中国与国外大模型资源汇总：LLMs-In-China助力AI研究者全面了解大模型

在人工智能研究和应用快速发展的今天，大模型（Large Language Models, LLMs）已成为自然语言处理、计算机视觉和多模态应用的重要基础。然而，国内外大模型信息分散，研究者和开发者很难快速获取完整资源。LLMs-In-China提供了一个系统化的整理平台，收录了18个国外大模型和188个中国大模型，并持续更新开源模型及数据集情况，为国内AI研究者、开发者和爱好者提供全面参考和深度分析。

LLMs-In-China不仅列出了模型名称和类别，还详细记录了模型来源、所在省份或城市及具体说明信息，帮助用户快速理解每个模型的特性与应用背景。同时，该仓库提供开源模型资源链接，方便研究者进行实验和项目开发，提升大模型应用效率。

LLMs-In-China是什么？

LLMs-In-China是一个专注于收集和分析大模型资源的GitHub仓库，目标是呈现中国大模型的发展全景。仓库中包含188个中国大模型以及18个国外代表性大模型，提供详细的模型类别、来源、城市和说明信息，同时对开源模型及相关数据集进行持续分析。该平台旨在帮助AI研究者、开发者及学生快速获取大模型信息，支持学习、研究及开发实践。

开源地址：https://github.com/wgwang/awesome-LLMs-In-China

核心功能

LLMs-In-China面向AI从业者、研究者和爱好者，提供系统化的大模型资源整理与分析功能。

• 中国大模型收录——整理188个国内大模型，包括名称、类别、来源和说明信息。
• 国外大模型列表——收录18个国外代表性大模型，便于对比与研究。
• 开源模型分析——提供详细的开源模型和数据集信息，便于实验和开发。
• 分类清晰——按模型类型、应用领域和来源省份进行整理，便于快速查找。
• 持续更新——定期更新模型信息和开源资源，确保内容及时。
• GitHub托管——基于GitHub，支持版本控制和社区协作。
• 学习与研究参考——为AI研究者提供可视化分析、对比参考及深度洞察。

使用场景

LLMs-In-China适合AI研究、项目开发及学习场景，让用户快速掌握大模型发展状况。

操作指南

用户可在几分钟内使用LLMs-In-China获取大模型资源：

1. 打开LLMs-In-China的GitHub仓库首页。
2. 浏览README文件或使用搜索功能查找特定模型。
3. 查看模型详细信息，包括名称、类别、来源及说明。
4. 点击提供的开源链接获取模型或数据集资源。
5. 可将信息导入本地文档或实验环境进行分析。
6. 若需要参与更新或反馈，可通过GitHub提交Issue或Pull Request。
7. 注意模型下载和使用需遵循开源许可或版权规定。

支持平台

LLMs-In-China基于Web的GitHub平台访问，无需安装额外客户端，兼容PC、平板和手机浏览器。用户可在Windows、Mac、iOS或Android设备上浏览、下载及操作，同时支持GitHub工具链进行版本管理或贡献代码。

产品定价

免费使用，所有资源信息和开源模型均可免费访问，无需付费或注册。

常见问题

Q1：LLMs-In-China是否安全？
平台为GitHub托管，仅提供模型信息和开源资源链接，使用安全。

Q2：是否收费？
仓库及模型信息完全免费，访问和下载开源模型无需付费。

Q3：是否需注册GitHub账号？
浏览和下载资源无需注册，但提交Issue或贡献代码需要GitHub账户。

Q4：资源准确性如何？
仓库内容由维护者整理，信息来源公开，可能随模型更新而变化，建议用户核对最新数据。

Q5：是否有限地区访问限制？
GitHub全球可访问，但在部分网络环境下可能需要科学上网工具。

跳跳兔小结

LLMs-In-China提供了国内外大模型的全面整理与深度分析，是AI研究者、开发者和学生获取大模型信息的便捷平台。其优势在于覆盖全面、更新及时、分类清晰且完全免费，但模型使用需遵循开源协议或版权规定。平台适合学习、研究和实验场景，不适合直接用于商业化未经授权的大模型部署。