AI 模型大全

Hugging Face 团队训练的超轻量小型语言模型，主打教育与设备端推理，可在低配硬件上运行，适合终端与实验场景。

NVIDIA 开源的 150 亿参数通用大模型，重点服务于企业多语种定制化场景，可与 NeMo 工具链配合微调。

LG 旗下 EXAONE 系列通用大模型，主打韩英双语与专家级专业能力，7.8B 开放权重，是韩国代表性开源大模型。

AI21 的混合架构大模型，融合 Mamba（状态空间）+ Transformer + MoE，支持 256K 长上下文，兼顾效率与成本，提供开源权重。

艾伦人工智能研究所（AI2）的全栈开源模型系列，公开了完整训练数据、代码与权重，主打科学透明与可复现的开源 LLM。

EleutherAI 发布的 200 亿参数开源模型，配套开源了 GPT-NeoX 训练框架与推理栈，是当时最大的开放权重模型之一。

EleutherAI 的 60 亿参数开源 GPT 模型，采用 Mesh Transformer JAX 训练，成为首个社区广泛使用的十亿级开源生成模型之一。

EleutherAI 发布的 GPT-3 开源复刻系列，是社区驱动的代表性开放大型语言模型之一，为后续开源 LLM 生态打下基础。

Meta 第三代开源大模型，提供 8B 与 70B 两种尺寸，在开放权重模型中表现领先，广泛用于本地部署与微调，催生了庞大的开源生态。

Google DeepMind 基于 Gemini 技术推出的开放权重轻量模型系列，提供 2B/7B 两种规模，可在消费级硬件上本地运行，主要面向研究、开发与中小规模推理部署。

xAI 首个旗舰大模型，采用 314B 参数的 MoE 架构，侧重于实时知识与幽默化风格回答，其权重曾以 Apache-2.0 协议开放，在 GitHub 上开源。

Google 2026 开源旗舰 Gemma 4，四种架构五档尺寸，31B 与 26B MoE 分别在 Arena 排名开源第 3/6，140+ 语言、最多 256K 上下文，Apache-2.0 可商用。

Meta 开源 Muse Glimmer，30B 参数专为本地常驻 Agent 工作流优化，可跑在单张消费级 GPU 的 Mac 或 PC 上，支持本地 Agent、函数调用、本地编码与 LLM-as-judge，Apa

商汤开源的空间视觉模型 SenseNova-SI-1.3，可进行三维环境感知与理解，应用于机器人环境理解、AR 导航、智能制造检测等场景。

智谱 GLM-4.5 系列的轻量 MoE 版本，总参 106B、激活 12B，兼顾性能与部署成本，200K 上下文，中文与编码能力强，适合单卡部署。

智谱开源 GLM-4.6，总参 355B、激活 32B 的 MoE，200K 上下文，编程、长文本、推理与智能体应用全面提升，MIT 可商用。

智谱开源 GLM-4.7，约 400B 混合专家（MoE），专注复杂编程任务（3D 游戏开发、全栈 Web 应用、工具链协同等），本地部署门槛较高。

月之暗面开源聚焦编程的 Agent 模型 Kimi K2.7 Code，1T 总参/32B 激活 MoE，长程软件工程任务端到端成功率显著提升，思考 token 较 K2.6 减少约 30%，始终开启思考模式。

阿里全新开源 Qwen3.8-27B，原生多模态稠密模型，整体能力超越 Qwen3.7-Plus，编程与办公场景表现好，Apache-2.0 宽松协议，是本地部署主力之选。

Llama 4 旗舰开源版，128 专家 MoE、17B 激活/400B 总参数，对标 GPT-4o，推理成本仅为十分之一，原生多模态与最长 1M 上下文。