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华为盘古大模型以“AI for industries”为核心理念，专注于行业应用，致力于构建金融、政务、制造、矿山、气象、铁路等多个领域的行业大模型和能力集。它集合了行业知识和大模型能力，以重新定义各行各业，成为组织、企业和个人的专业助手。

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力

智谱AI推数学模型MathGLM 部分表现超GPT4。它可以在不使用计算器工具的情况下，执行复杂算术运算，解答中文数学应用题，部分表现超过GPT4和ChatGPT。

模型集合包括CodeFuse-13B和CodeFuse-CodeLlama-34B，支持多种与代码相关的任务，如代码补全、文本转代码、单元测试生成等。值得一提的是，CodeFuse- CodeLlama- 34B基于CodeLlama作为基础模型，并利用提出的MFT框架，在HumanEval Python pass@1评估中取得了高达74.4%（贪婪解码）的好成绩，甚至超过了GPT-4（67%）的表现。

微软的开源大语言模型

讯飞星火是一款最新发布的大型模型，它可以帮助您在各种场景中获取更多的信息，了解工作中的具体情况，加速工作效率

Bard是谷歌在一个大型语言模型基础上，推出的聊天机器人。Bard背后的力量是Google的对话应用语言模型，又名LaMDA。Bard是基于LaMDA的轻量级版本，使用更少的计算能力，使其能够扩展到更多的人，并提供额外的反馈。

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。Qwen-7B 基于 Transformer 在超大规模的预训练数据上进行训练得到。预训练数据类型多样，覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。同时，在 Qwen-7B 的基础上，使用对齐机制打造了基于大语言模型的 AI 助手 Qwen-7B-Chat

以 Meta 开源 LLaMA（直译为「大羊驼」）系列模型为起点，斯坦福大学等机构的研究人员先后在其上进行「二创」，开源了基于 LLaMA 的 Alpaca（羊驼）、Alpaca-Lora、Luotuo（骆驼）等轻量级类 ChatGPT 模型，大大降低了这类模型的研究、应用门槛，训练、推理成本一再降低。 由于「二创」过于丰富，生物学羊驼属的英文单词都快不够用了，但富有创意的研究者似乎总能给他们的模型找到新名字。近日，来自加州大学伯克利分校、卡内基梅隆大学、斯坦福大学、加州大学圣迭戈分校的研究者们又提出了一个新的模型 ——Vicuna（小羊驼）。这个模型也是基于 LLaMA，不过用到的是 13B 参数量的版本（作者表示，初步人工评测显示 13B 版本比 7B 版本模型要好不少，不过这不是一个严谨的结论）。

科研工作专用ChatGPT拓展，特别优化学术Paper润色体验，支持自定义快捷按钮，支持markdown表格显示，Tex公式双显示，代码显示功能完善，新增本地Python工程剖析功能/自我剖析功能

百度文心,产业级知识增强大模型,包含基础通用大模型及面向重点领域和重点任务的大模型,同时有丰富的工具与平台支撑高效便捷的应用开发,学习效率高,可解释性好,大幅降低AI开发与应用门槛.

ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 General Language Model (GLM) 架构，具有 62 亿参数