建模考试的题型通常包括以下几种：

数学建模竞赛题型

数学算法模型建立：考察参赛者查阅文献和建立数学模型的能力。

编程求解：要求参赛者使用编程软件（如Matlab、Python等）求解问题。

论文写作：考察参赛者的写作能力和团队合作精神。

软考建模技术考试题型

建模基础知识：包括面向对象建模、数据流建模、结构化建模等基本概念、原理和方法。

需求分析建模：要求考生根据实际需求进行分析和建模，使用用例图、活动图、状态图等工具。

系统设计建模：考查考生在系统设计阶段运用建模技术进行系统结构、功能和行为设计的能力，主要涉及类图、包图、顺序图、协作图等工具。

系统实现建模：要求考生在系统实现阶段对系统代码进行建模和优化。

测试建模：考查考生在软件测试阶段运用建模技术进行测试用例设计、测试执行和测试评估的能力。

3D建模师证考试题型

理论部分：包括3D建模基本概念、技术和工具的理解和掌握，建模的数学基础，三维实体模型的表示方法等。

实操部分：包括3D建模软件的基本操作和常用工具（如CAD、3ds Max、Maya等），建模的具体流程和方法，模型优化等。

数学建模大赛题型

物理类题目：涉及物理原理和模型建立。

数据处理类题目：要求考生处理和分析数据，建立数学模型。

开放类型题目：考察解决实际问题的能力和创新思维。

评价类问题：如对生态环境、社会建设、方案策略等进行评价。

预测类问题：如统计预测方法、微分方程等数学工具对事物未来发展进行定量推测。

优化类问题：如设计最优方案，包括线性规划、整数规划、非线性规划等。

机理建模问题：通过微分方程等数学工具对事物未来发展进行定量推测。

统计与数据分析问题：如数据预处理、统计描述、相关性检验等。

随机过程建模问题：如蒙特卡罗模拟、马尔可夫链等。

图论问题：如最短路径、最小生成树等。

微积分问题：如极值、曲线拟合等。

线性代数问题：如矩阵求逆、矩阵分解等。

其他题型

评价类问题：如层次分析法、聚类分析法、主成分分析评价法等。

预测类问题：如灰色预测、回归预测、神经网络、马尔科夫链等。

优化类问题：如运筹优化、规划模型、排队论、神经网络、启发式算法等。

机理分析类问题：如回归、拟合、微分方程等。

数据处理类问题：如数据预处理、分析和建模等。

这些题型涵盖了数学建模的多个方面，包括理论知识、实际应用、编程技能等，旨在全面考察参赛者的建模能力和综合素质。建议参赛者在备考时，系统掌握各类题型的解题方法和技巧，并多参与实际问题的解决和模拟练习。