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市面上有哪些模型，国内与国外，开源和闭源，热门的 友好的，哪些是小模型 适合个人本地学习练习用的，按照这些维度或者更多的维度 汇总发我。我需要对 大模型和小模型 有一个总体的了解
基于最新的搜索结果，我为你整理一个全面的大模型和小模型汇总，按照你提到的各个维度来分类：
🌍 国内外模型分布
国外主流模型
闭源商业模型：
- OpenAI系列：GPT-4o, GPT-4.5-Preview, o1-preview, o1-mini
- Anthropic系列：Claude 3.5 Sonnet, Claude 3.7 Sonnet
- Google系列：Gemini 2.0 Pro, Gemini 1.5 Pro, Gemini 2.5 Pro
- Meta系列：部分闭源版本
开源模型：
- Meta Llama系列：Llama 3, 3.1, 3.2, 3.3 (8B-405B)
- Mistral AI系列：Mistral 7B, Mixtral 8x7B/8x22B, Mistral Large
- Google开源：Gemma 2B/7B, Phi-3, Phi-4
- 微软：Phi系列 (2.7B-4B)
国内主流模型
主要厂商分布：
- 阿里巴巴：Qwen系列 (0.5B-72B), QwQ-32B
- 深度求索：DeepSeek系列 (1B-671B), DeepSeek-R1
- 字节跳动：Doubao-1.5-pro
- 腾讯：Hunyuan-turbos
- 智谱AI：GLM系列, GLM-Zero
- 百度：ERNIE-4.0系列
- 月之暗面：Kimi系列
- 零一万物：Yi系列
- 360：360智脑系列
🔓 开源 vs 闭源对比
顶级开源模型 (2024-2025)
| 模型名称 | 参数量 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek-R1 | 671B | 推理能力强，成本效益高 | 复杂推理、编程 |
| Qwen2.5-72B | 72B | 超越Llama3.1-405B性能 | 通用任务、中文处理 |
| Llama 3.1-405B | 405B | 最大开源模型 | 企业级应用 |
| Mixtral 8x22B | 141B (39B激活) | MoE架构，效率高 | 多语言、编程 |
顶级闭源模型
| 模型名称 | 开发商 | Elo评分 | 特点 |
|---|---|---|---|
| o3-mini | OpenAI | 76.01 | 最新推理模型 |
| DeepSeek-R1 | 深度求索 | 70.33 | 开源推理之王 |
| Claude 3.7 Sonnet | Anthropic | 68.02 | 对话体验佳 |
| GPT-4.5-Preview | OpenAI | 67.46 | 综合能力强 |
📱 小模型推荐 (适合个人本地学习)
超轻量模型 (1B-3B)
最适合CPU运行：
- Qwen2.5-0.5B/1.5B/3B - 阿里巴巴，中文友好
- Llama 3.2-1B/3B - Meta，移动端优化
- Gemma-2B - Google，1.4GB大小
- DeepSeek-R1-Distill-1.5B - 深度求索，推理能力强
- Phi-2 (2.7B) - 微软，性能优异
轻量模型 (7B级别)
推荐配置：8-16GB显存
- Qwen2.5-7B - 编程数学能力强 (HumanEval 85+, MATH 80+)
- Llama 3.1-8B - 128K上下文，通用性好
- Mistral-7B - 推理能力出色
- DeepSeek-Coder-7B - 专业编程模型
- Gemma-7B - 4.8GB大小，平衡性好
中等模型 (13B-32B)
推荐配置：16-32GB显存
- Qwen2.5-14B/32B - 性能接近大模型
- DeepSeek-V3 (37B激活) - MoE架构，效率高
- Mixtral 8x7B - 47B总参数，13B激活
- Llama 3.2-11B - 视觉语言模型
🔥 热门友好模型推荐
最受欢迎开源模型 (按下载量)
- Llama系列 - Meta，生态最完善
- Qwen系列 - 阿里巴巴，中文最佳
- Mistral系列 - 欧洲之光，商业友好
- DeepSeek系列 - 性价比之王
- Gemma系列 - Google出品，质量保证
新手最友好模型
本地部署简单：
- Ollama支持的模型：一键部署
ollama run llama3(8B, 4.7GB)ollama run qwen:7bollama run gemma:2b(1.4GB)ollama run deepseek-coder:7b
💻 本地部署硬件需求指南
显存需求计算公式
- 无量化：显存(GB) = 参数量(B) × 2
- 4bit量化：显存(GB) = 参数量(B) ÷ 2
- 8bit量化：显存(GB) = 参数量(B) × 1
硬件配置推荐
| 显存大小 | 推荐模型 | 量化方式 |
|---|---|---|
| 4-8GB | 1B-3B模型 | 无需量化 |
| 8-16GB | 7B模型 | 4bit量化 |
| 16-24GB | 13B-14B模型 | 4bit量化 |
| 24-32GB | 32B模型 | 4bit量化 |
| 40GB+ | 70B+模型 | 4bit量化 |
CPU运行友好模型
- Phi-2 (2.7B) - CPU友好，性能不错
- TinyLlama (1.1B) - 专为资源受限设备设计
- Qwen2.5-0.5B - 超轻量，CPU可流畅运行
🚀 快速开始推荐
零基础入门路线
- Ollama + Qwen2.5-7B - 最佳中文体验
- Ollama + Llama 3.1-8B - 最佳通用体验
- Ollama + Gemma-2B - 最低硬件要求
- Ollama + DeepSeek-Coder-7B - 编程学习专用
进阶路线
- 本地部署Qwen2.5-32B - 接近商业模型体验
- 尝试DeepSeek-R1 - 体验开源推理能力
- 部署专业模型 - 如数学专用、代码专用等
📊 2024-2025最新排名总结
综合能力TOP5：
- DeepSeek-R1 (开源推理之王)
- QwQ-32B (阿里巴巴推理模型)
- Qwen2.5-72B (综合性能优异)
- Llama 3.1-405B (开源最大模型)
- Mixtral 8x22B (MoE架构典范)
个人学习TOP5：
- Qwen2.5-7B (中文+编程双强)
- Llama 3.1-8B (生态完善)
- DeepSeek-Coder-7B (编程专业)
- Gemma-7B (Google品质)
- Mistral-7B (推理优秀)
这个汇总覆盖了从超轻量CPU模型到大型GPU模型的完整谱系，你可以根据自己的硬件条件和学习目标选择合适的模型开始实践！