全球大模型图谱：涵盖 18 个海外及 188 个国产 LLM 的对比清单

LLMs-In-China：追踪中国大模型生态的开源索引

LLMs-In-China 是一个专注于记录大模型发展轨迹的 GitHub 仓库。该项目不仅汇总了 18 个国外主流模型，更详尽地梳理了 188 个中国大模型的分布情况。

该仓库通过结构化的方式，记录了每个模型的名称、类别、来源城市及详细说明，旨在为开发者和研究者提供一个深度分析国内开源模型及数据集的参考基准。

深度解析：什么是大模型 (LLMs)

大语言模型（Large Language Models）是指在参数规模和计算资源上达到极高量级的机器学习模型。其核心逻辑是通过数百万甚至数十亿个参数，在海量数据的训练过程中捕捉复杂的模式与规律，从而极大提升模型的表示能力与任务处理性能。

在实际应用中，大模型通常依托于深度神经网络。典型的代表性模型包括：

• 自然语言处理： 如 GPT-3、BERT 等，改变了文本生成与理解的范式。
• 专项领域突破： 如 AlphaGo Zero 在复杂博弈与策略分析中的应用。

由于参数量巨大，这类模型的训练与推理过程对高性能计算设备（如 GPU 集群）以及大规模高质量数据集有着极高的依赖。

资源获取

你可以通过以下 GitHub 链接访问该完整列表，实时跟踪国内外大模型的更新动态：

项目地址：https://github.com/wgwang/LLMs-In-China