随着chatgpt诞生，开源大模型的也获得了突飞猛进的进展，值得关注的是国内本地私有大模型已经在很多真实的场景中落地，比如智能客服。美国的技术研发能力遥遥领先，但是不得不说落地应用这块是我们的强项。企业使用大模型一般需要考虑数据隐私和安全的问题，所以一般会选择开源大模型在本地部署，然后通过微调大模型参数，让它适用企业的特殊场景。以下介绍几个比较常用的开源大模型，对比他们的特点和使用场景。

模型名称	优点	缺点	适用场景
ChatGLM-3	强大的语言理解能力 适用于多轮对话 支持中英双语	需要较大的计算资源 可能存在偏见和误解	对话系统 客户服务 语言翻译
LLaMA-3	小型模型尺寸 良好的语言生成能力 适用于资源受限环境	在复杂任务上可能不如大型模型	语言生成 文本摘要 情感分析
Qinwen2	中文语言模型 支持中文方言和古文	对非中文语境支持有限 需要针对方言优化	中文文本处理 中文语言教学 中文文学创作
DeepSeek-v2	问答系统专精 理解复杂问题 精确信息检索	非结构化数据检索局限 需要大量训练数据	知识问答 信息检索 教育辅助
Vicuna13-B	多语言支持 上下文理解能力	高计算资源需求 特定任务可能非最优	多语言处理 跨领域问答
Mistral 7B	生成能力和多样性好 适合生成任务	在理解任务上可能不足 显存需求可能限制部署	文本生成 创意写作辅助
Yi-34B-Chat	优秀的对话生成能力 适合复杂对话任务	高计算资源需求 对非对话任务效率不高	对话系统 多轮对话应用
phi	广泛的语言理解和生成能力 适合多种NLP任务	特定任务需额外微调 硬件资源要求可能较高	通用NLP 文本生成 问答系统