2025年最佳 6621 款大型語言模型工具

Phi-2是微軟開發的一個小型但強大的語言模型，具有27億參數，專注於高效推理和高質量文本生成。

基於掩碼語言建模目標預訓練的大型英語語言模型，採用改進的BERT訓練方法

DistilBERT是BERT基礎模型的蒸餾版本，在保持相近性能的同時更輕量高效，適用於序列分類、標記分類等自然語言處理任務。

Meta Llama 3.1 8B Instruct 是一個多語言大語言模型，針對多語言對話用例進行了優化，在常見的行業基準測試中表現優異。

XLM-RoBERTa是基於100種語言的2.5TB過濾CommonCrawl數據預訓練的多語言模型，採用掩碼語言建模目標進行訓練。

基於Transformer架構的英語預訓練模型，通過掩碼語言建模目標在海量文本上訓練，支持文本特徵提取和下游任務微調

OPT是由Meta AI發佈的開放預訓練Transformer語言模型套件，參數量從1.25億到1750億，旨在對標GPT-3系列性能，同時促進大規模語言模型的開放研究。

基於transformers庫的預訓練模型，適用於多種NLP任務

Llama 3.1是Meta推出的多語言大語言模型系列，包含8B、70B和405B參數規模，支持8種語言和代碼生成，優化了多語言對話場景。

T5基礎版是由Google開發的文本到文本轉換Transformer模型，參數規模2.2億，支持多語言NLP任務。

XLM-RoBERTa是基於100種語言的2.5TB過濾CommonCrawl數據預訓練的多語言模型，採用掩碼語言建模目標進行訓練。

基於BART-large架構，在MultiNLI數據集上微調的零樣本分類模型

T5-Small是谷歌開發的6000萬參數文本轉換模型，採用統一文本到文本框架處理多種NLP任務

FLAN-T5是基於T5模型通過指令微調優化的語言模型，支持多語言任務處理，在相同參數量下性能優於原T5模型。

ALBERT是基於Transformer架構的輕量級預訓練語言模型，通過參數共享機制減少內存佔用，適用於英語文本處理任務。

DistilBERT 是 BERT 基礎多語言模型的蒸餾版本，保留了 BERT 的 97% 性能但參數更少、速度更快。支持 104 種語言，適用於多種自然語言處理任務。

DistilGPT2是GPT-2的輕量級蒸餾版本，擁有8200萬參數，保留了GPT-2的核心文本生成能力，同時體積更小、速度更快。

基於PyTorch實現的BLEURT模型，用於自然語言處理中的文本評估任務。

Llama 3.2是Meta開發的多語言大語言模型系列，包含1B和3B規模的預訓練及指令調優生成模型，針對多語言對話場景優化，支持智能檢索和摘要任務。

專為Gensyn強化學習群設計的0.5B參數指令微調模型，支持本地微調訓練

專為Gensyn RL Swarm設計的1.5B參數指令微調模型，支持通過點對點強化學習進行本地微調

Llama 3.2是Meta推出的多語言大語言模型系列，包含1B和3B參數的預訓練及指令調優生成模型，針對多語言對話場景優化，支持代理檢索和摘要任務。

BART是一種結合雙向編碼器和自迴歸解碼器的Transformer模型，適用於文本生成和理解任務。

Bio+Clinical BERT是從BioBERT初始化的臨床BERT模型，在MIMIC III的所有筆記上進行訓練，適用於生物醫學和臨床文本處理。

DeepSeek-R1是由Unsloth優化的1.58-bit動態量化大語言模型，採用MoE架構，支持英語任務處理

BiomedBERT是基於PubMed摘要和PubMedCentral全文預訓練的生物醫學領域專用語言模型，在多項生物醫學NLP任務中達到最先進水平。

DeepSeek-R1是深度求索推出的第一代推理模型，通過大規模強化學習訓練，在數學、代碼和推理任務上表現優異。

該模型是基於microsoft/codebert-base-mlm在Python代碼上訓練的掩碼語言模型，主要用於代碼評估和生成任務。

基於RoBERTa構建的法語尖端語言模型，提供6種不同版本

FireFunction V2是Fireworks AI開發的具有商業可行許可證的最先進函數調用模型，基於Llama 3訓練，支持並行函數調用和良好的指令遵循能力。

DeBERTaV3是基於DeBERTa改進的預訓練語言模型，通過梯度解耦嵌入共享的ELECTRA風格預訓練方法提升效率，在自然語言理解任務上表現優異。

Llama 3.2是由Meta開發的多語言大語言模型系列，包含1B和3B規模的預訓練及指令調優生成模型，針對多語言對話場景優化。

FinBERT是一款專門用於金融文本情感分析的預訓練自然語言處理模型

OpenELM是一組開源高效語言模型，採用分層縮放策略在Transformer模型的每一層中高效分配參數，從而提升模型精度。

Qwen2-7B-Instruct的GGUF量化版本，適用於本地部署和推理

ByT5是谷歌T5的無分詞器版本，直接處理原始UTF-8字節，支持多語言文本處理，對噪聲數據表現優異。

DeBERTa-V2-XXLarge是基於解耦注意力機制和增強型掩碼解碼器的改進型BERT模型，在多項自然語言理解任務上表現優異。

小羊駝是一個11億參數的輕量級Llama模型，通過3萬億標記數據預訓練，並經過對話微調和對齊優化，適合資源受限場景。

BARTpho是一個面向越南語的預訓練序列到序列模型，基於BART架構，專門針對越南語進行了優化。

基於Llama2 70B模型微調的大型語言模型，採用Orca風格數據集訓練，擅長執行復雜指令

基於韓語預訓練的RoBERTa模型，適用於多種韓語自然語言處理任務。

DistilRoBERTa是RoBERTa-base模型的蒸餾版本，參數更少但速度更快，適用於英語文本處理任務。