国内大模型比较好的有哪些？是否开源！

国内的大规模语言模型近年来发展迅速，一些知名的包括：

1. 阿里云的通义千问：这是一个大型预训练模型，它能够理解和生成高质量文本，并参与各种自然语言处理任务。通义千问的部分技术是开源的。

2. 百度的文心一言：百度的这款模型也是在文本生成、问答等领域有所建树，虽然详细的开源信息可能需要查看官方公告。

3. 微软的求知小悟：这是微软研发的预训练语言模型，同样具备强大的语言理解能力，但其开源情况需直接查询相关项目文档。

4. 深度学习平台的飞桨模型：飞桨社区中有许多研究人员贡献的语言模型，有些是开源的，用户可以根据需求选择适合的模型。

相关问题

现在国内的AI大模型都有哪些？定价都是多少？优缺点

### 当前中国的主要人工智能大模型

#### 百度文心一言
百度推出的文心一言是中国较早进入市场的大型预训练语言模型之一。这款模型基于百度多年积累的技术优势，在中文理解和生成方面表现出色。

- **价格**：对于企业级用户，采用按需付费模式，具体费用取决于API调用量和服务等级协议(SLA)，详情可咨询官方销售团队[^1]。

- **优点**
- 对中文语境的理解较为深刻；
- 提供多种行业解决方案，如金融、医疗等领域；
- 集成了百度云平台的强大支持体系。

- **缺点**
- 开源程度较低，定制化开发存在一定门槛；

#### 华为盘古系列
华为发布的盘古系列涵盖了多个领域的大规模预训练模型，包括但不限于NLP（自然语言处理）、CV（计算机视觉）。这些模型依托于华为强大的硬件设施和技术实力打造而成。

- **价格**：同样采取了商业授权的方式对外提供服务，具体的收费情况建议联系华为客服获取最新信息[^2]。

- **优点**
- 性能强劲，尤其擅长多模态任务处理；
- 可与昇腾AI处理器紧密结合，实现软硬协同优化；
- 安全可控性强，适合政府机关等敏感部门使用。

- **缺点**
- 生态建设相对滞后，第三方工具兼容性有待提升；

#### 阿里巴巴通义千问
作为阿里集团旗下的重要成果，通义千问不仅能够完成高质量的文字创作工作，还能辅助解决实际生活中的各类问题。此外，该产品还特别注重保护个人隐私安全。

- **价格**：面向公众免费开放试用版功能，而对于有更高需求的企业客户，则提供了不同档次的专业套餐可供选择[^3]。

- **优点**
- 用户界面友好易操作；
- 数据安全保障措施完善；
- 积极参与开源社区贡献代码资源。

- **缺点**
- 在某些特定应用场景下的表现可能不如其他竞品突出。

# Python示例：如何连接到阿里巴巴通义千问API并发送请求
import requests

url = "https://api.qwen.aliyun.com/v1/chat/completions"
headers = {
    'Content-Type': 'application/json',
    'Authorization': 'Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN'
}
data = {"prompt": "你好"}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())

国内开源大语言模型下载

### 国内开源大型语言模型下载

对于希望获取并使用国内开发的开源大型语言模型的研究人员或开发者而言，存在多个选项可以考虑。其中两个较为突出的例子分别是 BELLE 和 ChatGLM-6B。

#### 使用 BELLE 模型
BELLE 是一个致力于成为每个人都能使用的大型语言模型引擎，特别针对中文对话进行了优化[^1]。为了能够部署这一模型，建议访问其官方 GitHub 页面来了解最新的安装指南以及依赖环境配置说明。通常情况下，这类项目会提供详细的 README 文件指导用户完成从克隆仓库到运行测试样例的所有流程。

git clone https://github.com/Belle-AI/belle.git
cd belle
pip install -r requirements.txt

#### 获取 ChatGLM-6B
由清华大学发布的 ChatGLM-6B 不仅支持中文还涵盖了英文能力，在开源社区获得了广泛认可[^2]。此模型同样托管于 GitHub 上，并且附带了一个 Colab 笔记本链接方便快速体验。如果打算本地化部署，则需按照文档指示准备相应的硬件资源（如 GPU），并通过 Hugging Face 平台或者其他指定途径下载权重文件。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name_or_path = "THUDM/chatglm-6b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)