主流开源大模型概览
开源大模型浪潮席卷全球，谁能引领智能未来？本节带你洞察主流模型格局与创新风向。
开源大模型生态全景
近年来，开源社区涌现出众多大语言模型（Large Language Model, LLM）。本节将简要介绍当前具有较大影响力的主流开源大模型，便于开发者快速了解各自特点与适用场景。
Llama 系列（LLaMA/Llama2）
Meta（Facebook 母公司）研发的大模型系列。2023 年初 Meta 发布了 LLaMA 模型（7B、13B、33B、65B 参数版本），虽未完全开放商业许可但在学术界引发轰动。2023 年 7 月推出的 Llama2 系列在性能上大幅提升，并允许更广泛的免费商用（对部分大企业有附加限制）。
Llama 系列的特点是英文能力强、综合性能高，成为众多衍生开源项目的基石（如 Vicuna 等对话模型即基于 Llama 微调）。Meta 放出模型权重后，社区围绕 Llama 开发了丰富的工具（如量化部署的 llama.cpp、变体微调等）。需注意 Llama2 许可证并非标准开源协议，部分场景有限制。
GPT 系列
OpenAI 开发的 GPT 系列模型在自然语言处理领域具有重要影响。GPT-4 于 2023 年发布，参数规模达 175B，支持多模态输入，表现出色。GPT-5 于 2025 年发布，进一步提升了模型能力和应用场景。
Claude 系列
Anthropic 公司推出的 Claude 系列模型，主打更安全、可控的 AI 体验。Claude 2 于 2023 年发布，参数约 100B，支持多模态输入。Claude 3（2024 年）和 Claude 4（2025 年）持续提升理解、生成和安全能力。
Gemini 系列
Google DeepMind 开发的 Gemini 系列专注多模态和复杂任务处理。Gemini 1（2024 年，约 200B 参数）支持文本、图像等多模态输入。Gemini 2（2025 年）进一步提升推理与生成能力。
Grok 系列
xAI（Elon Musk 旗下）开发的 Grok 系列，专注与社交媒体平台（如 X，前 Twitter）的集成。Grok-1（2024 年，约 70B 参数）支持多模态输入，Grok-2（2025 年）进一步提升对话和内容生成能力。
ChatGLM
清华大学 KEG 实验室与智谱 AI 联合推出的开源中文对话模型，参数规模 6B。ChatGLM-6B（2022 年）针对中英双语聊天优化，2023 年发布的 ChatGLM2-6B 提升了能力，并允许授权后免费商用。
ChatGLM 系列优势在于中文对话表现优异、模型体积小，可在消费级 GPU 上运行，适合本地部署。其在中文问答、对话领域表现突出，6B 参数虽在复杂推理和英文能力上有限，但作为轻量级模型非常实用。
Baichuan
百川智能推出的中文/多语种开源大模型，主力为 7B 和 13B 参数版本。2023 年发布 Baichuan-7B，后续推出性能更强的 Baichuan-13B，并开放权重下载。
Baichuan 模型中英文表现均衡，在中英基准测试中表现优异。13B 版本在深度理解任务上优于 6B 模型，资源需求又低于更大型模型，适合兼顾性能和成本的场景。13B 版本可邮件申请授权后免费商用。
Qwen（通义千问）
阿里云达摩院 2023 年开源的大模型。首发 Qwen-7B 及对话版 Qwen-7B-Chat，后续有更大参数变体（如 Qwen-14B）。
Qwen 在中文理解和代码等方面表现突出，支持插件和工具调用。采用自研开源协议，明确免费商用。Qwen 优势在于训练数据广泛（含中文、英文、代码），专业任务表现良好。多模态版本（如 Qwen-VL）丰富了生态。需注意 Qwen 由阿里云主导，社区参与度略低于 Meta 系，但文档和支持完善。
DeepSeek（深度求索）
国内新创团队 DeepSeek 推出的开源大模型项目。其特点是高效训练架构与快速迭代。截至 2024 年底，DeepSeek 已开源多款百亿级模型，2024 年 11 月发布 DeepSeek-R1，采用 MIT 许可开放权重。
DeepSeek 在中文领域表现突出，最新版本在多项评测上超越同规模 Qwen 和 Llama。官方宣称 V3 训练成本仅为同类模型十分之一，小团队也能训练强大模型。已推出通用对话和代码模型（DeepSeek-Coder），并计划扩展多模态能力。DeepSeek 正快速崛起，有望成为国产开源大模型中坚力量。
Mistral
法国团队 Mistral AI 于 2023 年发布 7B 参数模型 Mistral 7B，以 Apache 2.0 许可开源。Mistral 7B 体量虽小但训练精良，在多项英语基准上追平甚至超越更大模型。
其支持长上下文（扩展至 16K tokens）和多语种能力，高性能小模型著称。Mistral 完全无使用限制，社区广泛采用。团队还开放了代码和训练细节，体现开放合作精神。适合资源有限但追求性能的应用。弱点是参数仅 7B，复杂推理任务不及超大模型，但展现了“小而精”的潜力。
其他模型与生态趋势
除上述主流模型外，开源生态还有如 InternLM（上海 AI 实验室）、Falcon（阿联酋 40B）、WizardLM（社区微调增强对话）等。整体呈现百花齐放局面，国外多聚焦英文、多语种和代码，国内则在中文对话和本地化适配上有优势。
开发者在选型时需关注模型定位与适配度。近年来模型发布呈现三大趋势：
- 多模态能力（如 Qwen-VL）快速普及
- MoE（专家混合）架构推动超大参数模型发展
- 强化学习后训（如 RLHF）广泛用于提升推理能力
此外，基于真实调用数据（如 OpenRouter、LiteLLM 统计）作为“用脚投票”的评估方式，正与传统主观/客观评测并行，为工程选型提供新依据。
总结
本文梳理了当前主流开源大模型的核心特性、生态趋势与选型建议。面对日益丰富的模型“超市”，开发者应结合自身需求理性选型，关注社区动态，把握多模态、MoE、RLHF 等前沿方向，持续提升工程实践能力。