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这个回答基本上涵盖了大多数的大模型，首先这是国外的的大模型。自从openAI开源以后，大模型现在多不胜数，国内也龙飞凤舞
在国外，自从去年，open AI发布了以chat Gpt为代表的模型，今年有发布了文生视频大模型Sora。此外，公司还拥有自然语言转图片的应用DELL E2。
国外科技巨头如英伟达、谷歌、微软、亚马逊、苹果、Meta、Adobe等大厂都演化了了生成式AI大招。目前GPT-4o模型实现端到端信息处理，人机交互体验大幅提升，Claude 3后起之秀，整体性能十分强劲，原生多模态大模型Gemini，多模态能力、跨模态能力取得突破。
接下来我总结一下，国外的大模型总结：
LLM | 开发者 | 使用它的流行应用 | 参数数量 | 访问方式 |
|---|---|---|---|---|
GPT | OpenAI | Microsoft, Duolingo, Stripe, Zapier, Dropbox, ChatGPT | 1750亿+ | API |
Gemini | Bard的一些查询 | 纳米: 18亿 & 32.5亿; 其他未知 | API | |
PaLM 2 | Google Bard, Docs, Gmail, 和其他Google应用 | 3400亿 | API | |
Llama 2 | Meta | 未公开 | 7亿, 13亿, 和 70亿 | 开源 |
Vicuna | LMSYS Org | Chatbot Arena | 7亿, 13亿, 和 33亿 | 开源 |
Claude 2 | Anthropic | Slack, Notion, Zoom | 未知 | API |
Stable Beluga | Stability AI | 未公开 | 7亿, 13亿, 和 70亿 | 开源 |
StableLM | Stability AI | 未公开 | 7亿, 13亿, 和 70亿 | 开源 |
Coral | Cohere | HyperWrite, Jasper, Notion, LongShot | 未知 | API |
Falcon | Technology Innovation Institute | 未公开 | 1.3亿, 7.5亿, 40亿, 和 180亿 | 开源 |
MPT | Mosaic | 未公开 | 7亿 和 30亿 | 开源 |
Mixtral 8x7B | Mistral AI | 未公开 | 46.7亿 | 开源 |
XGen-7B | Salesforce | 未公开 | 7亿 | 开源 |
Grok | xAI | Grok Chatbot | 未知 | 聊天机器人 |
其中，chatGpt的模型是AI界的鼻祖，现有版本GPT-3.5-turbo和GPT-4，采用Transformer架构。
开源模型领域中，LLama2模型升级到了LLama3，其模型能力大幅提升
Mixtral 8x7B为开源领域引入专家混合技术，进一步演化。
如今open AI在前几天又发布了超越了智能模型的超级模型—草莓模型
国内的几个大模型国内大模型概览
国内大模型 | 开发者 | 流行应用 | 参数数量 | 访问方式 |
|---|---|---|---|---|
星火大模型 | 科大讯飞 | 绘画创作、编程辅助、PPT大纲生成等 | - | - |
智谱清言 | 智谱AI | 多轮对话、内容创作、信息归纳总结 | 千亿参数 | - |
豆包 | - | AI搜索、PDF问答、图像生成 | - | - |
Kimi | Moonshot AI | 超长文本输入、处理长文本的复杂任务 | - | - |
Coze | - | 个性化推荐、财经信息查询、绘图助手 | - | - |
万知 | - | 文档解析、PPT创作、长文速读 | - | - |
百川 | 百川智能 | 中英双语、搜索增强技术 | 超千亿参数 | - |
文心一言 | 百度 | 自然语言处理、多种智能应用场景 | - | - |
通义千问 | 阿里云 | 智能问答、语言理解服务 | - | - |
混元 | 腾讯 | 混元助手小程序、优化移动用户体验 | - | - |
商量 | - | AI对话平台、智能对话服务 | - | - |
跃问 | - | AI聊天服务、智能对话 | - | - |
Dify | - | AI驱动的服务、改善工作效率和生活质量 | - | - |
万知 | - | 一站式AI工作平台、全面的AI服务 | - | - |
以BAT等一下几家模型为代码，进行了垄断
百度：文心一言3.0和4.0系列，代表产品：文心一言、文心一格
阿里：通义大模型，代表产品：通义千问
百川：百川大模型
腾讯：混元大模型
字节：豆包大模型
目前国产大模型中，主要分为三类：
一是原创大模型
二是套壳国外的开源大模型
三是拼装大模型
我个人觉得原创大模型数量很少，大多是套壳，所以，我觉得，目前虽然有自己的大模型，但是垂直类的模型太少，虽然有一些，但是还要动不动就收费。
在国内，垂直模型是必然趋势
在美术领域，特定RGB值可对应特定语义，如沙滩、人物，山景
前两天给神话悟空现实，里面的笔画是否可以考虑用专有的AI？
通过大模型技术，将这些专业知识融合起来，专业人士可利用相应代号实现精确创作，无需费力手绘。
还有人说是通用模型，不管谁好谁坏，还需要人们在选择时，根据具体任务要求进行选择。以后不会在垂直的模型上更加通用呢？
可能在未来的十年以后，办公场景会是这样的：
现在垂直模型面临的问题也不少，如：数据集、计算资源、泛化能力等问题和挑战
所以对于大模型，革命尚未成功，同志们仍需努力！
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