可以直接拿來就用的模型通常被稱為“即用型模型”（Ready-to-Use Models）或“預訓練模型”（Pre-Trained Models）。這些模型已經被訓練好了，使用者可以直接下載並應用於自己的任務，而無需進行額外的訓練。即用型模型通常具有以下特點：
- 預訓練：模型在大規模的資料集上進行了預訓練，學習了通用的特徵表示。
- 靈活性：使用者可以根據自己的需求對模型進行微調（Fine-Tuning）或直接用於推理（Inference）。
- 多樣性：存在多種不同型別的即用型模型，適用於不同的應用場景，如影像識別、文字分類、機器翻譯等。
- 便捷性：許多即用型模型都提供了API介面或整合在現有的軟體庫中，便於使用者快速整合和使用。
- 高效能：這些模型通常在各自的領域內達到了 state-of-the-art 的效能。
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 庫中的模型，提供了大量的預訓練模型，支援多種任務和多種語言。
- OpenAI 提供的模型，如GPT系列，可以直接透過API呼叫。
使用即用型模型可以大大降低AI應用的開發門檻，加快專案的進度，並提高模型的效能。不過，選擇合適的模型時，使用者還是需要考慮模型的大小、效能、適用場景等因素，以確保模型能夠滿足自己的需求。