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100中文大模型开源项目合集3步找到能部署的那一个【免费下载链接】Awesome-Chinese-LLM整理开源的中文大语言模型以规模较小、可私有化部署、训练成本较低的模型为主包括底座模型垂直领域微调及应用数据集与教程等。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/Awesome-Chinese-LLM中文大模型这么多挑起来很费劲有的权重不开放有的大到你的机器根本跑不动有的连能不能商用都不确定。本文用开源的中文大模型项目合集 Awesome-Chinese-LLM 当一张地图带你找到参数规模适合自己显存的模型并用几条命令跑通它。它到底是什么中文大模型开源项目的导航图Awesome-Chinese-LLM 不是一个模型而是一份持续维护的开源中文大语言模型“索引”。它的收录口径很明确参数规模较小、可私有化部署、训练成本低。所有资源都围绕这条主线整理目前已收录 100 多项。内容分四层底座模型覆盖 ChatGLM、Qwen、InternLM、Baichuan、DeepSeek、Yi、XVERSE 等系列的各代版本垂直领域微调模型覆盖医疗、法律、金融、教育、电商、科技、网络安全、农业八个方向再加上预训练、SFT、偏好数据集以及训练微调、推理部署、评测框架和教程。打个比方主流大模型像散落各处的城市而这个仓库负责把路网画出来、标上里程并注明哪些城市可以免费通行。README 里的“底座模型细节概览”表格把每个模型的参数大小、训练 token 数、最大上下文长度、是否可商用列成一张表是最有用的入口。从零到跑通的最小路径先克隆仓库看资源地图。顶层 README 开头就是底座模型表格和目录doc/ 目录还按底座拆出了思维导图文件。git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/Awesome-Chinese-LLM cd Awesome-Chinese-LLM然后挑模型。经验法则是单张 12GB 消费级显卡从 6B~7B 档起步比如 ChatGLM-3-6B、Baichuan-7B13B 以上看量化版本。定好后装推理依赖。pip install torch transformers最后加载并测一次推理。合集里的模型基本都是 HuggingFace 格式三行代码就够。from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(THUDM/chatglm3-6b) model AutoModelForCausalLM.from_pretrained(THUDM/chatglm3-6b, device_mapauto)显存紧张时加 4bit 量化参数即可相当于给大模型瘦身。拿到回复后部署路径就跑通了。核心能力实测合集里的典型模型能做什么合集本身不产出效果效果取决于你选中的模型。下面挑三个典型场景用“你输入什么 → 它返回什么”的方式展示。通用对话底座模型层如 ChatGLM-3、Qwen 系列你用一句话解释监督微调和人类反馈强化学习的区别模型监督微调是让模型模仿人写的“示范答案”人类反馈强化学习则是让模型根据“答案好坏排序”来学习前者学格式后者学偏好。医疗咨询DoctorGLM、Med-ChatGLM 等医疗微调模型明细见 doc/Medical.md你最近经常心悸、偶尔头晕应该挂什么科、大概会做什么检查模型建议先挂心内科。常规会先做心电图必要时加做 24 小时动态心电图和心脏彩超头晕同时建议监测血压。AI 回答仅供参考不能替代医生诊断。法律问答Lawyer LLaMA、LexiLaw 等法律微调模型你劳动仲裁主张加班费需要保留哪些证据模型常见有效的证据包括加班审批记录、考勤打卡数据、工作群聊记录、工资条与银行流水同事证言也可作为辅助注意在举证期限内提交。垂直领域模型是这份合集里信息密度最高的部分每个模型都标注了基座、训练数据和算力配置一眼能判断能不能复现、适不适合继续往下微调。谁会用、怎么用如果你是做私有化部署落地的开发者或学生把 README 的底座概览表当选型单用先看参数大小判断显存够不够再看可商用一栏确认能不能写进交付方案。如果你是医疗、法律这类垂直方向的研究者要的不是通用模型而是“可微调的底座 领域数据”。合集的医疗、法律、金融板块逐个列出了各模型的基座、数据集和算力要求复现或改进时可直接照抄配置参考。如果你写行业调研或综述doc/ 下的 LLM、Medical、Legal、Financial 四份思维导图就是现成的大盘结构图不必自己逐个仓库拼。踩过的坑与调优经验模型挑花眼——别追新盯参数规模、最大上下文长度、是否可商用三栏看。多数验证场景 6B~7B 档就够用了。13B 加载直接 OOM——换官方提供的 4bit 量化版本加载时指定device_mapauto。这招和“给大模型瘦身”是一个意思显存占用能降一半以上。落地商用时卡在授权——开工前先查 README 表格里的商用一栏。部分底座模型需要填写问卷登记后才能免费商用这一步省不下来。想做垂直微调却找不到数据——看数据集板块预训练、SFT、偏好数据分开列着各垂直板块也标注了模型所用的具体数据集照着找就行。高频疑问速答这个仓库提供模型权重吗不提供。它是导航型仓库权重在各项目自己的主页合集负责帮你选型和核对信息。最小的能跑多大1B~3B 档量化后普通笔记本核显级别就能试7B 档是 12GB 显存的舒适线。内容会不会过时清单在持续增补定期翻一遍 README 目录和 doc/ 下四张思维导图即可。如果只想用一件事了解中文大模型的开源版图它就是那个“地图”模型在各项目主页路在这个合集里。挑一个 7B 档的今天就能跑通第一句中文对话。【免费下载链接】Awesome-Chinese-LLM整理开源的中文大语言模型以规模较小、可私有化部署、训练成本较低的模型为主包括底座模型垂直领域微调及应用数据集与教程等。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/Awesome-Chinese-LLM创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 100+中文大模型开源项目合集：3步找到能部署的那一个
100中文大模型开源项目合集3步找到能部署的那一个【免费下载链接】Awesome-Chinese-LLM整理开源的中文大语言模型以规模较小、可私有化部署、训练成本较低的模型为主包括底座模型垂直领域微调及应用数据集与教程等。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/Awesome-Chinese-LLM中文大模型这么多挑起来很费劲有的权重不开放有的大到你的机器根本跑不动有的连能不能商用都不确定。本文用开源的中文大模型项目合集 Awesome-Chinese-LLM 当一张地图带你找到参数规模适合自己显存的模型并用几条命令跑通它。它到底是什么中文大模型开源项目的导航图Awesome-Chinese-LLM 不是一个模型而是一份持续维护的开源中文大语言模型“索引”。它的收录口径很明确参数规模较小、可私有化部署、训练成本低。所有资源都围绕这条主线整理目前已收录 100 多项。内容分四层底座模型覆盖 ChatGLM、Qwen、InternLM、Baichuan、DeepSeek、Yi、XVERSE 等系列的各代版本垂直领域微调模型覆盖医疗、法律、金融、教育、电商、科技、网络安全、农业八个方向再加上预训练、SFT、偏好数据集以及训练微调、推理部署、评测框架和教程。打个比方主流大模型像散落各处的城市而这个仓库负责把路网画出来、标上里程并注明哪些城市可以免费通行。README 里的“底座模型细节概览”表格把每个模型的参数大小、训练 token 数、最大上下文长度、是否可商用列成一张表是最有用的入口。从零到跑通的最小路径先克隆仓库看资源地图。顶层 README 开头就是底座模型表格和目录doc/ 目录还按底座拆出了思维导图文件。git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/Awesome-Chinese-LLM cd Awesome-Chinese-LLM然后挑模型。经验法则是单张 12GB 消费级显卡从 6B~7B 档起步比如 ChatGLM-3-6B、Baichuan-7B13B 以上看量化版本。定好后装推理依赖。pip install torch transformers最后加载并测一次推理。合集里的模型基本都是 HuggingFace 格式三行代码就够。from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(THUDM/chatglm3-6b) model AutoModelForCausalLM.from_pretrained(THUDM/chatglm3-6b, device_mapauto)显存紧张时加 4bit 量化参数即可相当于给大模型瘦身。拿到回复后部署路径就跑通了。核心能力实测合集里的典型模型能做什么合集本身不产出效果效果取决于你选中的模型。下面挑三个典型场景用“你输入什么 → 它返回什么”的方式展示。通用对话底座模型层如 ChatGLM-3、Qwen 系列你用一句话解释监督微调和人类反馈强化学习的区别模型监督微调是让模型模仿人写的“示范答案”人类反馈强化学习则是让模型根据“答案好坏排序”来学习前者学格式后者学偏好。医疗咨询DoctorGLM、Med-ChatGLM 等医疗微调模型明细见 doc/Medical.md你最近经常心悸、偶尔头晕应该挂什么科、大概会做什么检查模型建议先挂心内科。常规会先做心电图必要时加做 24 小时动态心电图和心脏彩超头晕同时建议监测血压。AI 回答仅供参考不能替代医生诊断。法律问答Lawyer LLaMA、LexiLaw 等法律微调模型你劳动仲裁主张加班费需要保留哪些证据模型常见有效的证据包括加班审批记录、考勤打卡数据、工作群聊记录、工资条与银行流水同事证言也可作为辅助注意在举证期限内提交。垂直领域模型是这份合集里信息密度最高的部分每个模型都标注了基座、训练数据和算力配置一眼能判断能不能复现、适不适合继续往下微调。谁会用、怎么用如果你是做私有化部署落地的开发者或学生把 README 的底座概览表当选型单用先看参数大小判断显存够不够再看可商用一栏确认能不能写进交付方案。如果你是医疗、法律这类垂直方向的研究者要的不是通用模型而是“可微调的底座 领域数据”。合集的医疗、法律、金融板块逐个列出了各模型的基座、数据集和算力要求复现或改进时可直接照抄配置参考。如果你写行业调研或综述doc/ 下的 LLM、Medical、Legal、Financial 四份思维导图就是现成的大盘结构图不必自己逐个仓库拼。踩过的坑与调优经验模型挑花眼——别追新盯参数规模、最大上下文长度、是否可商用三栏看。多数验证场景 6B~7B 档就够用了。13B 加载直接 OOM——换官方提供的 4bit 量化版本加载时指定device_mapauto。这招和“给大模型瘦身”是一个意思显存占用能降一半以上。落地商用时卡在授权——开工前先查 README 表格里的商用一栏。部分底座模型需要填写问卷登记后才能免费商用这一步省不下来。想做垂直微调却找不到数据——看数据集板块预训练、SFT、偏好数据分开列着各垂直板块也标注了模型所用的具体数据集照着找就行。高频疑问速答这个仓库提供模型权重吗不提供。它是导航型仓库权重在各项目自己的主页合集负责帮你选型和核对信息。最小的能跑多大1B~3B 档量化后普通笔记本核显级别就能试7B 档是 12GB 显存的舒适线。内容会不会过时清单在持续增补定期翻一遍 README 目录和 doc/ 下四张思维导图即可。如果只想用一件事了解中文大模型的开源版图它就是那个“地图”模型在各项目主页路在这个合集里。挑一个 7B 档的今天就能跑通第一句中文对话。【免费下载链接】Awesome-Chinese-LLM整理开源的中文大语言模型以规模较小、可私有化部署、训练成本较低的模型为主包括底座模型垂直领域微调及应用数据集与教程等。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/Awesome-Chinese-LLM创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考