BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）与传统的word2vec模型在几个方面有所不同：

  1. 模型结构：BERT使用了Transformer模型，而word2vec使用的是简单的浅层神经网络。Transformer模型通过自注意力机制和多层编码器来建模输入序列的上下文关系，能够更好地捕捉长距离依赖关系。

  2. 上下文建模能力：BERT是一种预训练的语言模型，通过在大规模无标签的文本数据上进行训练，学习到了更丰富的语言知识和上下文关系，能够更好地理解词汇的含义和语言的复杂性。而word2vec仅基于局部上下文来预测词汇，对于长距离的依赖关系建模能力相对有限。

  3. 输入表示：BERT使用了WordPiece嵌入，将单词或子词片段进行切分，然后再进行向量表示。这种表示方式能够更好地处理未登录词和词汇多义性。而word2vec采用的是固定长度的词向量表示。

  4. 构建任务：BERT预训练通过两个任务：遮蔽语言模型和下一句预测。遮蔽语言模型任务要求模型预测输入序列中被遮蔽的词。下一句预测任务要求模型判断两个句子是否连续。word2vec通过上下文窗口中的词来预测中心词，是一种预测任务。

  5. 应用场景：由于BERT具有更强的上下文理解能力，因此在自然语言处理任务中取得了许多突破性成果，如情感分析、命名实体识别、机器翻译等。word2vec主要用于词嵌入和词义相似度计算等较简单的任务。

  总的来说，BERT相对于word2vec模型在模型结构、上下文建模能力、输入表示、构建任务和应用场景等方面有所不同，更适合处理复杂的语言任务。