一览AI开源列表，业界排行前面的都帮你列全了

Llama 3 26.5K

• Llama-3共有80亿、700亿两种参数，分为基础预训练和指令微调两种模型。

• 与Llama-2相比，Llama-3使用了15T tokens的训练数据，在推理、数学、代码生成、指令跟踪等能力获得大幅度提升

开源地址：GitHub

介绍/使用

• Meta Llama3 大模型在 Mac 上的部署和运行

DBRX 2.5K

• 1320亿参数，截止2024年3月最强大的开源大语言模型；

• 基准测试上超过了 GPT-3.5，并在质量上可与 Gemini 1.0 Pro 和 Mistral Medium 竞争，推理速度几乎比 LLaMA2-70B 快两倍，总参数和活动参数数量比 Grok 小约 40%。

开源地址：基础版 微调版 GitHub

介绍/使用

• 开源大模型王座再易主，1320亿参数DBRX上线，基础、微调模型都有

Llama 2 55.2K

• 包含70亿、130亿和700亿三种参数变体

• 具备多模态能力，支持多语言

• 推理、编码、精通性和知识测试上都有优越的性能

开源地址：GitHub

介绍/使用

• 中文版开源Llama 2同时有了语言、多模态大模型，完全可商用

• 一文读懂Llama 2（从原理到实战）

Llama-Chinese 9K

• Llama中文社区，提供完全开源可商用的中文Llama大模型

开源地址：GitHub

QwenLM 系列

• 阿里云通义千问开源模型

开源地址：GitHub

介绍/使用

• LLM/通义千问 开源Qwen-72B与Qwen-72B-Chat

• 通义千问7B模型开源，魔搭最佳实践来了

Baichuan-7B(支持中文) 5.7K

• 采用LLaMA的相同架构，在中文上做预训练。可商用

开源地址：GitHub

OpenLLaMA 7.3K

• 参考LLaMA的代码，在Apache 2.0 license下的重新实现和训练。使用了RedPajama训练集合

开源地址：GitHub

Alpaca 29.3K

• lama7b + self-instruct数据指令微调

• 最早迈出LLaMA+SFT这一步的模型

• 1张8卡A100(80G显存)，52k数据，训练3个小时，成本大概100刀

开源地址：GitHub

Vicuna 36.2K

• llama13b + ShareGPT对话数据，微调

• 受协议限制，vicuna模型公布的权重也是个delta，每个参数要加上llama原来的权重才是模型权重

开源地址：GitHub

GPT4ALL 68.6K

• LLaMA用80w的GPT3.5的数据(code, story, conversation)微调而来

开源地址：GitHub

Chinese-LLaMA-Alpaca(支持中文) 18.1K

• LLaMA + 扩词表 + lora

• 属于局部参数预训练

• 在Chinese LLaMA的基础上，仿照Alpaca训练了Chinese Alpaca

开源地址：GitHub

StableVicuna 15.8K

• LLaMA + FT + RHLF，可以说是把ChatGPT的路径完整走了一遍

开源地址：GitHub

llama.cpp 63.8K

• LLaMA 推理优化，用C/C++实现的推理，不依赖显卡

开源地址：GitHub

ChatGLM

MiniGPT-4

LobeChat 37.2k

一个开源的 ChatGPT/LLMs 聊天应用与开发框架，提供优雅的用户界面设计、流畅的对话体验和便捷的部署方式，支持语音合成、多模态、可扩展的（function call）插件系统。

开源地址：GitHub

介绍说明：

• 官方部署文档

• 一键免费拥有自己的 ChatGPT/Gemini/Ollama 应用，开源 LLMs 聊天应用与开发框架

ollama 86k

• 可以让我们轻松在本地运行Llama2、Gemma等多种开源大模型，生态丰富

• 普通 电脑可运行，一键安装，提供Rest Api服务

• 支持Llama 2、Gemma、通义千问、LLaVA(图片识别)等多种大模型

开源地址：GitHub

介绍说明：

• 轻松在本地运行Llama2、Gemma等多种大模型，无需GPU！

Open-webui 11.5k

专为LLM（Language Model）打造的先进Web界面工具，旨在为用户提供直观、高效的大模型交互体验。它支持多种LLM大模型，不仅兼容Ollama，还兼容OpenAI的API，让用户能够轻松集成和管理各类大模型。

开源地址：GitHub

GPT_API_free 14.7k

Free ChatGPT API Key，免费ChatGPT API，支持GPT4 API（免费），ChatGPT国内可用免费转发API，直连无需代理。可以搭配ChatBox等软件/插件使用，极大降低接口使用成本。国内即可无限制畅快聊天。

开源地址：GitHub

使用说明：

• 一个可以获取免费ChatGPT API Key的开源项目

LangChain系列 92.2k

AI开发重量级框架，是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架，含LangChain、LangGraph、LangSmith、LangServe、OpenGPTs以及相关Demo。

开源地址：GitHub

使用说明：

• LangChain 中文文档

• LangChain 中文入门教程

• 一文了解大语言模型应用程序框架LangChain

whisper 66.3k

可将视频和语音文件转为文字，效果可以比肩科大讯飞的收费产品，无需GPU，普通配置就可以运行。

开源地址：GitHub

介绍说明：

• 用openai开源的whisper部署自己的语音识别系统

Stable Diffusion 67.2k

一种机器学习方法，用于评估模型的稳定性和鲁棒性。它通过改变模型的参数或数据噪声水平来计算模型的稳定性指标。stable diffusion 方法主要用于研究和开发，可以作为机器学习模型的稳定性分析工具和框架。

开源地址：GitHub

使用说明：

• AI绘画教程之stable diffusion【2.Windows系统本地部署】

Stable-diffusion-webui 138k

一个稳定扩散web界面，基于grado库开发，提供了友好的浏览器界面，方便用户对稳定扩散模型进行可视化和操作。

开源地址：GitHub

Gpt-pilot 26.7k

帮助开发人员更快速地构建应用程序。它的工作方式是您指定要构建的应用程序类型，然后GPT Pilot会询问澄清问题，创建产品和技术要求，设置开发环境，逐步编写应用程序的代码，就像在现实生活中一样，而您则负责监督开发过程。

开源地址：GitHub

DIFY 42.4k

Dify 是一款开源的大语言模型(LLM) 应用开发平台。它融合了后端即服务（Backend as Service）和 LLMOps 的理念，包括对数百个模型的支持、直观的 Prompt 编排界面、高质量的 RAG 引擎、稳健的 Agent 框架、灵活的流程编排，并同时提供了一套易用的界面和 API。使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使非技术人员，也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中，

开源地址：GitHub

使用说明：

• 官方文档