🧠 Искусственный интеллект в 2025: 8 типов ИИ-моделей, которые стоит знать и почему LLM

Содержание

Введение
1. 🗣 LLM — Большие языковые модели (Large Language Models)
🧩 1. LLM — Large Language Models (Большие языковые модели)
2. 🎨 LCM — Модели латентной согласованности (Latent Consistency Models)
3. ⚙️ LAM — Языковые модели действий (Language Action Models)
4. 🧩 MoE — Смесь экспертов (Mixture of Experts)
🧿5. 👁🗨 VLM — Визуально-языковые модели (Vision-Language Models)
6. 📱 SLM — Малые языковые модели (Small Language Models)
7. 🕵️ MLM — Маскированные языковые модели (Masked Language Models)
8. ✂️ SAM — Модель сегментации чего угодно (Segment Anything Model)
🔮 Тренды 2025 года: от универсальности к специализации
⚙️ Что это значит для разработчиков, исследователей и пользователей?
🧭 Вывод: Модульный ИИ — это и есть будущее
Источники

Введение

Искусственный интеллект давно перестал быть только про «умные чаты». В 2025 году ИИ-системы развились настолько, что использовать один универсальный термин вроде «нейросеть» уже недостаточно. Сегодня на передовой находятся 8 специализированных типов моделей искусственного интеллекта, каждая из которых выполняет уникальные задачи — от генерации текста и распознавания изображений до принятия решений и автоматизации действий.

Если вы работаете с ИИ или только начинаете интересоваться этой областью, понимание этой типологии — ваш ориентир в быстро меняющемся технологическом ландшафте.

1. 🗣 LLM — Большие языковые модели (Large Language Models)

Большинство людей, впервые сталкиваясь с ИИ, думают о LLM (Large Language Models): таких как ChatGPT, Claude, Gemini или Mistral. Они действительно играют важную роль — но этот тип ИИ моделей далеко не единственный. Мир ИИ стал модульным, специализированным, и каждая модель создаётся под конкретную категорию задач.

В 2025 году всё более чётко выделяются 8 ключевых типов моделей ИИ, и знание их позволяет лучше понимать, какие технологии стоят за теми или иными возможностями — от голосовых ассистентов до самоуправляемых автомобилей и интеллектуальных агентов.

🧩 1. LLM — Large Language Models (Большие языковые модели)

Крупные языковые модели стали популярными благодаря своей способности обрабатывать и генерировать естественный язык. Это движки, скрытые за чат-ботами, системами поддержки, автоматическим переводом и резюмированием текста.

Что делают:
Генерация и анализ текста, диалоги, резюмирование, перевод. Основаны на трансформерах и предсказании следующего слова по контексту.

Примеры моделей: GPT-4, Claude, Gemini, Mistral.

Применение:

Чат-боты и голосовые помощники
Генерация маркетингового контента
Анализ документов и отчётов
Поддержка принятия решений (например, интерпретация данных)

Архитектура: Tokenization → Embedding → Transformer → Output

LLM — это «коммуникаторы» в мире ИИ. Но всё чаще они становятся частью более сложных систем, где работают вместе с другими моделями.

2. 🎨 LCM — Модели латентной согласованности (Latent Consistency Models)

Что делают:
Сверхбыстрая генерация изображений, оптимизированная для скорости и качества. Работают в латентном пространстве (воображаемом «внутреннем мире» ИИ), позволяя обойти сложные итерации.

Примеры: Turbo SDXL, LCM-LoRA, FastDiffusion

Применение:

Быстрая генерация баннеров и визуалов по описанию
Графический дизайн в реальном времени
Игровая графика и интерактивный арт
Визуальное прототипирование (мода, авто, архитектура)

Архитектура: Prompt → Latent Prediction → Few-Step Generation → Output

LCM — это «ускорители креативности», делая генеративные изображения мгновенными.

3. ⚙️ LAM — Языковые модели действий (Language Action Models)

Что делают:
Понимают текстовые команды и выполняют реальные действия — бронируют билеты, запускают процессы, работают с API.

Примеры: Rabbit R1, Devin (AI-программист), AutoGPT‑style агенты

Применение:

Персональные ассистенты, которые не только говорят, но и делают
Автоматизация бизнес-процессов по голосу
Обслуживание клиентов через действия (например, возврат товара)
Инклюзивные технологии для пожилых и людей с ОВЗ

Архитектура: Input → Intent Recognition → Task Planning → Action Execution → Feedback

LAM — это мозг, соединённый с руками: они не просто «понимают», а действуют.

4. 🧩 MoE — Смесь экспертов (Mixture of Experts)

Это архитектура, в которой множество специализированных подсетей («экспертов») активируются в зависимости от типа задачи. MoE позволяет строить огромные, но эффективные модели, снижая вычислительные затраты.

Что делают:
Распараллеливают задачи между множеством небольших моделей-экспертов. В зависимости от входа активируются только нужные «эксперты».

Примеры: GPT‑4 (по слухам), Google Switch Transformer, DeepSeek MoE

Применение:

Многоязычные и многозадачные ИИ-системы
Персонализированные рекомендации
Масштабируемые облачные ИИ-решения
Виртуальные ассистенты, работающие в разных сферах знаний

Архитектура: Input → Router → Top-K Experts → Weighted Aggregation → Output

MoE — это интеллектуальный «колл-центр» из специализированных моделей, где каждый эксперт включается по запросу.

🧿5. 👁🗨 VLM — Визуально-языковые модели (Vision-Language Models)

Модели, объединяющие текст и изображение. Они смотрят и понимают: интерпретируют картинки, описывают сцены, работают с мультимодальностью.

Что делают:
Работают одновременно с изображениями и текстом. Понимают текст по фото, находят объекты по описанию и даже «разговаривают» о картинках.

Примеры: GPT‑4V, CLIP, Flamingo, Kosmos-1

Применение:

Подписи к изображениям (альт-текст, описания товаров)
Поиск по изображениям и визуальный шопинг
Обработка документов с графиками и таблицами
Интеллектуальный видеоназор и анализ соцмедиа

Архитектура: Image Encoder + Text Encoder → Joint Multimodal Processor → Output

VLM объединяют зрение и речь, позволяя ИИ «понимать мир глазами и словами».

6. 📱 SLM — Малые языковые модели (Small Language Models)

Не все задачи требуют GPT‑4. Малые языковые модели — это компактные, быстровычисляемые и легко внедряемые нейросети, работающие локально и оффлайн.

Что делают:
Лёгкие версии LLM, оптимизированные для локальной работы: в смартфонах, браузерах, устройствах без интернета.

Примеры: Phi-2, Gemma, TinyLlama, Mistral Mini

Применение:

Голосовые помощники на телефонах и в авто
AI в edge-устройствах (IoT, камеры, гаджеты)
Частные чат-боты в медицине или техподдержке
Локальные функции в приложениях: резюме текста, генерация писем

Архитектура: Input → Lightweight Transformer → Output
Опционально: Quantization → Edge Deployment

SLM — это «ИИ в кармане»: быстрый, экономичный и приватный.

7. 🕵️ MLM — Маскированные языковые модели (Masked Language Models)

Эти модели обучаются на задаче восстановления пропущенных слов в тексте — именно так обучались BERT, RoBERTa и похожие системы. Они незаменимы в задачах анализа текста и классификации.

Что делают:
Обучаются на задаче «угадай скрытое слово», развивая понимание контекста. Используются как базовые модели для последующего дообучения.

Примеры: BERT, RoBERTa, ERNIE

Применение:

Поисковые движки (например, Google Search)
Интеллектуальные редакторы и грамматические подсказки
Анализ тональности, извлечение сущностей
Образование и авто-дополнение текста/кода

Архитектура: Input Text → [MASK] Tokens → Bidirectional Transformer → Prediction MLM — это «детектив по языку», обучающийся через реконструкцию текста.

Особенности: Предпочтительны в сценариях, где важна точность, а не генерация.

8. ✂️ SAM — Модель сегментации чего угодно (Segment Anything Model)

Специализированные модели для сегментации объектов на изображениях. Они выделяют объекты на изображении — независимо от того, что изображено. Визуальная точность на уровне пикселей делает их незаменимыми в медицине, промышленности и дизайне.

Что делают:
Мгновенно выделяют объекты на изображениях, даже без явного знания их категории.

Применение:

Удаление фона, редактирование фото/видео
AR/VR-интерфейсы (очки, смартфоны, интерфейсы будущего)
Подготовка датасетов для обучения других ИИ
Индустрия (выделение деталей, дефектов), медицина (опухоли, ткани), ритейл (товары на полках)

Примеры: Meta* (признана в России экстремистской организацией и запрещена на территории РФ) SAM, Grounding DINO.

Архитектура: Prompt/Image → Image Encoder → Mask Decoder → Segmentation Output

SAM — это «умные ножницы» для изображений, дающие ИИ зрительное понимание сцены.

🔮 Тренды 2025 года: от универсальности к специализации

Гибридные системы: сочетающие несколько типов моделей (например, LAM + VLM + LLM в одном агенте).
Локальные и приватные ИИ: рост интереса к SLM и edge‑решениям.
Объединение визуального и языкового: мульти‑модальность уже не просто тренд — это стандарт.
Новая логика reasoning-моделей: модели, «умеющие рассуждать», — Claude Opus, GPT-4o, Gemini 2.5 — всё ближе к человеческому мышлению.

⚙️ Что это значит для разработчиков, исследователей и пользователей?

Бизнес получает: Точность, скорость, кастомизацию. Модульная архитектура позволяет подбирать оптимальную модель под каждую задачу.
Разработчики используют: Сочетание моделей (например, VLM + LAM для ассистента, который “видит” и “действует”).
Пользователи выигрывают: От более умных интерфейсов, персонализированного ИИ и новых форм взаимодействия.

🧭 Вывод: Модульный ИИ — это и есть будущее

В 2025 году мы перешли от эпохи «одна нейросеть — на всё» к эпохе модульного ИИ. Специализация моделей делает их мощнее, эффективнее и адаптированнее под реальные задачи. И в этом — огромный потенциал для бизнеса, науки и повседневной жизни.

Теперь нельзя больше просто «добавить ИИ». Нужно выбрать правильную архитектуру.
Именно поэтому понимание 8 типов ИИ-моделей — это не академический интерес, а практический инструмент для работы и стратегии.