AI 知识结构化学习笔记
Codex 核验（2026-10-09）：此页是 2026-06 的模型版图摘要，不是最新选型排名。GLM-4-9B-Chat 的 128K 与 Chat-1M 的 1M 属于不同版本；首批 Qwen3 从 0.6B 起，工具调用需要客户端或 harness 执行，MCP 不是权重自行联网能力；Ollama 导入也有格式与架构约束。GLM 模型卡、Qwen3 发布、Ollama 导入。
来源：Awesome-LLM (27K⭐) + Awesome Generative AI (12K⭐) + Awesome-Chinese-LLM (23K⭐) 提取日期：2026-06-19
一、LLM 核心生态全景（13 大模块）
| 模块 | 关键内容 |
|---|---|
| 里程碑论文 | Transformer(2017) → DeepSeek-R1(2025)，50+ 篇 |
| 开源模型 | 23 家机构、200+ 模型 |
| 训练框架 | DeepSpeed(ZeRO)、LLaMA-Factory |
| 推理引擎 | vLLM(PagedAttention)、llama.cpp、SGLang |
| 评测框架 | lm-evaluation-harness、C-Eval、OpenCompass |
| 应用框架 | LangChain(Agent/RAG/Tool 三大抽象)、DSPy |
| 部署工具 | Ollama（零配置本地运行） |
二、全球 vs 中文 LLM 三强格局
全球开源三强：LLaMA(Meta) → 开源 LLM 转折点；Mistral → 高效 MoE；DeepSeek → 性能/成本极优
中文开源三强：
| 模型 | 亮点 |
|---|---|
| ChatGLM (清华) | 中文开源先驱，GLM-4-9B 超越 Llama-3-8B，Chat 版 128K；Chat-1M 版 1M 上下文 |
| Qwen (阿里) | 首批 Qwen3 家族 0.6B→235B，支持工具调用，可由支持 MCP 的客户端接入 |
| DeepSeek | MoE 架构标杆，R1 推理模型全球瞩目 |
端侧新星：MiniCPM（面壁智能）— 2.4B 参数在手机端超越更大模型的性能
三、生成式 AI 多模态版图
| 模态 | 标杆项目 |
|---|---|
| 文本 | ChatGPT、Claude、LLaMA |
| 代码 | GitHub Copilot（百万级开发者日常使用） |
| 图像 | Stable Diffusion（开源图像生成里程碑） |
| 音频 | Whisper（多语言语音识别标杆） |
| Agent | Auto-GPT / AutoGen — 从对话演进到自主任务规划 |
四、LLM 关键趋势（2025-2026）
- 多模态融合：从单一文本/图像 → 统一多模态（GPT-4、Gemini）
- Agent 化：2024-2026 最大趋势，LLM 从工具演进为自主执行者
- 本地化部署：llama.cpp + Ollama + LM Studio 推动 AI 从云端到 Edge
- 工程化成熟：LLMOps 完整链路构建完成
- 评测体系成熟：中文领域 C-Eval + OpenCompass + CMMLU 形成评测三角
- 垂域落地百花齐放：医疗(15+模型)、法律(8+)、金融(5+) 最活跃
五、必学工具 Top 5（按学习优先级）
| 工具 | 用途 | 为什么值得学 |
|---|---|---|
| vLLM | 推理部署 | PagedAttention，吞吐比 HF 高 14-24x |
| LLaMA-Factory | 微调 | 全参数/LoRA/QLoRA/RLHF 一站搞定 |
| LangChain | 应用开发 | Agent/RAG/Tool 事实标准框架 |
| Ollama | 本地运行 | 便捷运行受支持架构与格式的模型 |
| DSPy | 编程式提示 | 用编程替代 Prompt，范式级创新 |
本笔记由 Hermes Agent 自动整理 — 基于 gbrain 内三份 Awesome 研究报告合成