预训练模型通常不适合处理实时的文本处理任务。预训练模型是使用大规模的训练数据和计算资源进行离线训练的，并且需要花费较长的时间来达到最佳性能。

  一种常见的预训练模型是语言模型，如BERT和GPT。这些模型在训练阶段预测下一个词的概率，通过这种方式学习了文本的语义和上下文信息。然而，这些模型在处理文本时需要较长的推理时间，因为它们必须遍历整个输入序列。

  另外，预训练模型的推理过程通常需要大量的计算资源，包括GPU和高内存容量。这些资源在实时任务中可能不容易获得，尤其是在资源受限的环境中。

  为了处理实时的文本处理任务，可以考虑使用经过微调的预训练模型。微调是指在预训练模型的基础上，使用特定领域的数据进行进一步训练。通过微调，可以使模型更加适应特定的任务和数据，从而提高实时性能。然而，即使经过微调，预训练模型仍可能不够实时，因此在某些场景下可能需要其他更轻量级的模型。

  总而言之，预训练模型通常不适合直接处理实时的文本处理任务，但可以通过微调等技术来提高实时性能。在选择模型时，需要权衡性能要求和资源限制，并考虑是否需要使用其他更适合实时任务的模型。