4.1 OpenAI：GPT 系列与 o 系列双轨并行 4.2 Anthropic：Claude + 代际 + 品级 4.3 Google：Gemini + 版本 + 尺寸 4.4 Meta：Llama + 代际 4.5 DeepSeek：V 系列与 R 系列分工明确 4.6 阿里通义千问：Qwen + 版本号 4.7 智谱 GLM：GLM + 代际 + 子系列 4.8 其他常见厂商速查
打开 Cyeam AI 免费模型榜单，满屏的模型名称常常让人眼花缭乱：Qwen/Qwen3-8B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B、nousresearch/hermes-3-llama-3.1-405b:free……这些看似随机的字符串，其实是一套高度结构化的命名体系。只要掌握规则，你就能从名字里读出模型的厂商归属、世代版本、参数规模、能力取向，甚至是底层架构。
本文以榜单中常见的模型为例，系统拆解 AI 模型的命名密码。
绝大多数模型名可以拆解为以下几个部分：
[厂商/组织] / [系列名] - [版本/代际] - [参数规模] - [能力后缀] 以 Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct 为例：
Qwen/ 厂商前缀，表示阿里云通义千问团队
Qwen2.5 系列名 + 主版本号，第二代半的通义千问
7B 参数量约 70 亿（Billion）
Instruct 能力后缀，表示经过指令微调，适合对话
再看 nousresearch/hermes-3-llama-3.1-405b:free：
nousresearch/ 发布组织 Nous Research
hermes-3 基于 Hermes 系列的第三代
llama-3.1 底层基座模型是 Meta Llama 3.1
405b 参数量 4050 亿
:free 平台标签，表示该路由在 OpenRouter 等平台上可免费调用
参数（Parameters）是衡量模型体量的核心指标，直接影响推理成本和性能上限。
0.5B 5 亿参数 端侧设备、嵌入式场景
7B、
8B 70–80 亿参数 消费级显卡可跑，性价比之选
14B、
32B 百亿到三百亿 需要中高端 GPU，性能与成本平衡
70B、
72B 七百多亿 大模型主力区间，推理成本显著上升
405B 四千多亿 当前开源模型顶流，需要集群推理
注意：参数量相同不代表能力相同。架构优化、训练数据质量、后训练（Post-training）都会显著影响实际表现。
榜单中常见的参数区间：
Qwen2.5-0.5B-Instruct→ 超轻量端侧模型GLM-4-9B-0414→ 90 亿参数的 GLM 第四代DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B→ 70 亿参数蒸馏版nvidia/nemotron-nano-9b-v2→ NVIDIA 自研 90 亿参数小模型
后缀是模型能力定向的最直接标识。
Instruct Instruction Tuned 指令微调版，最通用的对话模型
Chat Chat Tuned 与 Instruct 类似，部分厂商混用
Coder Code Specialist 代码专用，训练数据以代码为主
Math /
Reasoning 数学/推理专用 强化数学逻辑和链式思考能力
Thinking 深度思考模式 类似 DeepSeek-R1 / GLM-Z1 的慢思考机制
VL Vision-Language 视觉语言多模态，能看图说话
V Vision 带视觉能力，如
GLM-4.1V
Audio /
TTS 音频/语音合成 处理声音或生成语音
Distill Distilled 蒸馏版，大模型知识迁移到小模型
Preview 预览版 尚未正式发布的实验版本
Nano /
Mini /
Flash 轻量版 极速、低成本，适合高并发
Pro /
Ultra /
Max 旗舰版 厂商最强配置
榜单实例对照：
qwen3-coder→ 通义千问第三代代码专用模型GLM-4.1V-9B-Thinking→ GLM 第四代视觉版 90 亿参数，带深度思考GLM-Z1-9B-0414→ Z1 是 GLM 的推理/思考子系列openai/whisper→ OpenAI 的语音转文字专用模型
不同组织有各自鲜明的命名传统。
GPT-4o GPT-4 Omni，原生多模态（文本/图像/音频）
GPT-4o-mini GPT-4o 的轻量廉价版
o1 /
o3 /
o3-mini “o” 代表 Reasoning（推理），强调慢思考、高准确
OpenAI 的命名逐渐从“代际数字”转向“能力代号”：o 系列专门标识推理优先的模型，与 GPT 系列的通用快速定位形成互补。
Claude 3 Opus 第三代最高品级，Opus（巨作）= 最强
Claude 3.5 Sonnet 第三代半，Sonnet（十四行诗）= 平衡
Claude 3.7 Sonnet 第三代后期，能力持续迭代
Claude 3 Haiku 第三代轻量，Haiku（俳句）= 极速
Anthropic 用文学体裁作为品级标识：Opus > Sonnet > Haiku，非常直观。
Gemini 1.5 Pro 第一代半，Pro 旗舰
Gemini 2.0 Flash 第二代，Flash 极速版
Gemini 2.5 Pro 第二代半，上下文窗口进一步扩展
Google 的命名最像软件版本号：
<代际>
.
<迭代>
<尺寸档位>
，Pro / Flash / Nano 分别对应旗舰、极速、超轻量。
Llama 3.1 第三代第一次重大更新
Llama 3.2 第三代第二次更新，引入更多轻量版
Llama 3.3 第三代持续迭代
Llama 4 第四代（2025 年发布）
Meta 的 Llama 是开源界的事实标准，很多第三方模型（如 Hermes、Dolphin）都基于 Llama 基座做二次训练。
DeepSeek-V3 V = General（通用），第三代基础模型
DeepSeek-R1 R = Reasoning（推理），专攻数学、代码、逻辑
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B R1 知识蒸馏到 70 亿参数的 Qwen 架构上
DeepSeek 的命名极具工程思维：V 管广度，R 管深度，Distill 管落地成本。
Qwen2.5 第二代半基础模型
Qwen3 /
Qwen3.5 第三代及迭代版
Qwen2.5-Coder 代码专用
Qwen2.5-VL 视觉语言多模态
Qwen3-8B 第三代 80 亿参数版
阿里的命名非常“软件化”，版本号跳跃清晰，后缀覆盖全面。
GLM-4 第四代通用语言模型
GLM-4-9B 90 亿参数轻量版
GLM-4.1V 4.1 代视觉版
GLM-Z1 Z 系列 = 推理/思考专用，对标 DeepSeek-R1
智谱近年将 Z 系列独立出来，专门承载长思考、强推理能力。
Mistral Large、
Mixtral 8x22B Mixtral 是 MoE（混合专家）架构 Moonshot
kimi-k2-instruct K2 = 第二代 Kimi MiniMax
minimax-m2.5 M 系列文字模型 NVIDIA
nemotron-nano-9b-v2 Nemotron 是 NVIDIA 自研系列，Nano = 轻量 腾讯
Hunyuan 混元大模型，命名不跟版本号 01.AI
Yi /
Yi-VL 李开复创办，Yi 系列 Google 轻量
Gemma 2 /
Gemma 3 面向开源社区的小模型系列
看到陌生模型名时，可以按以下顺序快速解码：
- 看斜杠前半部分 → 识别发布方（
Qwen/、deepseek-ai/、google/） - 找数字 + B → 锁定参数量级，判断硬件门槛
- 找版本号 → 识别代际新旧（3 > 2.5 > 2）
- 看后缀 → 判断能力取向（Coder、VL、Thinking、Instruct）
- 看是否含 Distill → 蒸馏版通常更快更便宜，但能力有折损
- 看是否含 MoE / Mixtral → 混合专家架构，推理时只激活部分参数
以 DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B 为例，这是 2025 年 5 月 28 日版本的 DeepSeek-R1 蒸馏模型，基于 Qwen3 架构、80 亿参数，主打推理能力。
模型命名不是随意拼接，而是高度压缩的信息胶囊。掌握以下关键词，你再看任何模型榜单都能心中有数：
- 参数：
B= 十亿，越大越强的同时也越贵 - 后缀：
Instruct对话、Coder写代码、VL看图、Thinking慢思考 - 系列字母：
V通用、R推理、Z推理、o推理 - 尺寸词：
Nano/Mini/Flash= 轻量快；Pro/Ultra/Opus= 旗舰强 - 蒸馏：
Distill= 大模型缩水版，性价比之选
下次再看到榜单上的陌生名字，不妨先拆解一番，名字本身就会告诉你它适合什么场景。
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