當然可以！下面是一個系統性的列表，按 開源大模型（LLM） 和 推理框架 兩大類列出，并配上簡要說明。

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🧠 一、開源大語言模型（LLMs）

名稱	發布者	語言能力	模型大小	特點
LLaMA 2 / 3	Meta	英文強，少量多語	7B/13B/70B	非商業使用需申請；社區生態廣泛
Qwen / Qwen1.5	阿里云通義千問	中文強，兼顧英文	0.5B ~ 72B	中文能力極強，Qwen1.5 開源，支持多模態
Baichuan 2	百川智能	中文優化	7B / 13B	商業/研究可用，API 接口友好
InternLM / InternLM2	商湯 + 上交	中文優，推理快	7B / 20B	InternLM2 引入 MoE，推理效率高
Yi	01.AI（王慧文）	中文 + 英文	6B / 34B	Yi-34B 是當前頂級中文模型之一
Mistral / Mixtral	Mistral.ai（法國）	英語主導	7B / 12.9B (MoE)	極高性價比，推理快，非常熱門
Gemma	Google	英語強	2B / 7B	使用 Apache 2 許可，研究友好
Phi-2 / Phi-3	微軟	小模型	2.7B / 4.2B	教育、推理快，適合嵌入式
OpenChat / ChatGLM3	OpenBMB / 智譜AI	中文對話優化	6B / 32B	ChatGLM 系列開源生態良好

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?? 二、主流開源推理框架（Inference Engines）

名稱	語言/實現	支持硬件	特點
vLLM	Python / CUDA / Triton	GPU（A10、A100、4090 等）	高并發低延遲，生產級部署首選
llama.cpp	C++	CPU / Apple M 系列 / GPU	輕量、支持量化 .gguf 格式，能跑在樹莓派上
Ollama	Rust / C++ 封裝	CPU / M 系列 GPU	llama.cpp 的高級封裝，一行命令啟動
TGI (Text Generation Inference)	HuggingFace	GPU	Transformers 官方部署工具，支持 Batching、CUDA
FasterTransformer	NVIDIA	GPU	強調 Transformer 高效并行，支持 INT8/FP16
TensorRT-LLM	NVIDIA	GPU (A100/H100)	超高性能推理，適合部署 LLaMA-3 等模型
MLC LLM	TVM 項目	CPU / GPU / iOS / Android	編譯到瀏覽器、iPhone、本地設備
DeepSpeed-MII	Microsoft	GPU	深度優化并行推理（基于 DeepSpeed）
Exllama / Exllamav2	C++/CUDA	GPU	適用于量化模型（4-bit 推理超快）
ctransformers	Python 綁定 llama.cpp	CPU / GPU	在 Python 中直接跑 gguf 模型，適合小項目

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📌 補充：工具生態

工具	用途
transformers	HuggingFace 模型加載和訓練工具
AutoGPTQ	GPTQ 量化工具，適配 vLLM、Transformers
text-generation-webui	WebUI 管理/測試各種本地模型（支持 gguf / HF 模型）
LMDeploy	商湯開發的 LLM 部署工具，支持 InternLM 系列
LangChain / LlamaIndex	構建基于 LLM 的 RAG 檢索系統

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? 你可以根據用途選擇：

你要做什么？	推薦模型 + 推理框架
本地跑中文對話	Qwen1.5 + Ollama / llama.cpp
服務器部署并發服務	LLaMA3/Qwen + vLLM
快速試驗不同模型	text-generation-webui + GGUF 模型
移動端部署	MLC LLM + Phi-2 / Tiny LLM
精準控制上下文 / Token 利用率	vLLM（PagedAttention 優化）

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如果你告訴我你電腦或服務器的配置（CPU/GPU/內存），我可以給你推薦最適合你機器的模型+框架組合。是否需要？