该图展示了2023—2026年农业与植物大模型的技术谱系，按脉络演进划分为五大层级（L1-L5）：L1植物科学底座（如PLLaMA、PlantGPT）利用海量文献与知识图谱构建基座，偏向科研问答；L2农业通用生态（如AgroGPT、AgriGPT）通过指令微调与检索增强，打造面向产业链的通用助手；L3病害诊断（如Agri-LLaVA、IPM-AgriGPT）聚焦细粒度病斑识别、多模态对齐与“问诊-鉴别-防治”闭环；L4田块感知（如Prithvi、AgriFM）结合多源遥感与时空数据，解决“在哪、什么、长势”的宏观问题；L5评测基建（如PlantFAID、AgriBench）致力于构建高质量的基准与综合评测体系。图谱注重各模型的核心机制与开源规模，清晰呈现了从通用底座、垂直应用到宏观感知的演进脉络。该图谱逻辑缜密，直观梳理了领域技术版图。