目前，开源的AI大模型有很多，以下是一些比较知名的：
1. TensorFlow（1.x）：由Google开发，是深度学习和机器学习领域中最广泛使用的框架之一。它提供了丰富的API和工具，可以帮助开发者构建各种类型的AI应用。
2. PyTorch（0.9.0及以上版本）：由Facebook开发，是一个动态神经网络库，支持GPU加速，并提供了许多高级功能，如自动求导、张量操作等。PyTorch的灵活性和易用性使其在学术界和工业界都受到了广泛的欢迎。
3. Keras：由Google开发的深度学习框架，基于TensorFlow，具有更简洁的API和更高的执行速度。Keras可以与其他深度学习框架（如TensorFlow和CNTK）进行集成，以实现更高效的训练和部署。
4. MXNet：由百度开发的一个开源深度学习框架，支持多种编程语言和平台，包括Python、Java、C++等。MXNet提供了丰富的功能和工具，可以帮助开发者快速构建和训练复杂的AI模型。
5. Caffe：由伯克利大学开发的一个轻量级的深度学习框架，主要适用于移动设备和嵌入式系统。Caffe提供了简单易用的API和工具，以及大量的预训练模型，可以用于图像识别、语音识别等任务。
6. TRT（TensorFlow Real-Time）：由Google开发的一个轻量级的深度学习框架，主要适用于实时视频处理和增强。TRT提供了实时计算和优化的功能，可以帮助开发者在硬件资源有限的情况下实现高效的AI应用。
7. YOLO：一个实时目标检测系统，由Facebook AI Research开发。YOLO使用卷积神经网络进行特征提取和分类，可以在每秒数百帧的速度下进行目标检测。
8. Dlib：一个开源的C++机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和数据结构。Dlib可以用于开发各种类型的AI应用，包括图像处理、语音识别、计算机视觉等。
9. Scikit-learn：一个开源的机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和数据处理方法。Scikit-learn可以用于数据预处理、特征选择、模型训练等任务。
10. PyTorch Geometric：一个基于PyTorch的图形学库，提供了丰富的几何运算和可视化功能。PyTorch Geometric可以用于构建和分析复杂的图形数据，如社交网络图、细胞自动机等。
这些开源AI大模型各有特点和优势，可以根据具体的需求和场景选择合适的框架进行开发和应用。
