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@ -839,7 +839,7 @@ OpenAI 现已经支持插件功能，可以预见这个插件平台将成为新
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|[ChatGLM-6B](https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B) |![GitHub Repo stars](https://badgen.net/github/stars/THUDM/ChatGLM-6B)|ChatGLM-6B: An Open Bilingual Dialogue Language Model |ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 General Language Model (GLM) 架构，具有 62 亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答。|
|[baichuan-7B](https://github.com/baichuan-inc/baichuan-7B) |![GitHub Repo stars](https://badgen.net/github/stars/baichuan-inc/baichuan-7B)|A large-scale 7B pretraining language model developed by Baichuan |baichuan-7B 是由百川智能开发的一个开源可商用的大规模预训练语言模型。基于 Transformer 结构，在大约1.2万亿 tokens 上训练的70亿参数模型，支持中英双语，上下文窗口长度为4096。在标准的中文和英文权威 benchmark（C-EVAL/MMLU）上均取得同尺寸最好的效果。|
|[langchain-ChatGLM](https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM)|![GitHub Repo stars](imClumsyPanda/langchain-ChatGLM)|langchain-ChatGLM, local knowledge based ChatGLM with langchain ｜ 基于本地知识库的 ChatGLM 问答|
|[langchain-ChatGLM](https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM)|![GitHub Repo stars](https://badgen.net/github/stars/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM)|langchain-ChatGLM, local knowledge based ChatGLM with langchain ｜ 基于本地知识库的 ChatGLM 问答|
|[wenda](https://github.com/wenda-LLM/wenda)|![GitHub Repo stars](https://badgen.net/github/stars/wenda-LLM/wenda)|闻达：一个LLM调用平台。|多种大语言模型：目前支持离线部署模型有chatGLM-6B、chatRWKV、llama系列以及moss，在线API访问openai api和chatGLM-130b api|