Awesome-Foundation-Models

一站式查找视觉语言基础模型，省时省力。

Awesome-Foundation-Models 是一个精选基础模型列表，专注于视觉和语言任务。它系统整理了各类预训练模型，包括多模态、视觉、语言等方向，为研究者和开发者提供模型导航。项目解决的是基础模型领域信息分散、选择困难的问题，通过分类整理、链接和简要说明，帮助用户快速定位适合的模型。核心能力在于其结构化的列表和持续更新，覆盖了从经典到前沿的模型，是入门和进阶的实用参考。

开源 free 开源模型

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 1177

维护状态较活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类开源模型

开发团队uncbiag

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/uncbiag/Awesome-Foundation-Models

定价模式free

价格说明开源项目，全部功能免费，无付费版本。

访问状态

是否开源是

开源协议

主要语言

技术栈/模型foundation-models,large-language-models,multimodal-models,transformer-models,vision-transformer

GitHub 星标★ 1177

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2023-04-04 00:00:00

最近更新2026-09-23 00:00:00

维护状态较活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数4

使用教程

难度：入门约 5 分钟部署方式：本地安装 4 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

可访问 GitHub 的网络环境
已安装 git 客户端（或使用 GitHub 网页版浏览）
本地文本编辑器或浏览器，用于阅读 Markdown 列表

安装与启动步骤

1克隆仓库到本地

把整个精选列表仓库拉到本地，方便离线检索和查看全部条目；仅浏览也可直接在 GitHub 网页打开。
```
git clone https://github.com/uncbiag/Awesome-Foundation-Models.git
```
2阅读 Survey 章节

打开 README.md，先看 Survey 部分，这里按年份整理了基础模型综述论文，适合快速建立整体认知。
```
cd Awesome-Foundation-Models && cat README.md
```
3按关键词定位模型

README 未提供检索脚本，用编辑器的全局搜索（如 Ctrl+F）在本文件中查找模型名或任务关键词。
4进入原始项目链接

列表条目只给出论文或项目主页链接，需自行点开跳转到对应模型仓库，再按各仓库自己的文档安装使用。

如何确认成功

本地出现 Awesome-Foundation-Models 目录，README.md 能正常打开并显示 Survey 与各模型条目及其外部链接，即表示获取成功。

常见问题

Q：这个仓库可以安装并直接运行模型吗？

A：不能。它是精选列表型仓库，只整理已有基础模型的链接与说明，本身不含模型代码、权重或训练脚本，需要到条目对应的项目仓库自行部署。

Q：为什么 README 里没有 pip install 或 Docker 命令？

A：因为该项目是文档整理类项目，没有可执行代码和依赖，因此不存在包安装或容器启动步骤。

Q：列表里为什么找不到只有论文没有代码的工作？

A：README 明确说明 Research papers without code are not included，没有公开代码的论文不会被收录。

Q：想补充新的模型条目该怎么做？

A：README 未给出贡献流程说明，可查看仓库是否提供 CONTRIBUTING 文件，或直接提交 Issue、Pull Request 说明补充内容。

Q：点击条目链接打不开怎么办？

A：多数链接指向 arXiv、ProQuest 等外部站点，需保证网络可访问这些站点；也可复制论文标题到搜索引擎中查找其他可访问来源。

注意事项

本项目是精选列表，不含模型权重、代码或推理示例，不能直接部署运行。
README 明确说明：不收录没有代码的研究论文。
列表会持续更新，建议定期执行 git pull 获取最新条目。

核心亮点

分类清晰，涵盖视觉、语言、多模态等主流方向，便于快速检索
收录模型较新，紧跟研究前沿，适合追踪最新进展
提供模型链接和简介，节省搜索时间，提高选型效率

不足之处

文档/社区待观察
仅提供列表，缺乏模型对比和选型建议

适用场景

研究者快速调研视觉或语言基础模型
工程师选择预训练模型进行下游任务微调
学生入门学习基础模型知识体系

替代项目

Awesome-Vision-Language-Models、Papers with Code、Hugging Face Models

项目介绍

Awesome-Foundation-Models 是开源模型领域的开源项目，由 uncbiag 开发，2023 年首次发布。

在全站 13,014 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（1,177）位列前 30%，在开源模型分类中处于中上游。

项目保持着较活跃的维护节奏，最近一次代码更新于 2026-09-23。全部功能免费，无付费版本。

它主要面向的使用场景是：研究者快速调研视觉或语言基础模型。同类可对比的替代方案包括 Awesome-Vision-Language-Models、Papers with Code、Hugging Face Models。

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