、图像到语音等多种模态信息都能整合学习。传统AI通常是为单一任务量身定制，不同任务需要开发不同模型，而大模型通过预训练和微调机制，能快速适应多种任务场景。在学习方式上，传统AI依赖人工设计的特征和规则，大模型借助深度学习技术，自动从数据中挖掘特征和模式。传统AI难以应对大规模数据的复杂性和动态变化，大模型凭借其大规模参数和高效计算能力，能在复杂环境中不断优化和进化。
从模型架构看，传统AI架构相对简单，层数和参数规模有限，而大模型拥有多层神经网络，参数数量可达数十亿甚至上百亿。这种巨大的参数规模赋予大模型更强的表达能力，能够捕捉到数据中更细微的特征和复杂的语义关系。在性能表现上，大模型在自然语言处理、图像识别等领域取得了突破性进展，超越了传统AI在许多任务上的表现。传统AI在处理复杂任务时可能需要大量人工干预和调优，大模型则更具自主性，能够在较少人工干预下完成高质量任务。
在训练数据需求方面，传统AI所需数据规模较小，数据标注相对简单。大模型则需要海量标注数据来支撑其学习和泛化能力，数据标注的准确性和多样性对模型性能至关重要。传统AI在更新和优化时往往需要重新设计算法和模型结构，大模型可以通过不断更新训练数据和微调参数来持续提升性能。传统AI在面对新任务或新领域时，拓展能力较弱，大模型凭借其预训练的知识和强大的适应能力，能更快地进入新领域并取得较好效果。
传统AI在可解释性方面相对较好，模型决策过程相对容易理解。大模型由于其复杂的结构和大量参数，决策过程难以直观解释，成为其发展中的一个挑战。大模型的强大性能在许多应用场景中弥补了这一不足。传统AI在资源消耗上相对较低，对硬件要求不高，大模型训练需要强大的计算资源和大规模存储，这限制了其在一些资源受限环境中的应用，但随着技术发展，资源瓶颈也在逐步缓解。
在应用领域，传统AI在一些特定行业和场景中仍发挥着重要作用，如工业控制、简单规则性任务等。大模型则广泛应用于互联网、金融、医疗、娱乐等众多领域，推动了智能化服务和创新应用的发展。大模型以其独特的优势在AI领域掀起了新的变革浪潮，与传统AI相互补充，共同推动人工智能不断向前发展，为各行业带来前所未有的机遇和挑战。