常用的大语言模型有什么

目前常用的大语言模型（Large Language Models, LLMs）主要包括以下几类，涵盖开源与闭源、学术与商业用途的代表性模型：

1.OpenAI 系列

• GPT-3 / GPT-3.5：广泛用于 ChatGPT（免费版）等应用。
• GPT-4 / GPT-4 Turbo：性能更强，支持多模态（如 GPT-4V），上下文窗口更大（最高达 128K tokens）。
• GPT-4o（2024年发布）：更快、更便宜，支持实时语音和视觉交互。

注：OpenAI 模型为闭源，通过 API 或 ChatGPT 使用。

2.Anthropic 系列（Claude）

• Claude 2 / Claude 2.1：强调安全性和长上下文（支持 200K tokens）。
• Claude 3 系列（2024年发布）：
  • Claude 3 Haiku（轻量快速）
  • Claude 3 Sonnet（平衡性能与成本）
  • Claude 3 Opus（最强性能，对标 GPT-4）

支持多模态（如图像理解），部分版本可通过 API 使用。

3.Google 系列（Gemini / PaLM）

• PaLM / PaLM 2：Google 早期大模型，用于 Bard（现升级为 Gemini）。
• Gemini 系列（2023年底发布）：
  • Gemini Nano（设备端运行）
  • Gemini Pro（通用用途，API 可用）
  • Gemini Ultra（最强版本，对标 GPT-4）

Gemini 原生支持多模态，整合进 Google Workspace 和 Android。

4.Meta（Facebook）系列（Llama）——开源代表

• Llama（2023年7月）：开源，需申请许可。
• Llama 2：可商用（部分限制），性能接近 GPT-3.5。
• Llama 3（2024年4月发布）：
  • 支持 8B 和 70B 参数版本
  • 上下文长度达 8K tokens
  • 性能显著提升，接近 Claude 3 Sonnet / GPT-3.5+
• Llama 3.1 / 3.2（2024年下半年及2025年陆续发布）：进一步优化推理、多语言和工具调用能力。

Llama 系列是当前最流行的开源基础模型，广泛用于微调和本地部署。

5.Mistral AI（法国）—— 高效开源模型

• Mistral 7B：小而强，性能优于 Llama 2 13B。
• Mixtral 8x7B：稀疏 MoE（Mixture of Experts）架构，效果接近 GPT-3.5。
• Mistral Large（闭源）：对标 GPT-4，支持多语言。
• Mistral Small / Medium：面向不同应用场景的商用模型。

Mistral 模型以高性价比和推理效率著称，支持商业使用。

6.中国主流大模型

• 通义千问（Qwen）（阿里云）：
  • Qwen-1.5 / Qwen2 / Qwen2.5 / Qwen3（持续迭代）
  • 开源版本（如 Qwen-Max、Qwen-Plus、Qwen-Turbo）覆盖不同场景
  • 支持多模态（Qwen-VL）、代码（Qwen-Coder）、数学（Qwen-Math）
• DeepSeek（深度求索）：
  • DeepSeek-V2 / V3，支持 MoE 架构
  • DeepSeek-Coder 系列在代码任务上表现优异
• GLM 系列（智谱 AI）：
  • GLM-4（2024年发布），支持多模态和 Agent 能力
  • 开源 GLM-3、GLM-Edge 等
• Moonshot（月之暗面）：
  • 支持超长上下文（最高 128K–256K tokens）
• 百川智能（Baichuan）：
  • Baichuan2-7B/13B，开源可商用

7.其他值得关注的模型

• Command系列（Cohere）：面向企业 NLP 任务。
• Phi 系列（Microsoft）：小型但高效，适合边缘设备（如 Phi-3-mini 仅 3.8B 参数，性能媲美 Llama 2 7B）。
• Yi 系列（零一万物）：Yi-34B 在多个基准测试中表现优异。

选择建议：

• 想本地部署/微调→ 选Llama 3、Qwen、Mistral等开源模型。
• 追求最强性能→ 用GPT-4o、Claude 3 Opus、Gemini Ultra。
• 注重中文能力→Qwen、GLM-4、DeepSeek表现优秀。
• 低成本/高效率→Mistral 7B、Phi-3、Claude 3 Haiku。