⽬前主流的开源LLM（语⾔模型）模型体系包括以下⼏个：
这些模型在⾃然语⾔处理领域取得了显著的成果，并被⼴泛应⽤于各种任务和应⽤中。
目前主流的开源大语言模型（LLM）体系和生态主要可以分为几个方向，从模型研发主体和技术路线来看，大致如下（截至 2024 年）：
国内开源生态近两年发展迅速，结合中文优化和国产硬件适配：
目前开源模型生态呈现“两大类”：
趋势：
当前主流的开源模型体系非常丰富，涵盖了从通用大语言模型到专注于特定语言或任务的各类模型。为了让你能快速了解，我根据其核心特点，将主流体系梳理为以下几个方向。
体系类别
核心特点与代表模型
主要应用方向
通用大语言模型
Llama系列 (如基于Llama的OpenHathi)、DeepSeek系列 (DeepSeek-V3, DeepSeek R1)、Qwen系列 (Qwen3)、Kimi K2
对话、内容生成、复杂推理、编程等广泛任务
专注特定语言
印度语言：IndicTrans2, IndicBERT, Sarvam系列
中文：Qwen, 混元系列
多语言翻译、本土化NLP应用、特定语言内容生成
专注特定任务
视觉语言：Qwen3-VL系列
语音处理：IndicWav2Vec, Vakyansh ASR
代码与智能体：MiniMax-M2
图文理解、语音识别与合成、代码生成与自动化
高效推理框架
vLLM、TensorRT-LLM、SGLang
不直接提供模型，而是优化已有模型的推理速度与效率，支撑大规模服务
面对众多选择，你可以根据以下步骤来找到最适合自己需求的模型：
目前，主流的开源大语言模型（LLM）体系呈现出百花齐放的态势，既有国际科技巨头推出的奠基性模型，也有中国公司在近期实现的集群式突破。这些模型通常基于Transformer架构，并在预训练方法、模型规模和应用场景上各有创新。
以下是当前主流的开源模型体系分类：
根据2025年8月的权威评测平台Design Arena的排行榜，全球排名前列的开源大模型几乎被中国模型包揽，显示出中国在开源领域的强大实力。
总结： 当前主流的开源模型体系，以 LLaMA 为代表的国际模型和以 DeepSeek、Qwen、GLM 为代表的中国模型构成了核心力量。这些模型不仅在性能上不断逼近甚至在某些评测中超越闭源模型，而且极大地推动了AI技术的普及、应用创新和商业化落地。选择哪个模型体系，通常取决于具体的应用场景、性能要求、计算资源和对特定语言（如中文）的支持需求。
当前主流的开源模型体系已形成覆盖框架、模型、工具链的完整生态，技术迭代聚焦于效率提升与多模态融合。以下是基于2025年最新动态的核心体系分类及代表项目：
当前开源模型体系呈现“框架工具链成熟化、模型性能前沿化、应用场景垂直化”的特点。PyTorch和Hugging Face仍主导生态，中国模型在多模态和效率上实现突破，新兴框架推动训练成本下降。未来，开源将进一步向工程化、伦理化演进，成为AI技术普惠的核心驱动力。开发者可根据任务需求（如研究/工业）、硬件条件（如GPU/TPU）和预算选择合适的框架与模型，通过低代码平台快速落地应用。
当前主流开源模型体系主要分为大语言模型（LLMs）和多模态模型两大类，具体包括以下核心体系及代表模型：
总结：开源模型体系正朝着高性能、多模态、高效率方向发展，以Llama 3、GLM-4.5、Mistral等为代表的大语言模型，以及AriaAI、Leopard等多模态模型，已成为学术研究和产业应用的核心支撑。选择时需结合具体场景（如资源限制、任务复杂度）评估模型性能与适用性。
⽬前主流的开源模型体系可从基础架构、训练优化框架及新型架构设计三个维度进行归纳，以下为具体分类及代表案例：
一、基础模型架构体系 Transformer系 核心特点：通过自注意力机制捕捉长距离依赖关系，支持双向编码或单向解码。 代表模型： GPT系列（生成能力突出，如GPT-3及其开源变体GPT-Neo）； BERT（双向编码，擅长语言理解任务）； T5（多任务统一文本处理框架）。
因果解码器（Causal Decoder）系 核心特点：单向注意力机制，适用于自回归生成任务，训练效率高且具备零样本学习能力。 代表模型：LLaMA系列（如LLaMA-7B）及其衍生模型（Vicuna等）。
前缀解码器（Prefix Decoder）系 核心特点：输入双向注意力+输出单向注意力，平衡理解与生成能力。 代表模型：ChatGLM、U-PaLM。
二、训练与优化框架 Hugging Face Transformers 特点：提供丰富的预训练模型库（如BERT、GPT-2），支持快速迁移学习与多语言任务。 优势：社区活跃、API简洁，适合研究和应用开发。
DeepSpeed（微软） 特点：通过ZeRO优化器、混合精度训练提升大规模模型训练效率，降低内存消耗。 适用场景：资源受限环境下的超大规模模型训练。
Megatron-LM（NVIDIA） 特点：采用模型并行技术，支持千亿级参数训练，优化长序列处理性能。
三、新兴架构与创新方向 混合专家系统（MoE） 代表模型：DeepSeek V3/R1、Llama 4 Maverick。 技术亮点：通过稀疏激活专家模块提升计算效能，如DeepSeek V3集成256个专家，仅激活9个参与推理。
多头潜在注意力（MLA） 代表模型：DeepSeek V3、Kimi 2。 优势：压缩键值张量降低内存占用，优化推理速度。
滑动窗口注意力 代表模型：Gemma 3。 设计目标：局部注意力机制减少计算量，兼顾效率与全局上下文捕捉。
四、领域专用与多模态模型 编程语言模型：CodeGeeX、StarCoder（支持代码生成与补全）。
多语言/法律领域模型：CPM-Bee（中英双语）、LaWGPT（法律问答）。
对话与图像模型：ChatGLM（对话系统）、Stable Diffusion（文生图）。
总之，当前开源模型体系呈现三大趋势：一是架构多样化（如MoE、MLA）；二是训练框架高效化（如DeepSpeed、Megatron-LM）；三是应用场景泛化（多模态、领域专用）。开发者可根据任务需求选择适配的模型体系，例如生成任务优先因果解码器，复杂理解任务可选前缀解码器或Encoder-Decoder架构。
目前主流的开源模型体系包括以下几种：
这些模型和框架在不同的评测维度和应用场景中展现出了各自的优势和特点，广泛应用于自然语言处理、代码生成、智能体交互等多个领域。
目前主流的开源模型体系主要分为三类：
这些模型体系在结构设计、训练目标和应用场景上各有特点，推动了开源大模型生态的快速发展。
目前主流的开源模型体系可按模型架构与训练范式划分为三大类：
此外，在生态与许可层面，2025 年形成了「欧美系-中国系-混合型」三极格局：
以上分类与格局构成了当前主流的开源大模型体系。
目前主流的开源模型体系主要分为以下几大类别：
由OpenAI发布的一系列基于Transformer架构的语言模型，包括GPT、GPT-2、GPT-3等。GPT模型通过在大规模无标签文本上进行预训练，然后在特定任务上进行微调，具有很强的生成能力和语言理解能力。
由Meta AI发布的开源模型，提供7B、13B、33B和65B等不同参数规模版本。LLaMA训练数据以英语为主，采用pre-normalization、SwiGLU激活函数和旋转位置编码RoPE等技术改进。
由BigScience项目推出的大规模多语言模型，支持超过50种语言和13种编程语言。BLOOM拥有176B参数，采用相对位置编码ALiBi技术，在多语言适应性方面表现优异。
Meta AI推出的开源模型系列，提供从125M到175B的不同参数规模模型，开放且透明，适合研究和开发者使用。
百度推出的文心大模型系列，基于ERNIE 4.0架构，支持多模态交互，适用于对话生成、文本理解、信息抽取等多个任务，强调知识增强和多任务学习。
清华大学与智谱AI合作推出的对话生成大模型，基于GLM架构，支持中英双语任务。ChatGLM-6B具有62亿参数，在INT4量化下仅需6GB显存即可部署。
阿里巴巴达摩院推出的大模型系列，适用于中文文本生成和理解任务，支持多种参数规模，着重于企业级应用和多场景落地。
包括DeepSeek-V3、DeepSeek-R1等模型，采用MoE架构和671B参数，在性能上超越所有已发布的开源模型，成为极具性价比的顶尖大模型之一。
DeepSeek-V3、Qwen等模型采用MoE架构，通过动态资源分配机制实现高效推理，推理速度提升20%，显存占用减少15%。
Gemma 3等模型采用滑动窗口注意力，调整全局与局部注意力比例为5:1，大幅减少KV缓存内存需求。
Kimi K2等模型采用NoPE优化方案，挑战传统位置编码方式，提升模型的泛化能力和训练稳定性。
根据蚂蚁开源发布的《全球大模型开源开发生态全景图》，当前开源模型生态呈现以下特点：
这些开源模型体系各具特色，在性能、效率、多语言支持等方面都有显著优势，为AI研究和应用提供了丰富的选择。
目前主流的开源大模型（LLM）体系主要包括以下几个代表性系列：
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⽬前 主流的开源模型体系 有哪些？答案：⽬前主流的开源LLM（语⾔模型）模型体系包括以下⼏个：GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列：由OpenAI发布的⼀系列基于Transformer架构的语⾔模型，包括GPT、GPT-2、GPT-3等。GPT模型通过在⼤规模⽆标签⽂本上进⾏预训练，然后在特定任务上进⾏微调，具有很强的⽣成能⼒和语⾔理解能⼒。
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