1、串联模型：将一个模型的输出作为另一个模型的输入，通过这种方式将多个模型串联起来，这种方式可以充分利用不同模型的优点，提高整体模型的性能。

2、集成学习：通过将多个模型组合在一起，形成一个强大的模型，这可以包括bagging、boosting等方法，通过将多个模型的输出进行加权平均或投票等方式来得到最终结果。

3、迁移学习：在已有的预训练模型基础上，通过微调或添加新的层等方式，将新的模型接在预训练模型后面，这种方式可以充分利用预训练模型的权重和知识，加速新模型的训练并提高性能。

4、堆叠模型：将多个模型进行堆叠，形成一个深度神经网络或多层模型结构，这种方式可以扩展模型的表示能力和学习能力，适用于处理复杂的任务和数据集。

无论采用哪种方式接模型，都需要考虑模型的兼容性、可扩展性、计算资源等因素，还需要进行充分的实验和验证，以确保新接的模型能够与原有模型良好地融合，并提高整体模型的性能。