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Watsonx.ai是IBM于5月9日发布的新一代企业级生成式人工智能和机器学习平台，Watsonx.ai将由基础模型驱动的新的生成性人工智能和传统的机器学习结合起来，成为一个跨越人工智能生命周期的强大平台。使用Watsonx.ai，开发人员可以轻松地训练、验证、调整和部署模型，只需用一小部分数据在短期时间内快速建立人工智能应用。预计Watsonx.ai将在7月全面上市。

StableVicuna 是由 Stable Diffusion 背后的 StabilityAI 推出的第一个通过基于人类反馈的强化学习（RLHF）训练的大规模开源聊天机器人。StableVicuna是Vicuna v0 13b的进一步指令微调和RLHF训练版本，它是一个指令微调的 LLaMA 130亿模型。

Open LLM Leaderboard 是最大的大模型和数据集社区 HuggingFace 推出的开源大模型排行榜单，基于 Eleuther AI Language Model Evaluation Harness（Eleuther AI语言模型评估框架）封装。由于社区在发布了大量的大型语言模型（LLM）和聊天机器人之后，往往伴随着对其性能的夸大宣传，很难过滤出开源社区取得的真正进展以及目前的最先进模型。因此，Hugging Face 使用 Eleuther AI语言模型评估框架对模型进行四个关键基准测试评估。这是一个统一的框架，用于在大量不同的评估任务上测试生成式语言模型。Open LLM Leaderboard 的评估基准AI2 推理挑战（25-shot）：一组小学科学问题HellaSwag（10-shot）：一个测试常识推理的任务，对人类来说很容易（大约95%），但对SOTA模型来说具有挑战性。MMLU（5-shot）- 用于测量文本模型的多任务准确性。测试涵盖57个任务，包括基本数学、美国历史、计算机科学、法律等等。TruthfulQA（0-shot）- 用于测量模型复制在在线常见虚假信息中的倾向性。

百度推出的产业级知识增强大模型

Meta（Facebook）推出的AI大语言模型

在浏览器中组装、配置和部署自主人工智能的开源项目

StableLM是由Stable Diffusion背后的团队Stability AI最新推出的开源的类ChatGPT大语言模型，该模型目前处于Alpha版本，拥有的参数量分别为30亿和70亿，后续还将推出150亿到650亿参数模型。

Ollama是一个用于在本地计算机上运行大型语言模型的命令行工具，允许用户下载并本地运行像Llama 2、Code Llama和其他模型，并支持自定义和创建自己的模型。该免费开源的项目，目前支持macOS和Linux操作系统，未来还将支持Windows系统​​​​。此外，Ollama还提供了官方的Docker镜像，由此使用Docker容器部署大型语言模型变得更加简单，确保所有与这些模型的交互都在本地进行，无需将私有数据发送到第三方服务。Ollama在macOS和Linux上支持GPU加速，并提供了简单的命令行界面（CLI）以及用于与应用程序交互的REST API​​。该工具对于需要在本地机器上运行和实验大语言模型的开发人员或研究人员来说特别有用，无需依赖外部云服务。Ollama安装包获取获取Ollama安装包，扫码关注回复：OllamaOllama支持的模型Ollma提供一个模型库，用户可以自行选择安装想要运行的模型，目前支持40+的模型，还在持续增加中，以下是可以下载的开源模型示例：模型参数大小文件大小下载运行命令DeepSeek-R11.5B、7B、14B、32B等12-320GBollama run deepseek-r1Neural Chat7B4.1GBollama run neural-chatStarling7B4.1GBollama run starling-lmMistral7B4.1GBollama run mistralLlama 27B3.8GBollama run llama2Code Llama7B3.8GBollama run codellamaLlama 2 Uncensored7B3.8GBollama run llama2-uncensoredLlama 2 13B13B7.3GBollama run llama2:13bLlama 2 70B70B39GBollama run llama2:70bOrca Mini3B1.9GBollama run orca-miniVicuna7B3.8GBollama run vicuna