本文提出从输入输出模态、架构与训练方法、能力谱系、应用场景、部署与合规五大维度分辨大模型类别的系统方法，强调生成式与判别式的边界、多模态的识别信号、指令微调与对齐的重要性，以及开源闭源与私有化托管的差异；结合国内与海外生态的中性比较与权威信号，给出选型流程与对比表，帮助企业以任务-数据-架构-治理四维合一的标准化流程进行精准识别与稳健落地。===

识别大模型分类的高效方法是基于五大维度进行系统化判断：输入输出模态、技术谱系、功能能力、部署与许可、评测指标。先读模型卡与许可明确开源或商用，再看模态与能力标签区分基座、指令微调、工具调用、RAG与多模态等类别，随后核对部署形态与合规选项，最后以MMLU、MT-Bench、HumanEval、MMMU等基准和小型PoC验证。通过这一流程，能快速为办公助理、客服、知识管理、研发与多媒体等场景选定合适的模型类别，并以事实证据与合规治理降低试错与风险。