可以直接拿来就用的模型通常被称为“即用型模型”（Ready-to-Use Models）或“预训练模型”（Pre-Trained Models）。这些模型已经被训练好了，用户可以直接下载并应用于自己的任务，而无需进行额外的训练。即用型模型通常具有以下特点：
- 预训练：模型在大规模的数据集上进行了预训练，学习了通用的特征表示。
- 灵活性：用户可以根据自己的需求对模型进行微调（Fine-Tuning）或直接用于推理（Inference）。
- 多样性：存在多种不同类型的即用型模型，适用于不同的应用场景，如图像识别、文本分类、机器翻译等。
- 便捷性：许多即用型模型都提供了API接口或集成在现有的软件库中，便于用户快速集成和使用。
- 高性能：这些模型通常在各自的领域内达到了 state-of-the-art 的性能。
即用型模型的例子包括：
- TensorFlow Hub 和 PyTorch Hub 上的模型，如ResNet、Inception、BERT、GPT等。
- Hugging Face Transformers 库中的模型，提供了大量的预训练模型，支持多种任务和多种语言。
- OpenAI 提供的模型，如GPT系列，可以直接通过API调用。
使用即用型模型可以大大降低AI应用的开发门槛，加快项目的进度，并提高模型的性能。不过，选择合适的模型时，用户还是需要考虑模型的大小、性能、适用场景等因素，以确保模型能够满足自己的需求。