2025年最佳的 6624 个大型语言模型工具

Phi-2是微软开发的一个小型但强大的语言模型，具有27亿参数，专注于高效推理和高质量文本生成。

基于掩码语言建模目标预训练的大型英语语言模型，采用改进的BERT训练方法

DistilBERT是BERT基础模型的蒸馏版本，在保持相近性能的同时更轻量高效，适用于序列分类、标记分类等自然语言处理任务。

Meta Llama 3.1 8B Instruct 是一个多语言大语言模型，针对多语言对话用例进行了优化，在常见的行业基准测试中表现优异。

XLM-RoBERTa是基于100种语言的2.5TB过滤CommonCrawl数据预训练的多语言模型，采用掩码语言建模目标进行训练。

基于Transformer架构的英语预训练模型，通过掩码语言建模目标在海量文本上训练，支持文本特征提取和下游任务微调

OPT是由Meta AI发布的开放预训练Transformer语言模型套件，参数量从1.25亿到1750亿，旨在对标GPT-3系列性能，同时促进大规模语言模型的开放研究。

基于transformers库的预训练模型，适用于多种NLP任务

Llama 3.1是Meta推出的多语言大语言模型系列，包含8B、70B和405B参数规模，支持8种语言和代码生成，优化了多语言对话场景。

T5基础版是由Google开发的文本到文本转换Transformer模型，参数规模2.2亿，支持多语言NLP任务。

XLM-RoBERTa是基于100种语言的2.5TB过滤CommonCrawl数据预训练的多语言模型，采用掩码语言建模目标进行训练。

基于BART-large架构，在MultiNLI数据集上微调的零样本分类模型

T5-Small是谷歌开发的6000万参数文本转换模型，采用统一文本到文本框架处理多种NLP任务

FLAN-T5是基于T5模型通过指令微调优化的语言模型，支持多语言任务处理，在相同参数量下性能优于原T5模型。

ALBERT是基于Transformer架构的轻量级预训练语言模型，通过参数共享机制减少内存占用，适用于英语文本处理任务。

DistilBERT 是 BERT 基础多语言模型的蒸馏版本，保留了 BERT 的 97% 性能但参数更少、速度更快。支持 104 种语言，适用于多种自然语言处理任务。

DistilGPT2是GPT-2的轻量级蒸馏版本，拥有8200万参数，保留了GPT-2的核心文本生成能力，同时体积更小、速度更快。

基于PyTorch实现的BLEURT模型，用于自然语言处理中的文本评估任务。

Llama 3.2是Meta开发的多语言大语言模型系列，包含1B和3B规模的预训练及指令调优生成模型，针对多语言对话场景优化，支持智能检索和摘要任务。

专为Gensyn强化学习群设计的0.5B参数指令微调模型，支持本地微调训练

专为Gensyn RL Swarm设计的1.5B参数指令微调模型，支持通过点对点强化学习进行本地微调

Llama 3.2是Meta推出的多语言大语言模型系列，包含1B和3B参数的预训练及指令调优生成模型，针对多语言对话场景优化，支持代理检索和摘要任务。

BART是一种结合双向编码器和自回归解码器的Transformer模型，适用于文本生成和理解任务。

Bio+Clinical BERT是从BioBERT初始化的临床BERT模型，在MIMIC III的所有笔记上进行训练，适用于生物医学和临床文本处理。

DeepSeek-R1是由Unsloth优化的1.58-bit动态量化大语言模型，采用MoE架构，支持英语任务处理

BiomedBERT是基于PubMed摘要和PubMedCentral全文预训练的生物医学领域专用语言模型，在多项生物医学NLP任务中达到最先进水平。

DeepSeek-R1是深度求索推出的第一代推理模型，通过大规模强化学习训练，在数学、代码和推理任务上表现优异。

该模型是基于microsoft/codebert-base-mlm在Python代码上训练的掩码语言模型，主要用于代码评估和生成任务。

基于RoBERTa构建的法语尖端语言模型，提供6种不同版本

FireFunction V2是Fireworks AI开发的具有商业可行许可证的最先进函数调用模型，基于Llama 3训练，支持并行函数调用和良好的指令遵循能力。

DeBERTaV3是基于DeBERTa改进的预训练语言模型，通过梯度解耦嵌入共享的ELECTRA风格预训练方法提升效率，在自然语言理解任务上表现优异。

Llama 3.2是由Meta开发的多语言大语言模型系列，包含1B和3B规模的预训练及指令调优生成模型，针对多语言对话场景优化。

FinBERT是一款专门用于金融文本情感分析的预训练自然语言处理模型

OpenELM是一组开源高效语言模型，采用分层缩放策略在Transformer模型的每一层中高效分配参数，从而提升模型精度。

Qwen2-7B-Instruct的GGUF量化版本，适用于本地部署和推理

ByT5是谷歌T5的无分词器版本，直接处理原始UTF-8字节，支持多语言文本处理，对噪声数据表现优异。

DeBERTa-V2-XXLarge是基于解耦注意力机制和增强型掩码解码器的改进型BERT模型，在多项自然语言理解任务上表现优异。

小羊驼是一个11亿参数的轻量级Llama模型，通过3万亿标记数据预训练，并经过对话微调和对齐优化，适合资源受限场景。

BARTpho是一个面向越南语的预训练序列到序列模型，基于BART架构，专门针对越南语进行了优化。

基于Llama2 70B模型微调的大型语言模型，采用Orca风格数据集训练，擅长执行复杂指令

基于韩语预训练的RoBERTa模型，适用于多种韩语自然语言处理任务。

DistilRoBERTa是RoBERTa-base模型的蒸馏版本，参数更少但速度更快，适用于英语文本处理任务。