国内大模型：

1.  百度-文心一言：作为科技大厂中首个发布的生成式AI产品，百度“文心一言”于2023年3月16日开启邀测。它是百度文心大模型的最新版本，具备广泛的适用性和强大的功能。
2. 智谱AI-智谱清言：由清华大学知识工程实验室(KEG)技术成果转化而来，是国内最早一批研发大模型的企业。发布了包括双语千亿级超大规模预训练模型GLM-130B等在内的一系列产品。
3. 抖音-云雀：字节跳动公司基于云雀模型开发的AI工具，提供聊天机器人、写作助手以及英语学习助手等功能。
4. 百川智能-百川：由搜狗创始人王小川创立，发布了包括Baichuan-7B/13B在内的多款大模型。
5. 讯飞星火认知大模型：具备文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理等多项核心能力，支持多种场景下的应用。
6. 澜舟-孟子GPT：澜舟科技研发的孟子生成式大模型，功能强大，适用于多种任务。
7. 红棉小冰-小冰大模型：红棉小冰公司推出的大模型，具有独特的特性。
8. 快手-快意大模型：快手AI团队研发的大规模语言模型，包含预训练模型和对话模型。
9. 深言-语鲸大模型：深言科技推出的中英双语大语言模型，具备强大的语义理解和文本生成能力。

国外大模型：

1. OpenAI GPT-5：GPT系列的最新迭代，继续在自然语言处理领域保持领先，具有强大的语言生成、理解和推理能力。
2. Transformer：由谷歌提出，主要应用于自然语言处理任务，是一个基于注意力机制的模型。
3. ResNet：由微软提出，是目前最流行的深度学习模型之一，在ImageNet分类任务中曾创下最高的精确度记录。
4. BERT：由谷歌提出，是一种预训练模型，采用了双向编码器和Transformer结构，在自然语言处理任务上取得了出色的性能。
5. GAN：由伊恩·古德费勒提出，是一种生成式深度学习模型，通过对抗训练方式从噪声中生成合成图像。

如何选择

在这些层出不穷的大模型产品中选择适合自己的模型，需要从一下几点考虑：

• 明确需求：首先，你需要明确你的具体需求。这包括你希望模型解决什么问题、你的应用场景是什么、你的数据特征是什么等。只有明确了需求，才能有针对性地选择合适的模型。
• 评估模型性能：在选择模型时，你需要关注模型的性能表现。这包括模型的准确率、召回率、F1分数等指标。你可以通过查阅相关论文、实验报告或官方文档来了解模型的性能表现。同时，你也可以尝试在自己的数据集上进行实验，以验证模型的性能是否符合你的需求。
• 考虑模型复杂度：模型复杂度是另一个需要考虑的因素。一般来说，更复杂的模型可能具有更好的性能，但也需要更多的计算资源和时间来训练和推断。你需要根据自己的实际情况，权衡模型的复杂度和性能之间的关系，选择合适的模型。
• 了解模型的可解释性：在某些应用场景下，模型的可解释性非常重要。例如，在金融、医疗等领域，你需要了解模型是如何做出决策的，以便进行风险评估和决策支持。因此，在选择模型时，你需要关注模型的可解释性程度，并了解如何使用模型解释工具来解释模型的决策过程。
• 考虑模型的稳定性和鲁棒性：在实际应用中，数据可能会存在噪声、异常值等问题，这可能会影响模型的稳定性和鲁棒性。因此，在选择模型时，你需要考虑模型对数据噪声和异常值的敏感度，并了解如何使用相关技术来提高模型的稳定性和鲁棒性。
• 参考社区和专家意见：在选择模型时，你可以参考社区和专家的意见。他们可能已经对不同的模型进行了深入研究和实验，并积累了丰富的经验。你可以通过查阅相关论坛、博客或咨询专家来获取他们的建议和经验分享。
• 尝试多个模型并进行比较：最后，你可以尝试多个不同的模型，并在相同的数据集上进行实验和比较。通过对比不同模型的性能表现、复杂度、可解释性等方面的差异，你可以更全面地了解各个模型的优缺点，并做出更明智的选择。

上面列出的模型也不是全部，只是冰山一角。在选择大模型产品时，你要考虑多个因素，包括你的需求、硬件软件性能、模型复杂度、可解释性、稳定性和鲁棒性等。同时，参考社区和专家的意见，并尝试多个模型进行比较，以帮助你做出更明智的选择。