人工智能模型与终极通用人工智能之间存在许多差距。目前的人工智能模型主要是针对特定任务进行训练和优化的，缺乏通用性和综合性。与终极通用人工智能相比，现有人工智能模型缺乏以下几个方面的能力： 1. 全面的认知能力：终极通用人工智能应该具备类似人类的综合认知能力，包括感知、理解、推理、学习等多种智能能力，能够处理各种复杂的任务和情境。 2. 情感和情绪的理解：终极通用人工智能需要具备情感和情绪的理解能力，能够识别和理解人类的情感表达，并作出相应的情感反馈。 3. 自我意识和主观意识：终极通用人工智能应该具备自我意识和主观意识，能够意识到自己的存在、个体性和独立性，从而更好地与人类进行交流和合作。 4. 长期记忆和持续学习：终极通用人工智能需要具备长期记忆和持续学习的能力，能够积累和利用大量的知识和经验，不断提升自身的智能水平。 总的来说，现有人工智能模型在认知能力、情感理解、自我意识和持续学习等方面与终极通用人工智能之间存在较大差距。要实现真正的终极通用人工智能，还需要在这些方面进行深入研究和创新。