推理模型：思考与反思
推理模型通常是大型语言模型的微调版本，旨在逐步思考问题。这使得它们非常适合作为决策的第二意见，以及回答复杂的查询或处理更深入的任务。
示例： OpenAI 的Omni或 o 系列模型；Google 的Gemini 2.5、Meta 的Llama 3.2系列、Anthropic 的Claude 3.7 Sonnet
它对商业的重要性：它是一种更智能的人工智能，可以深入执行更复杂的任务，例如解释法律合同及其后果，而不仅仅是总结文件。
优点：准确性更高、洞察力更深入、需要的人工监督更少
缺点：响应速度较慢，
多模态模型：输入的多样性
多模式模型是可以获取不同形式数据（文本、视频、图像和音频）的人工智能模型。
示例： OpenAI 的 GPT-4o 和带有 Vision 的 GPT-4；谷歌的 Gemini 系列模型；Meta 的Llama 4
对企业的重要性：人工智能模型现在可以读取、分析和解释 法国电报数据 多种形式的数据，这对于使用 PDF、Excel 表格、PowerPoint、传真和其他形式文档的企业来说非常实用。
优点：更好地理解上下文，从而带来更广泛的用途
缺点：需要更多数据和计算能力来训练和部署
开源与封闭或专有模型
开源 AI 模型 通常可以免费使用、修改和共享，具体限制取决于其使用的许可证类型。其代码和权重均公开可用。
封闭式或专有的AI模型并非免费，它们是由私人公司开发的。用户无法查看或修改这些模型。
例子：
-开源：Meta 的 Llama 系列；Google 的Gemma 系列；多个Mistral模型；EleutherAI的GPT-NeoX
-已关闭：OpenAI 的GPT-3及更高版本；Google 的 Gemini；Anthropic 的 Claude
对企业的重要性：封闭式模型通常功能更强大、使用更便捷，并且有公司提供支持。开放式模型价格更便宜，用户拥有更多控制权和定制机会。企业可以根据具体用例部署这两种模型。