📦 Open Source LLMs

Leading open-source reasoning LLM from China. R1 model rivals OpenAI o1 in math and coding benchmarks while being completely free and open-weight. 🔗 Stars 50k+ github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1

本地运行LLM的最简方式。一条命令即可配置Llama 3、Mistral、Qwen、DeepSeek及100+模型。隐私优先开发的理想选择。 🔗 Stars 100k+ | 文章：/post/ai-tools-llama-app-2026-07

小米开源的语言模型项目，官方说明聚焦推理能力如何从预训练一路做到后训练，把训练配方与评测结论一并公开，模型权重与推理代码放在仓库里可直接取用。 ⭐ GitHub Stars: 2.4k+ | 🔗 仓库: https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo

官方定位为 tiny 的视觉语言模型，主打小而够用：在普通设备上完成看图问答、目标定位、OCR 与界面元素识别，适合边缘端部署和批量图像处理。仓库提供本地推理、微调与评测脚本。 ⭐ GitHub Stars: 10k+ | 🔗 仓库: https://github.com/m87-labs/moondream

微软开源的 1-bit LLM 推理框架，配合自研的 bitnet.cpp 在 CPU 上运行三值权重（-1/0/1）模型，把显存与能耗压到常规推理的零头，让大模型能在笔记本甚至单板设备上跑起来。仓库附带量化与评测工具链。 ⭐ GitHub Stars: 41k+ | 🔗 仓库: https://github.com/microsoft/BitNet

Google 基于 Gemini 同源技术开源的轻量模型家族，覆盖 1B 到 27B 多个尺寸，主打本地部署与微调。官方给出 Keras、JAX 与 PyTorch 的实现，Gemma 3 进一步加入多模态与多语言能力，适合显存有限但要自己掌控模型的团队。 🔗 GitHub Stars: 5.8k+

深度求索开源的 671B 参数 MoE 大模型，每个 token 只激活约 37B 参数，把推理成本压得很低。权重、推理代码与技术报告全部公开，训练成本量级与工程细节透明，是开源阵营里被复现和二次训练最多的基座之一。 🔗 GitHub Stars: 104k+

阿里巴巴通义千问团队开源的第三代大模型家族，参数从 0.6B 铺到 235B，稠密与 MoE 版本齐全。原生支持「思考 / 非思考」双模式切换，覆盖 119 种语言，Apache 2.0 许可下可商用可微调，是目前中文场景落地最多的开源权重之一。 🔗 GitHub Stars: 28k+

字节跳动 Seed 团队开源的模型系列，公开了 36B 参数的指令模型与完整技术报告，权重以开源许可发布，是目前少数来自大厂一线团队、可以直接下载研究的模型之一。

韩国 AI 公司，代表模型是 Solar 系列大模型，同时提供文档解析与信息抽取产品，在表格和复杂版式的 OCR 场景上有公开评测成绩，适合关注非英语区开源模型的团队。

做开源小参数模型的团队，代表工作是面向特定领域的 AFM 系列模型与模型蒸馏工具链，主张用更小的权重在私有环境里跑出接近大模型的领域表现，适合自建推理的团队评估。

面向生产环境的大模型推理服务：以按量计费方式提供多种开源模型的 Serverless 推理与专属部署，覆盖文本、语音、图像与向量模型，主打成本可控、可扩展与开箱即用的接口。

月之暗面的 Kimi 系列大模型官方站点，主打长上下文理解与 Agentic 能力。K2 系列采用 MoE 架构并开放权重，面向长程编码、自主执行与多 Agent 编排等场景，同时提供 API 接入方式。

Whisper 是 OpenAI 开源的语音识别模型：支持近百种语言的音频转文字，还能翻译和识别多说话人场景，本地即可跑。被广泛集成到字幕生成、会议记录和语音助手应用里。 🔗 GitHub: https://github.com/openai/whisper | ⭐ 108k+

LLaVA 是开源的多模态大模型（视觉+语言）：把视觉编码器和大语言模型结合，能看图聊天、理解截图和图表，被社区广泛用作本地多模态 AI 的基座。项目由威斯康星大学团队开源。 🔗 GitHub: https://github.com/haotian-liu/LLaVA | ⭐ 25k+

Aya Expanse 是 Cohere Labs 开源的多语言大模型系列（8B/32B），覆盖 23 种语言，优化非英语语言表现，支持商用（CC-BY-NC 学术友好许可）。

Z.ai 是智谱 AI 的国际品牌，发布开源 GLM 系列大模型（GLM-4 等），提供高性价比的 API 与免费使用入口。

GPT4All 是 Nomic AI 推出的本地大语言模型平台，无需联网即可在普通电脑上运行多种开源模型。

MiniCPM 是 OpenBMB 与面壁智能推出的端侧大模型系列，以「小参数、高性能」著称，MiniCPM 2B/4B 可在手机、树莓派等端侧设备流畅运行，支持视觉多模态（MiniCPM-V）与长文本，是端侧 AI 部署的代表作。

BigScience 项目发布的开源多语言大模型，1760 亿参数，支持 46 种自然语言与 13 种编程语言，是全球最大规模的多语言开放模型之一。

昆仑万维开源的 Skywork 系列中文大模型，覆盖 1.5B 到 13B 参数多档规模，在中文理解与生成上表现扎实，Apache 2.0 许可开放商用。

非营利 AI 研究组织，开源 GPT-NeoX、Pythia 等经典大模型与训练工具，以复现和透明研究闻名，是开源 LLM 社区的重要推动者。

LG AI Research's open-source EXAONE model series — EXAONE 4.5 delivers strong multilingual reasoning across 1.2B-33B sizes.

Apple's open-weights language models — OpenELM and Apple Foundation Models for efficient on-device AI research.

Best open-source state-space model (SSM) architecture — selective state spaces give linear-time sequence modeling that rivals Transformers on long sequences.

Best fully-open LLM from AI2 — open weights, data, code and training recipes.

Best open-weights 314B MoE model from xAI — Grok-1, the base model behind Grok.

Best open-source bilingual LLM series from Zhipu AI — GLM-4 with strong Chinese and English performance.

Best open-weights reasoning model from Moonshot AI — 1T-parameter K2, strong at coding and agentic tasks.

Gpt-OSS is OpenAI's open-weight model family (20B and 120B) — Apache-2.0 licensed, trained with open recipes, competitive with proprietary models.

Qwen is Alibaba's open-source LLM family — Qwen3, QwQ reasoning, and Qwen-VL multimodal models topping open-model leaderboards.

AI2's open post-training recipe and model family delivering frontier-style performance at every size

Hugging Face's tiny efficient LLM family (135M/360M/1.7B) designed for on-device and edge inference

BigCode's open code LLM family (3B/7B/15B) trained on The Stack v2 for code generation and completion

Decentralized AI compute network - train and run open models across distributed GPUs worldwide; backed by prominent investors, offering open-weight frontier-scale models like the Prime series.

NVIDIA开源的Nemotron模型针对推理和智能体任务进行了优化，并与TensorRT-LLM搭配用于企业级推理。

ModelBest是清华系AI实验室，其开源MiniCPM小参数模型引领端侧AI趋势。

Sakana AI是一家总部位于东京的AI研究实验室，以进化模型融合和自然启发智能体著称，由NVIDIA和日本方面支持。

微软的小型开放权重语言模型Phi-4，以紧凑体积实现强大推理，可在消费级硬件上运行，支持端侧AI场景。

百度最强开源中文大模型系列——ERNIE 4.5与ERNIE 3.0，中文理解与工具调用能力出色。

最佳基于RNN的开源LLM——RWKV结合了transformer性能与线性时间推理，实现高效本地部署。

来自TII的最佳开源LLM系列——Falcon 180B和Falcon-H1，基于优质网络数据训练的免版税模型。

最佳设备原生基础模型 - Liquid LFM和K2模型在边缘设备和笔记本上高效运行，提供前沿性能，并向开发者开放权重。

搜狗创始人王小川创办的中国大模型初创公司；开源了在医疗/金融领域表现强劲的百川3/4系列模型，以及百川-M1推理模型。

腾讯全模态大语言模型家族：首个开源万亿参数MoE（混元-Large）、非Attention A13B、开源多模态及视频模型。

中国大模型公司（创始人姜大昕，前微软副总裁），开源Step-1/Step-2模型，并推出多模态与推理能力强大的Step-3。

NVIDIA开源大模型家族，专为AI Agent与RAG场景优化。

IBM 开源 Granite 模型系列，覆盖代码生成与语言理解，企业级可信 AI。

上海人工智能实验室开源大模型系列，中文能力突出，多模态覆盖。

最佳开源MoE编程模型——Kimi K2，拥有1T参数、128k上下文及顶尖SWE-bench性能。

最佳中国开源大模型实验室——MiniMax-01/M1/M2/M3模型，支持百万级token上下文，外加海螺AI视频生成器。

最佳开源中文大模型系列——从GLM-4到GLM-4.5及GLM-5，中文、代码与数学性能顶尖，许可协议对商用友好。

Snowflake Arctic is an enterprise-grade open-source LLM optimized for SQL generation and data analysis. Ideal for data analytics and enterprise LLM applications.

DBRX is Databricks' open-source LLM, built on a Mixture-of-Experts (MoE) architecture. It excels at coding and reasoning tasks and is fully open-source.

由艾伦人工智能研究所开发的全开源语言模型。完全透明：随训练数据、代码、日志及中间检查点一并发布。当前版本：OLMo 2。

基于Ray构建的ML平台。将AI训练、推理和部署从笔记本扩展到集群。OpenAI、Uber、Spotify用于分布式ML工作负载。

多模态AI模型公司。开发理解图像、视频和文本的最先进视觉语言模型。核心模型：Reka Core、Reka Edge、Reka Flash。

AI21 Labs 开发了 Jamba 系列开源大语言模型，以其混合 SSM-Transformer 架构和高效率著称。

Cohere为企业构建企业级大语言模型（Command R+）和检索增强生成（RAG）平台。

xAI开发Grok系列大语言模型，通过X平台提供实时知识、推理和多模态能力。

01.AI开发Yi系列开源大语言模型，在中英文等多语言任务中表现优异。由AI先驱李开复博士创立。

Nous Research 是一家开源 AI 研究组织，以 Hermes 系列、Capybara 和 Yarn 等微调语言模型闻名，专注于数据集质量、模型对齐和长上下文能力。

微软的小型开源语言模型系列（Phi-3、Phi-4）。Phi模型专为高效和端侧部署设计，在推理、编程和数学任务上表现超出其体量。

Gemma是Google推出的开放权重LLM系列，提供2B、7B和27B三种参数规模。专为负责任AI开发设计，Gemma以轻量级封装提供顶尖性能，适合研究人员和开发者使用。

Stability AI 是开源图像生成模型系列 Stable Diffusion 背后的公司，还开发了用于语言的 StableLM、用于编程的 Stable Code 和用于视频生成的 Stable Video。该公司开创了开源生成式 AI 的先河。

French AI lab behind the Mistral and Mixtral model families. Known for efficient open-weight models with strong performance. 🔗 Stars 10k+ github.com/mistralai/mistral-inference

Meta 的旗舰开源 LLM 系列。Llama 4 带来多模态能力、更长上下文和更强的推理。 🔗 官方：llama.com | Llama 4：ai.meta.com/llama

High-throughput LLM inference engine with PagedAttention. Essential for production deployments needing low latency and efficient GPU memory management. 🔗 Stars 40k+ github.com/vllm-project/vllm

Alibaba's open-source LLM family. Qwen 2.5 offers strong multilingual support, long context (128K), and competitive performance in a compact package. 🔗 Stars 20k+ github.com/QwenLM/Qwen2.5