open-llms权威榜单：2025商用LLMTOP50

【免费下载链接】open-llms 📋 A list of open LLMs available for commercial use. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/open-llms

你还在为选择合适的商用大语言模型（LLM，Large Language Models）而烦恼吗？面对市场上众多的模型，如何挑选出性能优异、许可友好且适合商业场景的解决方案？本文将为你呈现2025年最值得关注的50款商用LLM，帮助你快速找到满足业务需求的理想模型。读完本文，你将了解到各模型的核心参数、发布时间、许可类型及适用场景，轻松应对模型选择难题。

榜单概述

本榜单基于open-llms项目整理，该项目致力于收集可商用的开源大语言模型，为企业和开发者提供权威参考。榜单涵盖了从2019年到2024年间发布的50款主流模型，覆盖不同参数规模、应用场景和许可类型，为各类商业需求提供全面选择。

模型分类与关键指标

参数规模分布

商用LLM的参数规模从最小的0.06B到最大的314B不等，可满足从边缘设备到云端服务器的各种部署需求。以下是不同参数规模的模型数量分布：

参数规模（B）	模型数量	代表模型
0-1	8	T5 (0.06B), DLite (0.124B)
1-10	23	ChatGLM (6B), Mistral 7B
10-50	12	MPT-30B, Jais-30B
50以上	7	LLaMA 2 (70B), Grok-1 (314B)

许可类型分析

商用LLM的许可类型直接影响其商业应用范围，常见许可类型包括：

• Apache 2.0：最宽松的商用许可之一，允许自由使用、修改和分发，如T5、RWKV 4等。
• MIT：宽松许可，仅要求保留版权和许可声明，如Dolly、OpenHermes等。
• OpenRAIL-M：专注于AI模型的开放许可，有一定使用限制，如Bloom。
• Custom：定制许可，通常有用户数量或应用场景限制，如ChatGLM、Qwen1.5等。

重点模型推荐

轻量级模型（≤10B）

Mistral 7B v0.2

• 发布时间：2023/12
• 参数规模：7B
• 上下文长度：32k
• 许可类型：Apache 2.0
• 特点：高效的中型模型，支持32k长上下文，适用于对话系统和文本生成任务，部署成本低。

ChatGLM3

• 发布时间：2023/10
• 参数规模：6B
• 上下文长度：128k
• 许可类型：Custom（免费，有使用限制）
• 特点：国产优秀模型，支持超长上下文，特别优化中文处理能力，适合中文商业场景。

中大型模型（10-50B）

MPT-30B

• 发布时间：2023/06
• 参数规模：30B
• 上下文长度：8192
• 许可类型：Apache 2.0, CC BY-SA-3.0
• 特点：高性能基础模型，支持长文本处理，适合企业级内容生成和分析任务。

Jais-30b v3

• 发布时间：2024/03
• 参数规模：30B
• 上下文长度：8192
• 许可类型：Apache 2.0
• 特点：优化阿拉伯语处理能力，多语言支持强，适合中东地区商业应用。

大型模型（≥50B）

LLaMA 2

• 发布时间：2023/06
• 参数规模：7-70B
• 上下文长度：4096
• 许可类型：Custom（用户数<7亿）
• 特点：Meta发布的开源模型，性能接近闭源模型，适合大规模商业部署。

Grok-1

• 发布时间：2024/03
• 参数规模：314B
• 上下文长度：8192
• 许可类型：Apache 2.0
• 特点：目前参数规模最大的开源模型之一，具备强大的通用能力，适合高端商业需求。

商业应用指南

选型建议

1. 边缘部署：选择参数≤10B的模型，如Phi-2（2.7B）、GPT-J-6B，平衡性能与资源消耗。
2. 企业级应用：10-50B模型如MPT-30B、Llama 3（8B/70B）提供最佳性价比。
3. 高端需求：50B以上模型如LLaMA 2（70B）、Grok-1适合大规模数据处理和复杂任务。

部署示例

以下是使用Apache 2.0许可的Mistral 7B模型进行本地部署的简单示例：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2")

inputs = tokenizer("你好，我想了解商用LLM的选择建议。", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

未来趋势展望

1. 模型小型化：如Phi-2（2.7B）、DLite（1.5B）等小模型性能持续提升，降低商用门槛。
2. 长上下文支持：模型上下文长度从早期的512增长到现在的1M（LWM模型），支持更复杂任务。
3. 混合专家模型（MoE）：如Qwen1.5 MoE、Mixtral 8x22B通过专家并行提升效率，降低部署成本。
4. 多语言优化：Jais系列（阿拉伯语）、FLOR（西班牙语/加泰罗尼亚语）等针对特定语言优化的模型增多。

总结

open-llms项目提供的商用LLM榜单涵盖了当前最全面的可商用开源模型，无论你是初创企业还是大型机构，都能找到适合的解决方案。选择模型时，需综合考虑参数规模、许可类型、上下文长度和特定任务需求，同时关注模型的持续更新和社区支持。随着技术的快速发展，商用LLM将在更多领域发挥重要作用，为企业创新提供强大动力。

欢迎通过项目LICENSE了解详细许可信息，或参与open-llms项目贡献和更新模型列表，共同推动商用LLM生态发展。

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