超大型模型和大型模型的主要区别在于规模和能力。

参数规模：超大型模型具有比大型模型更多的参数。这些参数使得超大型模型能够学习并存储更多的信息，进一步提高其表达能力和预测性能。

计算资源需求：由于参数规模的增加，超大型模型需要更多的计算资源来进行训练和推理。这包括更强大的计算能力、更大的内存和存储空间等。

性能表现：超大型模型通常具有比大型模型更高的准确度。由于其更大的参数规模，超大型模型能够捕捉更复杂的模式和特征，从而在各项任务中表现出更高的性能。

泛化能力：超大型模型的泛化能力通常更强。它们能够在未见过的数据上做出更准确的预测，这是因为它们已经从海量的训练数据中学习到了各种复杂的模式和特征。

涌现能力：当模型的训练数据和参数不断扩大，达到一定的临界规模后，模型会表现出一些未能预测的、更复杂的能力和特性。这种能力被称为“涌现能力”，而具备涌现能力的机器学习模型被认为是独立意义上的大模型。超大型模型比大型模型更有可能具备这种涌现能力。

超大型模型在多个方面都表现出了相较于大型模型的优势，但同时也需要更高的计算资源和时间来训练和推理。