市面上开源的人工智能模型众多，以下是一些常见的开源人工智能模型：
1. TensorFlow：由Google开发的深度学习框架，支持多种类型的神经网络和机器学习算法。TensorFlow提供了丰富的API和工具，使得开发者可以快速构建和部署机器学习模型。
2. PyTorch：由Facebook开发的开源深度学习库，提供了类似于NumPy、Matplotlib和SciPy等Python科学计算库的功能。PyTorch支持多种类型的神经网络和机器学习算法，并且具有可扩展性和灵活性。
3. Keras：基于TensorFlow的高级API，用于构建和训练深度学习模型。Keras提供了丰富的预置模型和工具，使得开发者可以快速构建和部署复杂的神经网络模型。
4. Scikit-learn：由Berkeley Data Science Lab开发的机器学习库，提供了各种常用的机器学习算法和数据预处理方法。Scikit-learn适用于处理大规模数据集，并且具有可扩展性和灵活性。
5. XGBoost：由Facebook开发的开源梯度提升决策树库，适用于处理大规模数据和高维数据。XGBoost具有高效的特征选择和正则化能力，并且具有可扩展性和灵活性。
6. LightGBM：由Hadoop社区开发的开源分布式梯度提升决策树库，适用于处理大规模数据和高维数据。LightGBM具有高效的特征选择和正则化能力，并且具有可扩展性和灵活性。
7. Random Forest：由Bruce Schapire开发的随机森林算法，是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并取其平均值来提高预测准确性。Random Forest适用于处理大规模数据和高维数据，并且具有可扩展性和灵活性。
8. Gradient Boosting：一种集成学习方法，通过构建多个决策树并取其平均值来提高预测准确性。Gradient Boosting适用于处理大规模数据和高维数据，并且具有可扩展性和灵活性。
9. Support Vector Machines (SVM)：一种监督学习算法，通过寻找最优超平面来分类或回归数据。SVM适用于处理线性可分的数据，并且具有可扩展性和灵活性。
10. Neural Networks：一种模拟人脑神经元结构的机器学习模型，通过多层神经元之间的连接来实现非线性映射。神经网络适用于处理大规模的输入输出数据，并且具有可扩展性和灵活性。
这些开源人工智能模型在学术界和工业界都有广泛的应用，可以根据具体的需求选择合适的模型进行开发和部署。
