目前，开源的AI大模型有很多，以下是一些例子：

1、BERT：由谷歌开源的预训练语言模型，基于Transformer架构，在NLP任务中取得了很好的效果。
2、RoBERTa：由Facebook开源的预训练语言模型，也是基于Transformer架构，在多个NLP任务中取得了stateoftheart的结果。
3、TransformerXL：由谷歌开源的用于处理长序列数据的Transformer模型，可以处理长度超过1000的序列。
4、XLNet：由谷歌和CMU开源的预训练语言模型，结合了自编码和自回归的优点，在多个NLP任务中取得了很好的效果。
5、ALBERT：由谷歌开源的轻量级预训练语言模型，参数量比BERT少，但性能相似。
6、Stanford CoreNLP：由斯坦福大学开源的自然语言处理工具包，提供了包括分词、词性标注、命名实体识别等功能。
7、spaCy：一个现代的自然语言处理库，提供了高效、灵活、易用的API，支持多种语言。
8、Hugging Face Transformers：一个提供预训练模型和简单接口的库，使得使用Transformer模型变得更加容易。

这些开源模型和工具包都可以在GitHub上找到，并被广泛应用于NLP领域。

以下是一些具体的开源AI大模型：

* LLaMA: 由Meta开源的，号称“最先进”的开源大模型。
* ChatGLM: 由深信服科技和清华大学联合开源的ChatGPT的开源替代品。
* MOSS: 由上海复旦大学自然语言处理重点实验室开源的类ChatGPT大模型。

这些模型和工具包都遵循开源协议，可以免费使用和修改。