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以下是基于 **Ollama平台模型列表** 的分类与简介，按核心功能与特性划分：

以下是基于 Ollama平台模型列表 的分类与简介，按核心功能与特性划分：

一、基础大语言模型（General LLMs）

模型名称参数规模特点简介
Llama3.3 70B 当前最强开源模型，性能接近 Llama3.1 405B，支持长上下文推理与多任务。
Llama3.1 8B/70B/405B Meta 最新旗舰模型，支持多语言、代码生成，生态工具丰富。
Qwen2.5 0.5B-72B 阿里最新多语言模型，支持 128K 上下文，预训练数据达 18 万亿 token。
Gemma2 2B/9B/27B Google 高效轻量模型，支持多任务与长文本生成，开源可商用。
Phi-4 14B 微软高性能小模型，数学推理与多语言能力突出，支持函数调用。
DeepSeek-R1 1.5B-671B 深度求索首代推理模型，支持复杂逻辑任务，性能对标 GPT-4。
Mistral-Large2 123B Mistral 旗舰模型，128K 上下文，多语言与代码生成能力顶尖。
Falcon3 1B-10B 高效轻量，专精科学、数学与代码任务，资源占用低。

二、嵌入模型（Embedding Models）

模型名称特点简介
nomic-embed-text 高精度开源嵌入模型，支持长上下文窗口。
mxbai-embed-large 多语言嵌入模型，支持多粒度文本向量化。
snowflake-arctic-embed Snowflake 前沿嵌入模型，多语言优化，兼顾性能与扩展性。
granite-embedding IBM 轻量级嵌入模型，支持多语言与长文本检索。

三、视觉语言模型（Vision-Language Models）

模型名称参数规模特点简介
LLaVA 7B-34B 多模态模型，支持图像理解与对话，兼容 Vicuna 架构。
Llama3.2-Vision 11B/90B 基于 Llama3 的视觉推理模型，专精图像分析与描述。
moondream2 1.8B 轻量级视觉模型，适配边缘设备，支持实时图像理解。
minicpm-v 8B 高效多模态模型，支持视觉问答与跨模态生成。

四、代码生成模型（Code Models）

模型名称参数规模特点简介
CodeLlama 7B-70B Meta 代码生成专用模型，支持代码补全与调试。
DeepSeek-Coder-V2 16B/236B 混合专家（MoE）代码模型，性能对标 GPT-4 Turbo。
CodeGemma 2B/7B Google 轻量级代码模型，支持代码补全与数学推理。
WizardCoder 33B 代码生成 SOTA 模型，专精复杂编程任务。
SQLCoder 7B/15B 基于 StarCoder2 的 SQL 生成模型，适配数据库查询场景。

五、工具增强模型（Tool-Augmented Models）

模型名称参数规模特点简介
llama3-gradient 8B/70B 支持超长上下文（1M token），适合文档分析与检索增强生成（RAG）。
firefunction-v2 70B 开源函数调用模型，性能对标 GPT-4o，支持复杂 API 交互。
llama3-groq-tool-use 8B/70B Groq 定制工具调用模型，支持多模态任务扩展。
nexusraven 13B 专精函数调用任务，适配自动化流程开发。

六、数学推理模型（Math & Reasoning）

模型名称参数规模特点简介
DeepSeek-Math 7B/72B 数学推理 SOTA 模型，支持复杂方程求解与逻辑推导。
Wizard-Math 7B-70B 微软数学专用模型，性能超越 GPT-4 数学能力。
MathΣtral 7B Mistral 数学与科学发现模型，适配学术研究场景。
Qwen2.5-Math 1.5B-72B 阿里数学优化模型，支持多步推理与代码辅助计算。

七、高效/轻量级模型（Efficient Models）

模型名称参数规模特点简介
Phi-3 3.8B/14B 手机端可运行（1.8GB 量化后），性能接近 Llama3 8B。
TinyLlama 1.1B 超轻量模型，3 万亿 token 预训练，适配低配置设备。
SmolLM 135M-1.7B 极简架构，平衡性能与资源占用，支持多任务微调。
Gemma 2B/7B Google 轻量级开源模型，适配边缘计算与移动端。

八、多语言模型（Multilingual Models）

模型名称参数规模特点简介
Aya 23 8B/35B 支持 23 种语言，Cohere 多语言 SOTA 模型。
GLM4 9B 多语言通用模型，性能对标 Llama3，适配全球化场景。
Sailor2 1B-20B 东南亚语言优化，支持马来语、泰语等低资源语言。
Qwen 0.5B-110B 阿里多语言模型，支持中、英、代码混合生成。

九、领域专用模型（Domain-Specific）

模型名称参数规模领域方向
MedLlama2 7B 医疗问答模型，基于开源医学数据集微调。
Granite-Code 3B-34B IBM 代码智能模型，支持代码翻译与修复。
Bespoke-MiniCheck 7B 事实核查专用模型，支持高精度信息验证。
Reader-LM 0.5B-1.5B HTML 转 Markdown 专用，适配内容格式转换场景。

十、安全与合规模型（Safety & Compliance）

模型名称参数规模特点简介
Llama-Guard3 1B/8B 内容安全分类模型，支持 LLM 输入输出过滤。
ShieldGemma 2B-27B 安全评估模型，支持文本输入与输出的策略合规检测。
Granite-Guardian 2B/8B IBM 风险检测模型，支持提示与响应内容安全分析。

其他备注

  1. 参数规模：B=十亿参数，M=百万参数；

  2. 部署建议：大模型（如 70B+）需高性能 GPU，轻量模型（如 Phi-3）可运行于手机或低配设备；

  3. 更新时效：部分模型（如 phi4-mini、r1-1776）为近期更新版本，建议优先尝试；

  4. 工具推荐：使用 Ollama、LM Studio 或 llama.cpp 简化本地部署流程。

如需特定模型对比或部署指南，可进一步补充需求！

 

根据Ollama平台模型列表中的下载量（Pulls）数据，Meta Llama 3.1（27M Pulls）是当前使用最广泛的模型，其次是DeepSeek-R1（26.4M Pulls）和嵌入模型nomic-embed-text（19.1M Pulls）。以下是具体分析：

使用最广泛的模型 Top 5

模型名称Pulls 数据特点与适用场景
1. Llama3.1 27M Meta 最新旗舰模型，支持多语言、代码生成和长上下文推理，社区生态丰富。
2. DeepSeek-R1 26.4M 深度求索首代推理模型，数学与代码能力突出，性能对标 GPT-4。
3. nomic-embed-text 19.1M 高精度开源嵌入模型，适用于文本检索、聚类等场景。
4. Llama3.2 10.6M 轻量版（1B/3B），适配低配置设备，支持工具调用。
5. Mistral 10.3M 7B 参数下性能超越 Llama 2 13B，开源可商用。

关键结论

  1. Llama3.1 优势：

    • 规模与性能：覆盖 8B/70B/405B 参数，综合能力最强。

    • 开源生态：社区支持广泛（如 GGUF 量化、LangChain 集成），工具链成熟。

    • 多语言支持：优化中文、代码生成和长上下文任务，适用场景多样。

  2. DeepSeek-R1 崛起：

    • 推理效率：1.5B/7B 版本可在消费级 GPU 运行，平衡性能与资源占用。

    • 垂直领域：专精数学、代码任务，适合学术研究与企业复杂逻辑需求。

  3. 嵌入模型需求：

    • nomic-embed-text 的高下载量反映市场对文本向量化工具的强需求（如 RAG、语义搜索）。

其他热门模型

  • Phi-4（1.1M Pulls）：微软小模型标杆，手机端可运行，性价比极高。

  • CodeLlama（1.8M Pulls）：代码生成领域主流选择，支持多编程语言。

  • Qwen2.5（5.3M Pulls）：阿里多语言模型，128K 上下文与多模态扩展潜力大。

选择建议

  • 通用任务：优先选择 Llama3.1 或 DeepSeek-R1。

  • 轻量部署：Phi-3（3.8B）或 TinyLlama（1.1B）。

  • 代码生成：CodeLlama 或 DeepSeek-Coder-V2。

  • 嵌入任务：nomic-embed-text 或 mxbai-embed-large。

若需进一步对比或部署指导，可提供具体场景需求！ 🚀

 
 
 

posted on 2025-03-15 14:13  GKLBB  阅读(2721)  评论(0)    收藏  举报