AI开发模型多种多样，每个模型都有特定的应用场景和优点。以下是常见的几种：

1. 线性回归模型： 用于预测数值型数据，简单易懂，计算效率高，但对非线性关系的拟合效果差。

2. 决策树模型： 易于理解和实现的分类模型，通过树形结构对数据进行分类和预测，适用于多种属性的数据，但对连续型数据处理效果差。

3. 神经网络模型： 模拟人脑神经元连接方式，通过学习自动提取输入数据特征进行分类、回归等任务，具有强大的拟合能力和自适应性，但需要大量数据和计算资源，并容易出现过拟合问题。

4. 支持向量机模型： 基于统计学习理论的分类模型，通过将数据映射到高维空间中找到最优分类超平面，适用于高维和小样本数据，但处理大规模和非线性问题效率较低。

5. 集成学习模型： 将多个单一模型组合以提高整体性能，如袋装、提升和堆叠模型，能够提高预测准确度和鲁棒性，但需要更多计算资源和时间成本。

除了上述常见模型外，还有其他模型如朴素贝叶斯、K近邻、深度学习等。选择合适的模型需根据具体应用场景和数据特征评估选择。

同时，开发者需不断学习新技术和模型，以应对不断变化的AI需求。