ai模型合集,

🗣 SL提问: ai模型合集

✍️ Ai批改: 以下是关于AI模型合集的分类整理，涵盖主流模型及其应用场景，方便你快速了解当前AI领域的重要工具：

1、基础大语言模型（LLM）
GPT系列（OpenAI）：GPT-3、GPT-4（通用对话、文本生成）
Claude（Anthropic）：Claude 2（强调安全性与长文本处理）
PaLM 2（Google）：驱动Bard，擅长多语言和逻辑推理
LLaMA 2（Meta）：开源可商用模型，需申请访问
Falcon（阿联酋TII）：开源大模型（Apache 2.0协议）

2、多模态模型（文本+图像/视频）
GPT-4V：支持图像输入分析（如描述、OCR）
Gemini（Google）：多模态原生设计（文本、图像、视频联合处理）
DALL·E 3（OpenAI）：文生图模型，与ChatGPT集成
Stable Diffusion（Stability AI）：开源文生图模型，支持本地部署
Sora（OpenAI）：视频生成模型（暂未开放）

3、开源与轻量化模型
Mistral 7B：高性能小模型，适合本地部署
Alpaca/Vicuna：基于LLaMA微调的对话模型
ChatGLM3（智谱AI）：支持中英双语对话
Phi系列（Microsoft）：小体积、高性价比（如Phi-3）

4、垂直领域专用模型
Codex（OpenAI）：代码生成（GitHub Copilot底层）
Whisper（OpenAI）：语音转文本（支持多语言）
AlphaFold（DeepMind）：蛋白质结构预测
MidJourney：艺术风格图像生成（闭源）

5、企业级AI工具
IBM Watson：医疗、金融场景解决方案
AWS Bedrock：集成多款第三方模型（Claude、Llama 2等）
Azure OpenAI：企业级GPT API服务

如何选择模型？
需求场景：对话（GPT-4）、绘图（DALL·E 3）、编程（Codex）
数据隐私：敏感数据优先选择可本地部署的模型（如LLaMA 2）
成本：开源模型免费但需算力，API按量付费（如GPT-4价格较高）

如果需要更具体的模型对比或部署教程，可以告诉我你的使用场景（如科研/开发/创作），我会提供进一步建议！