中国人工智能语言模型近年来发展迅猛，​​已形成涵盖开源与商用、通用与垂直领域的多元化生态​​。​​主流模型包括文心一言、通义千问等商用产品，以及ChatGLM、Linly等开源项目​​，覆盖对话、医疗、法律等专业场景，并在参数规模、多模态能力和本地化部署上实现突破。

​​开源模型​​以透明性和可定制性为核心优势。例如，ChatGLM-6B支持中英双语问答，仅需6GB显存即可本地部署；医疗领域的华佗GPT通过医学知识图谱微调，显著提升诊断建议准确性。Linly系列则提供7B至33B参数的中文LLaMA模型，并公开训练数据与代码，推动社区复现与研究。​​商用模型​​如文心一言、讯飞星火等通过备案，面向公众开放，强调安全合规与场景落地，例如金融风控、教育辅导等。

​​垂直领域模型​​展现专业化潜力。法律领域的Lawformer针对长文本优化，医疗场景的本草模型（原华驼）基于LLaMA-7B微调，均通过领域数据强化语义理解。多模态方向，悟道1.75万亿参数模型支持图文生成，CogView在文生图任务中超越DALL·E。​​技术创新​​方面，CPM-Bee的百亿参数基座模型、MOSS的插件扩展架构等，体现了中国在模型架构与工程化上的探索。

​​部署与成本优化​​成为关键竞争力。量化技术（如INT4）使百亿级模型可在消费级硬件运行；CodeGeeX依托国产昇腾芯片训练，实现代码生成与跨语言翻译。企业级应用中，盘古α的2000亿参数模型提供NPU/GPU双版本，适配不同算力需求。

中国语言模型正从追赶转向差异化创新，​​未来需平衡性能、成本与伦理风险​​，而开源协作与垂直深耕将是突破方向。开发者可优先选择具备明确授权协议的项目，企业则应关注备案动态以确保合规。