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。
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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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
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。
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。
百川智能大模型
由百川智能推出的新一代开源大语言模型，采用 2.6 万亿 Tokens 的高质量语料训练，在多个权威的中文、英文和多语言的通用、领域 benchmark上取得同尺寸最佳的效果，发布包含有7B、13B的Base和经过PPO训练的Chat版本，并提供了Chat版本的4bits量化。
清华大学ChatGLM2-6B
基于开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本，在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上，引入了GLM 的混合目标函数，经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练；基座模型的上下文长度扩展到了 32K，并在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练；基于 Multi-Query Attention 技术实现更高效的推理速度和更低的显存占用；允许商业使用。
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。
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。