常见的LLM

常见的 LLM（大语言模型，Large Language Models）可以按照开源/闭源、机构/公司、用途等维度分类。以下是一些主流和常见的 LLM 及其简介：

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 一、开源 LLM

Meta（Facebook）

名称	参数量	特点
LLaMA 1 / 2 / 3	7B / 13B / 70B	高效、可商用、训练语料质量高，广泛作为基础模型

Mistral（法国）

名称	参数量	特点
Mistral 7B	7B	支持 FlashAttention，速度快、性能强，Apache 2.0 可商用
Mixtral 8x7B（MoE）	总参数56B，激活2x7B	混合专家模型（MoE），性能接近 GPT-3.5

Google

名称	参数量	特点
Gemma	2B / 7B	Gemma 1 是 Gemini 的开源轻量版，性能优越，可商用

MPT（MosaicML）

名称	参数量	特点
MPT-7B	7B	支持长上下文、代码/对话/指令微调版本丰富

Falcon（阿布扎比 TII）

名称	参数量	特点
Falcon 7B / 40B	7B / 40B	Falcon-40B 曾在 Hugging Face 夺冠，性能优秀

xAI（Elon Musk）

名称	参数量	特点
Grok（基于 Grok-1）	未公开（Grok-1是基于Mixture of Experts）	X 平台使用，主打实时信息理解

中文模型

名称	参数量	特点
ChatGLM-3（清华智谱）	6B / 32B	中英双语、支持多轮对话、适配国产算力
Baichuan（百川）	7B / 13B / 53B	高性能中文支持，13B 为通用模型标杆
Qwen（阿里通义）	7B / 14B / 72B	多模态支持、性能优异、逐步开源
InternLM（上海 AI 实验室）	7B / 20B / 104B	中文能力强，代码能力也较强

二、闭源 LLM

OpenAI

名称	参数量	特点
GPT-3.5 / GPT-4 / GPT-4o	未公开	商业最成功产品，GPT-4o 支持多模态、低延迟

Google DeepMind

名称	参数量	特点
Gemini 1 / 1.5	未公开	多模态能力突出，与 Google 产品深度融合

Anthropic

名称	参数量	特点
Claude 1 / 2 / 3	未公开	长上下文窗口、注重安全、类人风格强

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三、专业方向模型

• 代码生成类：

  • CodeLlama（Meta）、Phind-CodeLlama（Phind）

  • Deepseek-Coder（中文）、StarCoder（BigCode）

• 多模态类（图像+文本）：

  • GPT-4o（OpenAI）、Gemini（Google）、Qwen-VL（阿里）、InternLM-XComposer

• 语音+文本类：

  • Whisper（OpenAI）、GPT-4o（支持语音输入）

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四、如何选择模型？

场景	推荐模型
多语言、通用问答	GPT-4、Claude 3、Gemini
轻量本地部署	Mistral 7B、Qwen 1.5 7B、LLaMA 3 8B
中文场景	ChatGLM3、Baichuan2、Qwen1.5、Deepseek
多模态	GPT-4o、Gemini、Qwen-VL
编程	Phind、Deepseek-Coder、CodeLlama