今天给大家整理了国产功能强大且免费好用的几款大语言模型！用好了，你的学习/工作效率将提升10倍。
一 、智谱大模型
智谱AI专注于研发新一代认知智能大模型，矢志不渝地推动中国创新大模型的发展。自2020年底开始研发GLM预训练架构以来，智谱AI成功训练出百亿参数模型GLM-10B，2021年采用MoE架构训练出万亿稀疏模型，并在2022年合作研发了双语千亿级超大规模预训练模型GLM-130B。基于此，智谱AI也正在构建一个千亿基座模型，以打造大模型平台和产品矩阵。
智谱AI依托领先的千亿级多语言、多模态预训练模型，开创了高效率、通用化的“模型即服务”AI开发新范式。公司起源于清华大学计算机系的技术成果转化，专注于打造新一代认知智能通用模型。
作为一款“有知识、有记忆”的智能AI助手，智谱清言的上下文理解长度已从2K拓展至32K，涵盖了科学、技术、历史、文化、艺术、商业和其他垂直领域的丰富知识。这保证了用户在人机对话过程中毫无压力地持续畅聊。
目前，智谱AI的产品已经具备了通用问答、多轮对话、创意写作、代码生成以及虚拟对话等多种能力，未来还将开放多模生成能力。
二、字节Coze大模型
Coze是字节跳动在海外市场推出的一款AI聊天机器人和应用程序开发平台，专注于为用户打造下一代AI聊天机器人。通过该平台，用户可以利用先进的人工智能技术，轻松创建适用于各种场景的聊天机器人，从而满足不同需求。
Coze平台具有易用性强、功能丰富等特点，无论用户是否具备编程经验，都能快速上手。平台提供了丰富的模板和可视化编辑工具，让用户可以轻松创建具有个性化的聊天机器人。此外，Coze还支持多种语言和语音识别技术，让机器人能够更好地与全球各地的用户进行沟通。
除了聊天机器人的创建和部署，Coze平台还具备应用程序编辑功能。用户可以轻松地将聊天机器人集成到各种社交平台和消息应用中，实现与用户的无缝对接。这不仅有助于提高用户体验，还可以帮助企业和个人开发者降低开发成本，提高工作效率。
总之，Coze作为一款集AI聊天机器人创建、应用程序编辑和部署于一体的开发平台，旨在为全球用户提供更智能、更便捷的沟通方式。无论是企业、开发者还是普通用户，都可以从Coze平台中受益，体验到人工智能技术带来的便利。
【一一AGI大模型学习 所有资源获取处一一】
①人工智能/大模型学习路线
②AI产品经理入门指南
③大模型方向必读书籍PDF版
④超详细海量大模型实战项目
⑤LLM大模型系统学习教程
⑥640套-AI大模型报告合集
⑦从0-1入门大模型教程视频
⑧AGI大模型技术公开课名额
三、讯飞星火认知大模型
讯飞星火认知大模型是科大讯飞推出的一种自然语言处理技术，到目前为止已经是国内AI大模型的佼佼者了。星火大模型采用了深度学习技术，通过大规模的语料训练，可以对文本进行语义分析、情感分析、命名实体识别等多种任务。
讯飞星火认知大模型具有较强的语言处理能力，能够处理复杂的语言场景，并具备较高的准确性和可靠性。它可以应用于多个领域，如智能客服、智能问答、机器翻译等，为用户提供更好的语言交互体验。
自去年9月正式上线以来，用户可以在网站直接使用，或是在各大应用商店下载直接注册使用。讯飞星火认知大模型具有7大核心能力：即文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学能力、代码能力、多模态能力。
讯飞星火致力于构建一个全面、准确、灵活的认知模型，能够模拟人类的思维和逻辑推理过程。这个模型旨在模拟人类的认知过程，从而实现更加智能化的人工智能应用。体验网址：https://www.openmao.cn/sites/4288.html
四、阿里通义千问大模型
通义千问，是阿里云推出的一个超大规模的语言模型，该模型具有10万亿参数，是中国目前最大的预训练语言模型。通义千问大模型采用了深度学习技术和大量数据训练而成，能够模拟人类的认知过程，从而实现更加智能化的人工智能应用。
通义千问的具体功能包括多轮对话、文案创作、逻辑推理、多模态理解、多语言支持。它能够跟人类进行多轮的交互，也融入了多模态的知识理解，且有文案创作能力，能够续写小说，编写邮件等。
通义千问大模型的应用场景非常广泛，可以用于智能客服、智能推荐、智能搜索、自然语言处理、机器翻译、文本生成、对话系统、知识图谱、智能写作等领域。通义千问大模型将成为阿里巴巴在人工智能领域的重要基础设施，为阿里巴巴的各个业务提供支持，同时也向全社会开放，为各种智能化应用提供服务。
通义千问已于2023年9月正式向公众开放，广大用户可登录通义千问官网体验，企业用户可以通过阿里云调用通义千问API。体验网址：https://www.openmao.cn/sites/1297.html
五、 腾讯混元大模型
腾讯混元由腾讯研发的大语言模型，具备强大的中文创作能力，复杂语境下的逻辑推理能力，以及可靠的任务执行能。混元大模型还具备持续训练终身学习的能力，其覆盖五大核心优势：
（1）多轮对话
具备上下文理解和长文记忆能力，流畅完成各专业领域的多轮问答
（2）内容创作
支持文学创作、文本摘要、角色扮演能力，流畅、规范、中立、客观
（3）逻辑推理
准确理解用户意图，基于输入数据或信息进行推理、分析
（4）知识增强
有效解决事实性、时效性问题，提升内容生成效果
（5）多模态（研发中）
支持文字生成图像能力，输入指令即可将奇思妙想变成图画
了解更多关于腾讯混元大语言模型，也欢迎大家访问开放猫AI导航站。体验网址：https://www.openmao.cn/sites/4185.html
六 、华为“盘古”大模型
华为盘古AI大模型是华为云推出的一款具有广泛应用前景的人工智能技术。该模型以"AI for Industries"为核心理念，致力于满足各行业在人工智能领域的独特需求。它涵盖了多个领域的大型模型，包括自然语言处理（NLP）大模型、计算机视觉（CV）大模型、多模态大模型、预测大模型和科学计算大模型。
华为盘古AI大模型的主要目标是构建一个通用且易用的人工智能开发工作流，使各行业和开发者能够更轻松地利用人工智能技术提升生产效率。通过实现人工智能的工业化开发，该模型可以降低研发成本，并为各行各业带来实际价值。
目前，华为盘古AI大模型已经在多个领域发挥重要作用，如煤矿、铁路、气象、金融、代码开发和数字内容生成等。在煤矿领域，该模型可以实现矿井环境监测和安全预警；在铁路领域，可以进行智能调度和故障检测；在气象领域，可以提高气象预报的准确性；在金融领域，可以进行风险评估和智能投顾；在代码开发领域，可以辅助程序员快速生成和优化代码；在数字内容生成领域，可以实现自动化创意内容的生成。
总之，华为盘古AI大模型作为一款强大的人工智能技术，将为各行业带来更高效、更智能的解决方案，助力产业升级和数字化转型。
大模型岗位需求
掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：
• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；
• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；
• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；
• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。
可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把全套AI技术和大模型入门资料、操作变现玩法都打包整理好，希望能够真正帮助到大家。
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如何系统的去学习大模型LLM ？
作为一名热心肠的互联网老兵，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。
但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的 包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
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一、全套AGI大模型学习路线
AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！
二、640套AI大模型报告合集
这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。
三、AI大模型经典PDF籍
随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。
四、AI大模型商业化落地方案
阶段1：AI大模型时代的基础理解
- 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
- 内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践 - L1.5 GPT应用案例
阶段2：AI大模型API应用开发工程
- 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
- 内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例 - L2.2 Prompt框架
- L2.2.1 什么是Prompt
- L2.2.2 Prompt框架应用现状
- L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
- L2.2.4 Prompt框架与Thought
- L2.2.5 Prompt框架与提示词 - L2.3 流水线工程
- L2.3.1 流水线工程的概念
- L2.3.2 流水线工程的优点
- L2.3.3 流水线工程的应用 - L2.4 总结与展望
- L2.1 API接口
阶段3：AI大模型应用架构实践
- 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
- 内容：
- L3.1 Agent模型框架
- L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
- L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
- L3.1.3 Agent模型框架的实现细节 - L3.2 MetaGPT
- L3.2.1 MetaGPT的基本概念
- L3.2.2 MetaGPT的工作原理
- L3.2.3 MetaGPT的应用场景 - L3.3 ChatGLM
- L3.3.1 ChatGLM的特点
- L3.3.2 ChatGLM的开发环境
- L3.3.3 ChatGLM的使用示例 - L3.4 LLAMA
- L3.4.1 LLAMA的特点
- L3.4.2 LLAMA的开发环境
- L3.4.3 LLAMA的使用示例 - L3.5 其他大模型介绍
- L3.1 Agent模型框架
阶段4：AI大模型私有化部署
- 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
- 内容：
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
学习计划：
- 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
- 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
- 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
- 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。
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