一、自然语言处理（NLP）大模型‌

1. ‌GPT系列（OpenAI）‌

• ‌GPT-4‌：多模态模型（支持文本+图像输入），推理能力极强，用于复杂问答、代码生成、创意写作。

• ‌GPT-3.5‌：ChatGPT的基础版本，擅长对话和文本生成。

• ‌特点‌：闭源，需通过API调用，企业级应用首选。

2. ‌PaLM 2（Google）‌

• 支持100+语言，擅长逻辑推理和多语言任务，驱动Bard聊天机器人。

• ‌亮点‌：在数学、科学领域表现优异。

3. ‌LLaMA 2（Meta）‌

• ‌开源‌模型（商用需授权），参数量70B，适合学术研究和企业定制。

• ‌衍生品‌：Alpaca、Vicuna（社区优化版，支持本地部署）。

4. ‌Claude（Anthropic）‌

• 强调安全性和伦理对齐，支持长文本输入（10万tokens），适合法律文档分析。

• ‌Claude 3‌：多模态版本，支持图像理解。

‌二、多模态大模型‌

1. ‌Gemini（Google）‌

• 原生多模态设计，支持文本、图像、视频、音频混合输入，对标GPT-4。

• ‌应用‌：跨媒体内容生成（如视频描述生成）。

2. ‌CLIP（OpenAI）‌

• 图像-文本匹配模型，用于零样本图像分类（如DALL·E的前置模型）。

• ‌特点‌：开源，社区广泛用于跨模态检索。

3. ‌Flamingo（DeepMind）‌

• 多模态对话模型，支持图文交互（如根据图表回答问题）。

• ‌局限‌：未完全开源，仅部分研究可用。

‌三、代码生成模型‌

1. ‌Codex（OpenAI）‌

• GitHub代码训练，驱动GitHub Copilot，支持多种编程语言。

• ‌缺点‌：闭源，需订阅服务。

2. ‌Code Llama（Meta）‌

• 基于LLaMA 2的‌开源‌代码模型，支持Python、C++等。

• ‌优势‌：可本地部署，适合企业私有化开发。

3. ‌StarCoder（Hugging Face）‌

• 开源代码模型，支持80+编程语言，训练数据包含GitHub代码。

• ‌亮点‌：允许商用，社区生态活跃。

‌四、图像生成模型‌

1. ‌Stable Diffusion（Stability AI）‌

• ‌开源‌文生图模型，支持本地部署，衍生工具众多（如ControlNet插件）。

• ‌应用‌：艺术创作、设计草图渲染。

2. ‌DALL·E 3（OpenAI）‌

• 高精度图像生成，与ChatGPT深度集成，理解复杂提示词。

• ‌局限‌：仅通过API或ChatGPT Plus使用。

3. ‌MidJourney‌

• 艺术风格突出，适合创意插画、概念设计。

• ‌特点‌：闭源，需通过Discord订阅使用。

‌五、其他领域大模型‌

1. ‌Whisper（OpenAI）‌

• 开源语音识别模型，支持多语言转录，准确率高。

• ‌应用‌：会议记录、字幕生成。

2. ‌AlphaFold（DeepMind）‌

• 预测蛋白质3D结构，推动生物医学研究。

• ‌数据‌：开源蛋白质结构数据库。

3. ‌Sora（OpenAI）‌

• 文生视频模型，生成60秒高清视频，暂未开放公测。

• ‌潜力‌：影视预可视化、广告创意。

‌六、如何选择大模型？‌

‌需求场景推荐模型原因‌企业级对话/文案生成GPT-4、Claude 3高可靠性，支持API集成学术研究LLaMA 2、Stable Diffusion开源可修改，低成本本地化代码开发Code Llama、StarCoder无需联网，数据隐私可控艺术创作MidJourney、DALL·E 3风格多样化，生成质量高

‌七、未来趋势‌

1. ‌小型化与高效化‌：如微软的Phi-3（3B参数媲美70B模型）。

2. ‌垂直领域专用化‌：医疗、法律、金融等行业定制模型。

3. ‌开源竞争加剧‌：Meta、Mistral等推动开放生态。

‌总结‌：
AI大模型已从“通用探索”转向“场景深耕”，选择时需权衡‌开源性、成本、性能‌。对于大多数开发者，建议从开源模型（如LLaMA 2、Stable Diffusion）入手，逐步深入定制化开发。