FinGPT 是一个面向金融领域的开源大型语言模型，也是使用 AI4FinanceFoundation 开发的开源工具，它通过轻量级适应和 RLHF 技术使金融数据在大型语言模型中的应用变得更加民主和成本效益。

由微软团队提出的 BioGPT（Generative Pre-trained Transformer for Biomedical Text Generation and Mining），是一种在大规模生物医学文献上预先训练的特定领域的生成 Transformer 语言模型，可用于生物医学文献文本生成和挖掘。

BloombergGPT 是一个专为金融行业设计的 500 亿参数大语言模型，经过大量金融数据训练，擅长金融 NLP 任务。模型在金融任务上的表现优越，计划集成到 Bloomberg 终端中，以提升客户服务。

DeepSeekMath是由 DeepSeek 团队推出的一款专注于数学问题解决的人工智能模型，它在数学领域的表现令人瞩目，仅有 7B 参数的规格，却能为解决复杂的数学问题提供一种全新的高效途径。

MAmmoTH2 是一个开创性的大语言模型(LLM)项目，旨在通过创新的指令微调技术来提升模型的推理能力。MAmmoTH2 提供 7B、8B、8x7B 等模型版本。

ESMFold 是一款由 Meta AI 团队开发的高精度蛋白质结构预测工具，可以从单一蛋白质序列中进行端到端原子级别的结构预测，具有较高的准确性和更快的预测速度。

MetaMath 是一个用于生成数学问题的大型语言模型（LLM）项目。 该项目旨在通过自举方式生成数学问题，以提升模型的数学推理能力。

Qwen2-Math 是由 阿里巴巴 通义千问团队基于 Qwen2 语言模型 构建的数学解题专用开源 AI 模型，现已迭代为 Qwen2.5-Math，包括基础模型 Qwen2.5-Math-1.5B/7B/72B，指令微调模型 Qwen2.5-Math-1.5B/7B/72B-Instruct 和数学奖励模型 Qwen2.5-Math-RM-72B。

AlphaFold 是一个人工智能系统，旨在解决蛋白质结构预测这一长期困扰科学界的难题。 最新一代生物分子结构预测模型 AlphaFold 3（AF3）核心在于通过深度学习技术实现高精度的生物分子结构预测。

Phi模型是一系列高效的小语言模型，专为生成式AI应用设计，提供高性能、低延迟的解决方案，适用于多种应用场景。