DeepSeek引爆开源模型新纪元-开源大语言模型汇总与技术生态全景

开源大语言模型汇总与技术生态解析
原创 已于 2025-02-11 10:26:08 修改 · 1.4k 阅读 · 18 ·
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#人工智能 #开源 #语言模型

于 2025-02-08 14:34:46 首次发布

🔥 人工智能大模型之开源大语言模型汇总与技术生态全景解析

近年来，大型语言模型（LLM）的迅猛发展催生了丰富的开源模型和繁荣的 AI 开源生态。Meta、Mistral、百川智能、智谱清华、阿里巴巴、DeepSeek 等机构纷纷推出各具特色的开源大模型，推动 AI 技术的广泛应用。本文将全面梳理国内外主要开源大语言模型的情况，探讨其技术架构图谱、生态对比以及开发者选型策略，并展望未来开源 AI 能否挑战闭源 AI 的趋势。

欢迎点赞、收藏和评论，和大家一起探讨 AI 开源生态的发展！

目录

  1. 国内外主要开源大语言模型汇总
  2. 大模型技术架构图谱
  3. 开源 vs. 闭源 LLM 生态对比
  4. 开发者如何选择适合的开源 LLM
  5. 未来趋势：开源 AI 能否挑战闭源 AI？

国内外主要开源大语言模型汇总

下表总结了当前具有代表性的开源大语言模型，包括其开发机构、公开发布日期、GitHub 链接、参数规模、主要技术特点、适用场景及硬件要求等信息。

模型名称 开发机构 公开发布日期 GitHub 链接 参数规模 主要特点 适用场景
最低0.47元/天 解锁文章
【AI大模型：前沿】37、OpenAI崛起全景：从创业理想国到微软AI帝国的关键历程与创新启示
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OpenAI从理想主义创业到与微软深度整合的历程，展现了AI发展的完整路径：2015年马斯克等创立非营利组织，早期技术突破包括Dota2 AI和GPT-1；2018年后转向商业化，GPT-2争议中发布，2019年微软10亿美元投资开启战略合作；2020年GPT-3震撼业界，2022年ChatGPT引爆全民AI热潮；2023年微软追加百亿投资，2024年持股49%完成控制权转移。这一历程揭示了技术-资本双螺旋发展模式、三级跳产品化策略以及理想与现实平衡的治理创新，为AI产业化提供了典范案例。
一文读懂国内外开源大模型特性及发展
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一文读懂国内外开源大模型特性及发展。
2024年10个顶级开源大语言模型
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Falcon 模型是在 RefinedWeb 数据集上训练的，该数据集包含高质量的网络数据，使其在性能上超越了在策划过的语料库上训练的模型。Llama 3.1 增加了对8种语言的支持，上下文扩展到128k，405B参数量的模型成为全球最强的开源大模型。GPT-4 凭借其超大规模的参数和改进的特性，适用于多种复杂任务，尤其是在需要语言理解、生成和推理的领域。Llama 3.1 凭借其庞大的参数规模、多语言支持和超长上下文处理能力，在开源社区中树立了新的标杆，适用于复杂、多样化的任务。
2024年热门开源大模型总结
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目前Qwen2作为开源模型效果还是不错的，并且能够打败开源的LLAMA3模型，只能说一句：中国大模型牛逼！并且从多个问题测试下来，发现和GPT-4o使用体验差别不大。Qwen2模型不仅性能优越，还在不断进步。随着Qwen2发布的同时，也在开源社区推动着开源大模型的不断发展。
国内外开源大模型（LLM）较为全面的整理
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12-09 2011
CodeFuse-13B 是基于 GPT-NeoX 框架训练的 13B 参数代码生成模型，能够处理 4096 个字符的代码序列。该模型在 1000B Token 的代码、中文、英文数据数据集上进行预训练，覆盖超过 40 种编程语言。为了进一步提升生成代码的效果和质量，该模型还在CodeFuse-Evol-instruction-66k 数据集上进行了微调，使得该模型能够生成更加准确、高效、符合要求的代码。
一网打尽！国内外50多个大模型调研汇总
emprere的博客
04-17 2010
因公众号更改推送规则，请点“在看”并加“星标”第一时间获取精彩技术分享点击关注#互联网架构师公众号，领取架构师全套资料 都在这里0、2T架构师学习资料干货分上一篇：ChatGPT研究框架（80页PPT，附下载）大家好，我是互联网架构师！自从ChatGPT出现之后，各种大语言模型是彻底被解封了，每天见到的模型都能不重样，几乎分不清这些模型是哪个机构发布的、有什么功能特点、以及这些模型的关系。比如 G...
大模型发展迈入爆发期，开启AI新纪元
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大模型（LLM）发展普遍呈现“规模定律”特征，即：模型的性能与模型的规模、数据集大 小和训练用的计算量之间存在幂律关系。当前主流大模型普遍是基于Transformer模型进行设计的，Transformer由Encoder（编码器）和Decoder（解码器）两类组件构成，而OpenAI的GPT是Transformer演化树中Decoder-only架构的代表。我们纵观GPT系列模型的发展历程，从GP...
Manus全球首发：通用AI代理技术全景解读与行业应用指南（2025终极版）
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传统AI助手局限：仅提供建议（如ChatGPT）、需人工执行（如DeepSeek代码生成）Manus突破性创新▸ 全链路闭环：规划→执行→验证（三代理协同架构）▸ 云端异步处理：支持72小时长任务托管（实测股票分析案例）▸ 工具链集成：浏览器/Photoshop/代码编辑器深度适配。
大模型概念、技术与应用实践
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《大模型概念、技术与应用实践》由厦门大学大数据教学团队制作，科普大模型技术及其在各领域的应用。强调其在大数据教学领域的影响力。回顾人工智能发展简史，引出大模型的定义、特点和分类，详细阐述了在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域的广泛应用，以及对工作和生活的深远影响。介绍了AIGC(人工智能生成内容)技术，包括文本、图片、语音、视频生成及辅助编程等应用实践案例，展示了大模型在内容创作、智能办公、...
DeepSeek引爆 开源闭源大模型白刃战-闭源大语言模型汇总与技术生态全景
m0_60674045的博客
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闭源大语言模型凭借超强的推理、多模态整合和企业级服务能力，在商业应用中依然占据主导地位。但与此同时，开源模型在灵活性、成本和定制化方面展现出巨大潜力。未来，开发者和企业需在性能、成本、合规及伦理间找到平衡，以实现技术与商业的共赢。希望本文能为你在大模型选型与技术生态全景的探索中提供有价值的参考！本文引用了多家权威报告与最新研究成果，欢迎各位同行交流探讨，共同推动人工智能大模型技术的发展！以上内容经过整理，语言流畅、结构清晰，同时在技术深度和市场分析上兼顾客观与前瞻。
DeepSeek：引爆全球的高性能AI大模型及其技术创新、应用场景与未来展望
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使用场景及目标：了解最新的大语言模型进展、探究其内部技术细节、寻找潜在的应用场景和合作机会、紧跟行业发展趋势，掌握DeepSeek的独特优势及其对市场的冲击。 其他说明：本文详细记录了DeepSeek的技术特性及商业...
DeepSeek解析：技术演进、模型指南与产业应用.pptx
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DeepSeek是一家专注于通用人工智能（AGI）和大模型研发的公司，其快速崛起得益于其在人工智能领域的独特技术路径和商业策略。DeepSeek的V3和R1模型分别在2024年和2025年发布，不仅在海外开源社区引起了广泛的关注，...
黄仁勋GTC开场：「AI-XR Scientist」来了！
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丛乐 (Le Cong)，斯坦福大学医学院病理学系和遗传学系教授。他被公认为是 CRISPR 基因编辑领域的奠基人之一。早在哈佛大学攻读博士学位期间，丛乐在导师张锋（Feng Zhang）和乔治・丘奇（George Church）的指导下，作为第一作者在 Science, Cell, Nature 杂志上发表了数篇标志性论文，首次证实 CRISPR/Cas9 系统可以在哺乳动物和人类细胞中实现基因编辑，为这一革命性技术的后续应用奠定了基石。
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传统NLP算法与当前大模型的对比分析 传统NLP算法主要基于规则和统计模型（如HMM、CRF、SVM），依赖人工特征工程和领域知识，适合特定任务但泛化能力有限。其优势在于可解释性强、计算资源需求低。典型应用包括分词、命名实体识别和文本分类等。 现代大模型（如Transformer架构LLM）采用预训练-微调范式，通过海量数据自动学习语言表示，具备强大的生成能力和跨任务迁移性。它们能处理复杂任务如对话生成和多语言翻译，但需巨额计算资源。 二者存在技术演进关系：大模型继承了传统NLP的核心思想，但通过深度学习实
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人工智能在医疗行业的革命性应用：从诊断到个性化治疗
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人工智能（AI）技术近年来已经渗透到各个行业，其中，医疗行业无疑是受益最大之一。从疾病的早期诊断到个性化治疗方案的制定，AI正在加速医学领域的变革。通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，AI不仅能够处理和分析大量的医疗数据，还能够帮助医生做出更加精准的决策，提升患者的治疗效果，并优化整个医疗体系的运作效率。本文将探讨人工智能在医疗行业的应用，分析其在不同医疗领域的具体作用，并展望AI如何进一步推动医疗健康行业的发展。
【NullSwap】NullSwap: Proactive Identity Cloaking Against Deepfake
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由于生成模型的进步，被动检测高质量Deepfake图像的性能瓶颈，主动扰动提供了一种有前途的方法，通过将信号插入良性图像来禁用Deepfake操作。【生成模型的发展，使得生成高质量伪图越来越难被检测】然而，现有的主动扰动方法在以下几个方面仍然不能令人满意：【当前主动扰动存在的问题】1）由于直接元素添加而导致的视觉退化;2）对交换操纵的有效性有限;3）不可避免地依赖于白盒和灰盒设置，以在训练期间涉及生成模型。我们分析了深度伪造swap技术的本质，并论证了保护源身份而非目标图像的必要性。
创客匠人 2025 高峰论谈（11.22-25）：AI 智能体重构创始人 IP 打造与知识变现的管理逻辑
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这一 “数据化定位逻辑”，将在。创客匠人峰会筹备阶段强调，AI 智能体的核心意义是 “解放人”—— 将创始人从机械性工作中解放，专注知识体系迭代、用户信任构建等核心价值创造，让知识变现从 “个人生意” 升级为 “企业级业务”。创始人 IP 定位的核心是 “找到市场需求与核心能力的交集”，传统模式本质是 “个体直觉管理”，而 AI 智能体通过数据化管理思维，将定位转化为可量化、可追溯的流程。这些问题本质是企业管理中 “个体能力” 与 “系统效率” 的失衡，而 AI 智能体的出现，正从管理底层重构这一逻辑。
强化学习人形机器人奖励函数分析
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DeepSeek大模型技术演进与应用前景解析
文章以ChatGPT为引子，回顾了自2017年Transformer架构提出以来，全球大模型技术的发展脉络，并重点聚焦于DeepSeek R1这一标志性模型的技术创新——它是首个公开展示“思维链”推理过程的国产大模型，具备开源、高...
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