目前，AI大模型主要包括以下几类：

1、语言模型：
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：由Google开发，是一种用于自然语言处理（NLP）的预训练语言模型。它通过在大量文本数据上进行预训练，能够学习到丰富的语义和语法知识。
RoBERTa：Facebook AI开发的模型，是BERT的改进版本，通过更长时间的训练和更庞大的数据集提高了性能。
TransformerXL：由Google开发，针对长距离依赖问题进行了优化。
ChatGPT：由OpenAI开发，基于GPT架构的大型语言模型，通过对话式学习，专注于生成高质量的文本。

2、图像模型：
Vision Transformers (ViT)：由Google提出，将Transformer结构应用于图像分类任务，通过将图像视为一系列补丁并使用Transformer编码器进行处理。
CLIP (Contrastive LanguageImage Pretraining)：由OpenAI开发，结合文本和图像进行训练，能够理解图像内容并生成描述。

3、多模态模型：
DALLE：由OpenAI开发，结合图像和文本，通过文本描述生成图像。
Flamingo：DeepMind开发的视觉语言模型，能够处理和生成图文结合的内容。

4、科学计算与蛋白质结构预测模型：
AlphaFold：由DeepMind开发，用于预测蛋白质结构的AI模型，在蛋白质结构预测领域取得了显著突破。

5、通用人工智能模型：
LLaMA：由Meta开发，是一种高效可扩展的大型语言模型，旨在处理多种NLP任务。

6、其他模型：
Stable Diffusion：一种基于扩散模型的图像生成模型，可以从文本描述生成图像。

这些模型展示了AI在不同领域（如自然语言处理、计算机视觉、蛋白质结构预测等）的能力，它们通过在大量数据上进行训练，能够执行复杂的任务，甚至在某些领域超越了人类的表现。