AI软件版本排名通常根据功能、易用性、性能和适用场景来划分。从入门到高端，以下是一些常见的AI软件系统及其特点：
1. TensorFlow: TensorFlow是谷歌开发的一个开源机器学习框架，广泛用于深度学习和神经网络。它支持多种编程语言，如Python、C++、Java等，并且拥有庞大的社区和丰富的教程资源。TensorFlow的最新版本是2.0，提供了更多的优化和新特性。
2. PyTorch: PyTorch是由Facebook的AI研究团队开发的，是一个动态、灵活的深度学习库。它的设计目标是可扩展性和灵活性，使得开发者可以快速构建复杂的模型。PyTorch支持GPU加速，并且有丰富的API和工具，适合进行实验和原型开发。
3. Scikit-learn: Scikit-learn是一个用于数据科学和机器学习的Python库，提供了大量的算法和工具。虽然它不是一个完整的深度学习框架，但Scikit-learn的子集（如Sklearn）包含了许多常用的机器学习算法，适用于各种任务。
4. Keras: Keras是Google开发的一个高级API，用于构建和训练深度学习模型。Keras易于使用，并且提供了丰富的预训练模型和自定义层，非常适合初学者和研究者。Keras的最新版本是2.4，引入了许多新功能和改进。
5. MXNet: MXNet是一个高性能的深度学习框架，特别适合于大规模数据处理和分布式计算。它支持多种编程语言，并且具有高度模块化的设计，使得开发者可以灵活地构建和部署模型。MXNet的最新版本是1.8，增加了对GPU的支持和优化。
6. DeepLearning4j: DeepLearning4j是一个基于Java的深度学习库，提供了与TensorFlow和PyTorch类似的接口。它适用于需要将模型部署到服务器或桌面应用的场景。DeepLearning4j的最新版本是1.2.0，增强了对GPU的支持和优化。
7. DL4J: DL4J是一个基于Java的深度学习库，提供了与TensorFlow和PyTorch类似的接口。它适用于需要将模型部署到服务器或桌面应用的场景。DL4J的最新版本是1.1.0，增加了对GPU的支持和优化。
8. Dlib: Dlib是一个开源的机器学习库，专注于实现高效的图像处理和计算机视觉任务。它提供了丰富的算法和工具，适用于各种应用场景，如人脸识别、物体检测等。Dlib的最新版本是19.10.0，增加了对GPU的支持和优化。
9. Theano: Theano是一个高性能的Python库，用于数值计算和符号计算。虽然它不是一个完整的深度学习框架，但Theano提供了强大的数学运算能力，适用于需要进行复杂数学运算的任务。Theano的最新版本是1.0.0，增加了对GPU的支持和优化。
10. Chainer: Chainer是一个高性能的深度学习库，提供了与TensorFlow和PyTorch类似的接口。它适用于需要将模型部署到服务器或桌面应用的场景。Chainer的最新版本是1.0.0，增加了对GPU的支持和优化。
这些软件系统各有特点，适用于不同的应用场景和需求。在选择AI软件时，建议根据项目的具体需求、团队的技术背景和偏好以及预算等因素进行综合考虑。
