虎博TigerBot
TigerBot是一个多语言多任务的大规模语言模型（LLM）。TigerBot致力于开源，目前已经开源的成果包括模型（TigerBot-7B,TigerBot-7B-base,TigerBot-180B）、基本训练和推理代码、数据、API、领域数据等。另外TigerBot还致力于不同类型的插件研发，目前已经推出的代表性的插件有“TigetBot Search”。随着不断的研发，TigerBot还会为人们带来更多的便利与科技体验。
雅意大模型在百万级人工构造的高质量领域数据上进行指令微调得到，训练数据覆盖媒体宣传、舆情分析、公共安全、金融风控、城市治理等五大领域，上百种自然语言指令任务。雅意大模型从预训练初始化权重到领域模型的迭代过程中，我们逐步增强了它的中文基础能力和领域分析能力，并增加了多轮对话和部分插件能力。同时，经过数百名用户内测过程中持续不断的人工反馈优化，进一步提升了模型性能和安全性。已开源基于 LLaMA 2 的中文优化模型版本，探索适用于中文多领域任务的最新实践。
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面壁智能知乎CPM-Bee
一个完全开源、允许商用的百亿参数中英文基座模型。它采用Transformer自回归架构（auto-regressive），在超万亿（trillion）高质量语料上进行预训练，拥有强大的基础能力。开发者和研究者可以在CPM-Bee基座模型的基础上在各类场景进行适配来以创建特定领域的应用模型。
清华大学ChatGLM
中文领域效果最好的开源底座模型之一，针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持
PolyLM
多语种大模型
Meta开源Llama2-Chinese
该项目专注于Llama2模型在中文方面的优化和上层建设，基于大规模中文数据，从预训练开始对Llama2模型进行中文能力的持续迭代升级。
XVERSE-13B
深圳元象科技自主研发的支持多语言的大语言模型，使用主流 Decoder-only 的标准Transformer网络结构，支持 8K 的上下文长度（Context Length），为同尺寸模型中最长，构建了 1.4 万亿 token 的高质量、多样化的数据对模型进行充分训练，包含中、英、俄、西等 40 多种语言，通过精细化设置不同类型数据的采样比例，使得中英两种语言表现优异，也能兼顾其他语言效果；基于BPE算法使用上百GB 语料训练了一个词表大小为100,278的分词器，能够同时支持多语言，而无需额外扩展词表。
元语智能ChatYuan
元语智能发布的一系列支持中英双语的功能型对话语言大模型，在微调数据、人类反馈强化学习、思维链等方面进行了优化。
Fengshenbang-LM
Fengshenbang-LM(封神榜大模型)是IDEA研究院认知计算与自然语言研究中心主导的大模型开源体系，该项目开源了姜子牙通用大模型V1，是基于LLaMa的130亿参数的大规模预训练模型，具备翻译，编程，文本分类，信息抽取，摘要，文案生成，常识问答和数学计算等能力。除姜子牙系列模型之外，该项目还开源了太乙、二郎神系列等模型。