雅意大模型
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
通义千问-7B（Qwen-7B） 是阿里云研发的通义千问大模型系列的70亿参数规模的模型，使用了超过2.2万亿token的自建大规模预训练数据集进行语言模型的预训练。数据集包括文本和代码等多种数据类型，覆盖通用领域和专业领域，能支持8K的上下文长度，针对插件调用相关的对齐数据做了特定优化，当前模型能有效调用插件以及升级为Agent。
数据统计
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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。
YuLan-Chat
中国人民大学GSAI研究人员开发的基于聊天的大语言模型。它是在LLaMA的基础上微调开发的，具有高质量的英文和中文指令。 YuLan-Chat可以与用户聊天，很好地遵循英文或中文指令，并且可以在量化后部署在GPU（A800-80G或RTX3090）上。
复旦大学MOSS
支持中英双语和多种插件的开源对话语言模型，MOSS基座语言模型在约七千亿中英文以及代码单词上预训练得到，后续经过对话指令微调、插件增强学习和人类偏好训练具备多轮对话能力及使用多种插件的能力。
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。
Meta开源Chinese-LLaMA-Alpaca
中文LLaMA&Alpaca大语言模型+本地CPU/GPU部署，在原版LLaMA的基础上扩充了中文词表并使用了中文数据进行二次预训练
BELLE
开源了基于BLOOMZ和LLaMA优化后的一系列模型，同时包括训练数据、相关模型、训练代码、应用场景等，也会持续评估不同训练数据、训练算法等对模型表现的影响。
书生·浦语-上海人工智能实验室
书生·浦语是一款由多家知名机构联合发布的千亿级参数AI大语言模型。在知识掌握、阅读理解、数学推理和多语翻译等多个任务上表现卓越，是AI语言处理领域的新里程碑。