量子计算通过几种不同的模型实现，每种模型都有独特的信息处理方法。最广为人知的包括门模型、绝热模型、基于测量的量子计算 (MBQC)、拓扑模型和量子行走。这些模型在操纵量子态以解决问题的方式上有所不同，在硬件要求、容错性和特定任务的适用性方面存在权衡。理解这些模型有助于开发者根据自身需求选择正确的方法，或探索不同的量子编程范式。
门模型是最广泛使用的框架，类似于经典的数字电路。它依赖于量子位（qubits）和一系列量子门（酉运算）来执行计算。量子位利用叠加态和纠缠同时处理多个状态。诸如 Hadamard（创建叠加态）和 CNOT（纠缠量子位）之类的基本门构成了通用集，能够构建任何量子算法。例如，用于整数分解的 Shor 算法和用于非结构化搜索的 Grover 算法都是基于门模型的。IBM 和 Google 等公司使用超导量子位或捕获离子构建门模型量子处理器，可通过 IBM Quantum Experience 等云平台访问。然而，由于退相干，这些系统需要精确的控制和纠错，使得可扩展性成为挑战。使用此模型的开发者通常使用 Qiskit 或 Cirq 等框架编写代码，这些框架将高级指令转换为低级门操作。
绝热模型则采用不同的方法，它通过将量子系统从一个简单的初始态缓慢演化到一个编码问题解决方案的复杂最终态。这种方法基于绝热定理，该定理确保如果变化是渐进的，系统将保持在其最低能量（基态）。它特别适用于优化问题，其中解决方案对应于问题特定哈密顿量的基态。D-Wave Systems 通过量子退火机将这种方法商业化，解决诸如物流路径规划或金融投资组合优化等任务。与门模型不同，绝热系统通常无需进行广泛的纠错，从而在特定用例中以绝对精度换取可扩展性。开发者可以通过 D-Wave 的 Ocean SDK 与这些系统交互，将问题构建为无约束二值二次优化 (QUBO) 模型。虽然不如门模型通用，但绝热量子计算在经典启发式方法难以应对的领域表现出色。
其他模型包括基于测量的量子计算 (MBQC)，它使用高度纠缠的“簇态”，并通过自适应测量执行计算（例如，单向量子计算机）。拓扑模型依赖于称为任意子（anyons）的奇异粒子，其编织模式编码具有内在抗错误性的量子位——这是微软 Station Q 研究的重点。量子行走是随机行走的量子模拟，可以实现高效的图遍历或元素唯一性问题算法。这些模型不如主流模型那样普及，但提供了独特的优势：MBQC 简化了某些分布式计算任务，拓扑模型有望实现稳健的量子位，而量子行走在特定算法细分领域表现突出。对于开发者而言，探索这些替代方案可以根据其应用目标提供关于容错性、算法设计或混合经典-量子架构的见解。