开源的大模型有哪些？
以下是一些常见的开源大模型，按语言模型和视觉模型分类介绍：开源语言模型
Meta Llama 3
由Meta开发的语言模型家族，提供多种大小版本，适合从轻量级移动客户端到大规模云部署的多种应用场景。
优点是可以在相对低功耗的硬件上运行，但其训练数据并未完全公开，因此是否完全符合开源定义存在争议。
BLOOM
由Hugging Face主导开发的多语言语言模型，参数规模达1760亿。
采用“负责任AI许可”，虽然不是完全开源，但可以免费使用和分发，只要不用于许可条款中定义的有害用途。
GPT-2
OpenAI开源的第二代语言模型，基于12亿参数。
适用于多种语言任务，如文本生成和**机器人，采用MIT许可协议，符合开源原则。
Falcon
由阿布扎比技术创新研究所开发，提供40B和180B两种版本。
40B版本采用Apache 2.0许可，符合开源定义，而180B版本使用和分发有一定限制。
Grok.AI
由X.ai开发的“专家混合”模型，基础模型更通用。
尽管公开了模型权重和架构，但未公开所有代码和训练数据，因此其开源性存在争议。
DeepSeek-R1
由DeepSeek AI开发的开源权重模型，以较低成本提供强大的推理能力。
可通过Hugging Face获取模型权重，并支持多种部署方式。
开源视觉模型
Stable Diffusion
最流行的开源图像生成模型之一，支持文本到图像和图像到图像的生成。
能够生成高度逼真和详细的图像，但使用需要一定的技术知识。
YOLO（You Only Look Once）
用于实时目标检测的快速模型，最新版本为YOLOv11。
适用于视频监控、自动驾驶和增强现实等领域。
DETR（Detection Transformer）
基于Transformer的目标检测模型，适合需要高精度的场景。
这些开源模型为开发者提供了广泛的选择，可以根据具体需求选择合适的模型进行研究和应用开发。
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