Awesome-Scientific-Language-Models

一张图看懂科学大模型全家桶，快速入门科学AI

这是一个关于科学大语言模型的综合资源列表，收录了EMNLP 2024相关综述论文中提到的模型、数据集和工具。它系统梳理了科学领域（如生物、化学、物理等）专用大模型的研究进展，帮助研究者快速了解该方向的全貌。项目本身是一个精选资源索引，解决科学AI领域信息分散、难以追踪的问题。核心能力包括按学科分类整理模型、提供论文与代码链接、以及持续更新最新研究成果。适合作为入门指南或调研起点，但本身不提供模型或代码实现。

开源 free 开源模型
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 665
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yuzhimanhua
所属国家
官网地址
GitHubhttps://github.com/yuzhimanhua/Awesome-Scientific-Language-Models
定价模式free
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，无付费版本。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言
技术栈/模型ai4science,awesome-resources,large-language-models,scientific-text-mining,survey
GitHub 星标★ 665
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-01-05 00:00:00
最近更新2026-09-16 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2

使用教程

核心亮点

  • 按学科（生物/化学/物理等）系统分类，查找方便
  • 基于EMNLP综述论文整理，权威性较高
  • 每个模型附论文和代码链接，便于深入调研

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 仅提供资源索引，无实际模型或工具

适用场景

  • 科研人员调研科学领域大模型现状
  • 学生入门科学AI，寻找学习资料
  • 技术选型时对比不同科学模型能力

替代项目

Awesome-LLM、Awesome-Large-Language-Models、Scientific-LLM-Survey

项目介绍

Awesome-Scientific-Language-Models 是开源模型领域的开源项目，由 yuzhimanhua 开发，2024 年首次发布。

它收录于开源模型分类，该分类目前共有 422 个项目，GitHub 星标数为 665。

项目保持着较活跃的维护节奏，最近一次代码更新于 2026-09-16。MIT许可证，完全免费，无付费版本。

它主要面向的使用场景是：科研人员调研科学领域大模型现状。同类可对比的替代方案包括 Awesome-LLM、Awesome-Large-Language-Models、Scientific-LLM-Survey。

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