开源商用大模型全景图：2023年企业级LLM选型指南与资源库

开源商用大模型全景图：2023年企业级LLM选型指南与资源库

【免费下载链接】gpt-oss-120b-unsloth-bnb-4bit 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/unsloth/gpt-oss-120b-unsloth-bnb-4bit

在人工智能技术迅猛发展的今天，大语言模型（LLM）正以前所未有的速度重塑产业格局。从智能客服到内容生成，从代码辅助到数据分析，AI应用已渗透到商业运营的各个环节。对于大多数企业而言，从零开始研发大模型面临着技术门槛高、资金投入大、周期长等挑战，因此基于开源可商用模型进行二次开发成为更具可行性的路径。本文系统梳理了当前市场上主流的开源商用大语言模型资源，涵盖基础模型、代码专用模型、训练数据集及评估工具，为企业级AI落地提供全面参考。建议收藏本文，后续将持续更新最新动态。

此前作者已整理发布《LangChain生态精选项目集》与《多模态大模型技术资源汇编》，感兴趣的读者可延伸阅读，构建完整的AI技术栈认知。

开放商用大语言模型全览

以下收录的模型均采用商业友好型许可协议（如Apache 2.0、MIT、OpenRAIL-M等），企业可放心用于产品开发。欢迎社区贡献新模型信息，共同完善这份资源清单。

模型名称	发布时间	模型权重版本	技术文档链接	参数规模（B）	上下文窗口长度	许可协议	在线试用
T5系列	2019.10	T5基础版、Flan-T5增强版[1]，Flan-T5-xxl[2]	《文本到文本迁移学习的极限探索》[3]	0.06-11	512 tokens[4]	Apache 2.0	T5-Large演示版[5]
UL2模型	2022.10	UL2基础模型、Flan-UL2指令版[6]，Flan-UL2[7]	《UL2 20B：开源统一语言学习系统》[8]	20	512/2048[9]	Apache 2.0	-
Cerebras-GPT	2023.03	Cerebras-GPT全系列[10]	《Cerebras-GPT：高效开源LLM家族》[11]（论文[12]）	0.111-13	2048 tokens[13]	Apache 2.0	Cerebras-GPT-1.3B体验[14]
Open Assistant	2023.03	OA-Pythia-12B-SFT-8[15]，OA-Pythia-12B-SFT-4[16]，OA-Pythia-12B-SFT-1[17]	《大语言模型对齐开放化研究》[18]	12	2048 tokens	Apache 2.0	Pythia-2.8B对话演示[19]
Pythia系列	2023.04	pythia 70M至12B全尺寸[20]	《Pythia：LLM训练与扩展分析套件》[21]	0.07-12	2048 tokens[22]	Apache 2.0	-
Dolly模型	2023.04	dolly-v2-12b[23]	《Free Dolly：首个开放商用指令模型》[24]	3/7/12	2048 tokens[25]	MIT	-
DLite轻量模型	2023.05	dlite-v2-1_5b[26]	《DLite V2：全场景轻量级LLM》[27]	0.124-1.5	1024 tokens	Apache 2.0	DLite-v2-1.5B在线演示[28]
RWKV模型	2021.08	RWKV基础版、ChatRWKV对话版[29]	《RWKV语言模型技术解析》[30]	0.1-14	无限长（RNN架构）[31]	Apache 2.0	-
GPT-J-6B	2023.06	GPT-J-6B[32]，GPT4All-J优化版[33]	《GPT-J-6B：JAX架构的60亿参数模型》[34]	6	2048 tokens[35]	Apache 2.0	-
GPT-NeoX-20B	2022.04	GPT-NEOX-20B[36]	《GPT-NeoX-20B：开源自回归语言模型》[37]	20	2048 tokens[38]	Apache 2.0	-
BLOOM多语言模型	2022.11	Bloom[39]	《BLOOM：1760亿参数多语言大模型》[40]	176	2048 tokens[41]	OpenRAIL-M v1[42]	-
StableLM-Alpha	2023.04	StableLM-Alpha[43]	《StableLM系列： Stability AI语言模型首秀》[44]	3-65	4096 tokens[45]	CC BY-SA-4.0	-
FastChat-T5	2023.04	fastchat-t5-3b-v1.0[46]	《FastChat-T5：轻量级商用聊天机器人》[47]	3	512 tokens	Apache 2.0	-
h2oGPT	2023.05	h2oGPT[48]	《H2O.ai开源LLM研发历程》[49]	12-20	256-2048 tokens[50]	Apache 2.0	-
MPT-7B	2023.05	MPT-7B基础版[51]，MPT-7B-Instruct指令版[52]	《MPT-7B：开源商用LLM新标准》[53]	7	84k（ALiBi技术）[54]	Apache 2.0, CC BY-SA-3.0	-
RedPajama-INCITE	2023.05	RedPajama-INCITE[55]	《RedPajama-INCITE：3B/7B多版本模型发布》[56]	3-7	2048 tokens[57]	Apache 2.0	RedPajama-INCITE-Instruct-3B-v1演示[58]
OpenLLaMA	2023.05	open_llama_7b_700bt_preview[59]，open_llama_3b_600bt_preview[60]	《OpenLLaMA：LLaMA模型开源复现》[61]	3/7	2048 tokens[62]	Apache 2.0	OpenLLaMA-7B-Preview_200bt试用[63]
Falcon模型	2023.05	Falcon-40B[64]，Falcon-7B[65]	技术论文即将发布	7/40	2048 tokens	Apache 2.0	-
百川-7B	2023.06	Baichuan-7B[66]	技术文档待公开	7	4096 tokens	Apache 2.0	baichuan/7b体验版[67]

代码专用开源商用模型

针对开发者群体，我们特别整理了专注于代码生成与理解的专用语言模型，这些模型在软件开发场景中展现出卓越性能。

模型名称	发布时间	模型权重版本	技术文档链接	参数规模（B）	上下文窗口长度	许可协议	在线试用
SantaCoder	2023.01	santacoder[68]	《SantaCoder：实用主义代码模型》[69]	1.1	2048 tokens[70]	OpenRAIL-M v1[71]	SantaCoder演示[72]
StarCoder	2023.05	starcoder[73]	《StarCoder：代码生成新标杆》[74]，《StarCoder技术白皮书》[75]	15	8192 tokens[76]	OpenRAIL-M v1[77]	-
StarChat Alpha	2023.05	starchat-alpha[78]	《基于StarCoder构建编码助手》[79]	16	8192 tokens[80]	OpenRAIL-M v1[81]	-
Replit Code	2023.05	replit-code-v1-3b[82]	《Replit Code：一周训练的代码模型》[83]	2.7	无限长（ALiBi技术）[84]	CC BY-SA-4.0	Replit-Code-v1-3B演示[85]
CodeGen2	2023.04	codegen2 1B-16B[86]	《CodeGen2：跨语言代码模型实践》[87]	1-16	2048 tokens[88]	Apache 2.0	-
CodeT5+	2023.05	CodeT5+[89]	《CodeT5+：代码理解与生成平台》[90]	0.22-16	512 tokens[91]	BSD-3-Clause	Codet5+-6B体验[92]

大模型训练数据集资源

高质量数据是模型训练的基石，以下开源数据集可助力企业构建专属领域模型，涵盖预训练、指令调优和对齐训练全流程。

预训练数据集

数据集名称	发布时间	技术文档链接	数据地址	数据规模（万亿tokens）	许可协议
starcoderdata	2023.05	《StarCoder：代码训练数据构建》[93]	starcoderdata[94]	0.25	Apache 2.0
RedPajama-Data	2023.04	《RedPajama：1.2万亿tokens复现工程》[95]	RedPajama-Data[96]	1.2	Apache 2.0

指令调优数据集

数据集名称	发布时间	技术文档链接	数据地址	样本量（千条）	许可协议
MPT-7B-Instruct数据集	2023.05	《MPT-7B：指令调优实践》[97]	dolly_hhrlhf[98]	59	CC BY-SA-3.0
databricks-dolly-15k	2023.04	《Dolly：开放指令数据集构建》[99]	databricks-dolly-15k[100]	15	CC BY-SA-3.0
OIG (Open Instruction Generalist)	2023.03	《OIG数据集详解》[101]	OIG[102]	44	Apache 2.0

对齐训练数据集

数据集名称	发布时间	技术文档链接	数据地址	样本量（千条）	许可协议
OpenAssistant Conversations Dataset	2023.04	《OpenAssistant对话数据：对齐开放化》[103]	oasst1[104]	161	Apache 2.0

大模型评估体系与工具

客观科学的评估是模型选型与优化的关键，以下平台与工具可从多维度评测LLM性能表现。

• lmsys.org模型排行榜[105]：实时更新主流模型对话能力评分
• MosaicML评估报告[106]：专业机构发布的模型性能测试结果
• Holistic Evaluation of Language Models (HELM)[107]：斯坦福大学推出的全方位评估框架
• LLM-Leaderboard[108]：开源社区维护的多维度模型对比平台
• TextSynth服务器基准测试[109]：轻量级API性能测试工具
• Hugging Face开放式LLM排行榜[110]：社区驱动的模型评测平台

开源许可协议深度解析

企业在选用开源模型时，许可协议是必须考量的关键因素。不同协议对商业使用、二次开发、分发传播有不同约束，以下为常见协议解读：

• Apache 2.0[111]：最宽松的商业友好协议之一，允许无限制商业使用、修改和分发，只需保留原作者声明和协议文本，无需支付任何授权费用。适合企业将模型集成到商业产品中。

• MIT[112]：极简协议条款，与Apache 2.0核心权限一致，但省略了贡献者许可声明要求，更适合快速迭代的商业项目。

• CC BY-SA-4.0[113]：允许商业使用和修改，但要求衍生作品必须采用相同协议发布（即"相同方式共享"）。该条款可能限制企业内部定制化开发，建议法律团队评估后使用。

• OpenRAIL-M v1[114]：专为AI模型设计的开放许可，允许商业使用但附加特定使用限制（如禁止用于不当用途、生成深度伪造内容等），具体限制需查阅协议附件A[115]。

• BSD-3-Clause[116]：要求保留版权声明和免责条款，允许商业使用但禁止使用原作者名义进行背书。适合对品牌关联敏感的企业。

企业落地建议与风险提示

本资源库整理的模型信息仅供技术参考，不构成法律建议。企业在商业应用前应注意：

1. 法律合规审查：不同国家和地区对AI模型使用有不同法规要求，建议咨询专业律师评估许可协议与业务场景的适配性。

2. 技术可行性验证：关注模型的上下文长度、推理速度、硬件需求等工程指标，进行针对性性能测试。

3. 数据安全保障：使用开源模型时确保训练数据与推理数据的合规性，避免泄露商业机密或敏感信息。

4. 持续跟踪更新：开源社区发展迅速，建议建立模型版本管理机制，及时跟进安全补丁与性能优化。

资源库持续优化方向

为提升本资源库的实用性，后续计划完善以下内容：

• 补充各模型训练数据量与语料分布信息
• 增加模型微调代码与最佳实践指南
• 建立细分场景性能评估基准
• 收录模型部署优化方案与工具链

本资源库翻译整理自GitHub开源项目"open-llms"[118]，将随原项目更新同步迭代。建议读者点赞收藏，关注最新开源商用LLM动态，把握AI技术落地机遇。在这个大模型爆发的时代，选择合适的开源基座将成为企业AI战略成功的关键第一步。

【免费下载链接】gpt-oss-120b-unsloth-bnb-4bit 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/unsloth/gpt-oss-120b-unsloth-bnb-4bit