人工智能模型有很多种，以下是一些常见的模型：
- 神经网络模型：这是一种模仿人脑神经元网络的模型，可以用于图像识别、语音识别、自然语言处理等任务。
- 决策树模型：这是一种基于树形结构的模型，可以用于分类和回归问题。
- 支持向量机模型：这是一种基于最大间隔分类的模型，可以用于分类和回归问题。
- 贝叶斯模型：这是一种基于贝叶斯定理的模型，可以用于分类和文本分类问题。
- 隐马尔可夫模型：这是一种基于状态转移的模型，可以用于语音识别、自然语言处理等任务。
- 强化学习模型：这是一种基于奖励和惩罚的模型，可以用于游戏、机器人控制等任务。
这些模型都有各自的优缺点和适用范围，选择合适的模型取决于具体的任务和数据。