中文大模型和英文大模型的主要区别在于语言本身的特性和训练数据的规模。

首先，英文作为全球范围内使用最广泛的第二语言，拥有大量的高质量语料库和字符划分相对简单的优势。这使得英文大模型在训练时可以获得更多的先验知识，进而提高模型的准确性和效率。相比之下，中文的字符划分较为复杂，需要更多的预处理工作，例如分词算法处理等，使中文大模型训练的复杂性和成本相对较高。

其次，中文大模型在处理具体任务时需要考虑中文的语言特性，例如一个字往往有多种不同的意义，语言的组成和表达方式更加灵活，语境的影响因素也更多，这些都会增加中文大模型处理任务的复杂性和难度。相比之下，英文大模型在处理英文文本时，由于英文单词之间的空格已经明确了语义的边界，所以处理起来相对简单。

最后，由于中文大模型需要处理的数据规模相对较大，所以其模型训练和推理过程中消耗的内存和计算资源也会更多，进而导致成本的增加。

总体而言，英文大模型和中文大模型在训练、推理和应用方面存在一定的差异，中文大模型需要针对中文的语言特性进行专门的优化和处理，以获得更好的实际应用效果。