lonePatient/awesome-pretrained-chinese-nlp-models

项目简介

一份精心策划、持续更新的开源中文NLP模型列表（"Awesome"列表）——包括大语言模型、多模态模型和经典预训练模型，以及围绕它们的工具、基准测试和平台。

包含内容

1. 大语言模型（LLM）——分为六个类别：

类别	涵盖内容
Base-LLM	参数超过70亿的通用基础模型（例如：Qwen-2.5、InternLM、Llama-3.1）
Domain-Base-LLM	面向金融、医疗、代码、数学等特定领域的基础模型（例如：Tongyi-Finance、ChiMed-GPT、CodeShell）
ChatLLM	用于对话和问答的会话模型（例如：DeepSeek-V3、GLM-4.6、Kimi-K2）
Domain-ChatLLM	面向垂直领域的会话模型，大多专注于代码（例如：DeepSeek-Coder-V2、CodeGeeX4）
MultiModal-ChatLLM	处理图像、音频、视频、3D或文档以及文本的模型（例如：MiniMax-Music3、Qianfan-OCR）
ReasoningLLM	具有强大数学/逻辑推理能力的模型（例如：GLM-5.3、Qwen3.8-Flash-Next）

2. 经典预训练模型系列（LLM前时代）：

• NLU（自然语言理解）：BERT、RoBERTa、ALBERT、ERNIE等——29个模型
• NLG（自然语言生成）：GPT、T5、BART、CPM、RWKV等——18个模型
• NLU-NLG（两者兼具）：UniLM、GLM、CPT、SimBERT——9个模型
• 多模态预训练：WenLan、CogView、Chinese-CLIP、OFA——13个模型

3. 嵌入模型——16个用于将文本/图像/视频转换为向量表示的模型（例如：Qwen3-Embedding、Conan-embedding-v1）。

4. 评估基准——七个用于衡量模型质量的工具：

• C-Eval：横跨52个学科的13,948道多项选择题
• FlagEval：多维评估（准确性、效率、鲁棒性）
• SuperCLUElyb：使用Elo评级系统进行的匿名人与人对战模型
• XiezhiBenchmark：横跨516个学科的220,000道题
• Open LLM Leaderboard：HuggingFace的英语为主的排行榜
• Chinese LLM Safety Evaluation Platform：检查仇恨言论、偏见、隐私侵犯等
• OpenCompass：支持零样本、少样本和思维链测试的开源评估框架

5. 开源模型平台——模型下载地址：HuggingFace、ModelScope、flagopen、始智AI (wisemodel)。

6. 数据集仓库——七个训练数据来源，包括CLUECorpus2020（100GB中文文本）和MNBVC（大规模中文语料库）。

7. 其他Awesome列表——52个额外精选资源列表（AI代理、Claude技能等）。

每个模型条目的展示方式

每个模型以表格形式呈现，包含：大小（参数数量）、发布日期、语言、架构（例如：MoE = 混合专家，CD = 因果解码器）、下载链接、项目链接、机构，有时还有论文或博客链接。完整列表存储在单独的docs/文件中；README仅显示示例。

实用说明

• README推荐在中国大陆难以从主站下载的用户使用HuggingFace镜像（hf-mirror.com）。
• 该项目链接到学术综述论文《A Survey of Large Language Models》（arXiv:2303.18223）。
• 该列表正在积极维护中，更新日志显示定期添加新模型（例如：2026年8月添加了Hy4-preview和GLM-5.3）。

一句话总结

一个一站式、组织良好的开源中文NLP模型目录——从经典的BERT时代模型到现代LLM——以及使用或评估它们所需的基准、平台和数据集。