目前最全最完整的人工智能模型后缀命名指南来了1. 技术/算法相关后缀distill/dist - 知识蒸馏，大模型指导小模型学习 (如distilbert)quant/q[位数] - 量化，使用低精度数据类型表示权重 (如llama-2-7b-chat-q4_0)pruned/sparse - 剪枝/稀疏化，移除低贡献权重 (如bert-base-pruned)mix/mixture - 混合专家模型，结合多个专家网络 (如mixtral-8x7b)2. 规模/尺寸相关后缀[参数量] - 模型参数规模，如7b(70亿)、13b(130亿) (如llama-7b)tiny→xxl - 相对大小，同系列模型的相对规模 (如bert-tiny到bert-xxl)nano/micro - 极小尺寸，超轻量级模型 (如mobilebert-nano)3. 任务/领域优化后缀qa/squad - 问答优化，问答任务微调 (如bert-finetuned-squad)sum - 摘要优化，文本摘要任务 (如bart-large-cnn)code/codegen - 代码生成，编程代码生成 (如codellama-7b)vqa - 视觉问答，视觉和文本交叉任务 (如blip-vqa)4. 能力/功能特化后缀zero/zs - 零样本能力，无需示例执行新任务 (如clip-zero-shot)few-shot/fs - 少样本能力，少量示例适应新任务 (如t5-few-shot)think/cot - 思维链能力，强化推理能力 (如flan-t5-cot)chat/dialogue - 对话优化，多轮对话场景 (如llama-2-7b-chat)instruct - 指令遵循，指令理解和执行优化 (如alpaca-7b)5. 版本/迭代相关后缀v[数字]/r[数字] - 版本号，迭代更新标识 (如llama-2, claude-3)beta/preview - 测试版本，预发布或公测阶段 (如gpt-4-preview)latest/stable - 稳定性标识，当前最新稳定版本 (如stable-diffusion-xl-latest)6. 优化方向后缀fast/speed - 速度优化，优先考虑推理速度 (如bert-fast)robust - 鲁棒性优化，增强抵抗噪声能力 (如t5-robust)debiased/fair - 公平性优化，减少社会偏见 (如debiased-bert)unrestricted/full - 完整无限制版本，无内容过滤 (如gpt2-xl-unrestricted)7. 训练数据/方法相关后缀[数据集] - 训练数据标识，特定数据集训练 (如bert-base-squad)[语言]/[语言代码] - 语言支持，特定语言或多语言 (如bloom-zh)rlhf/ppo - 强化学习与人类反馈，人类反馈训练 (如llama-2-chat-rlhf)sft/ft - 监督微调，监督学习微调 (如llama-2-7b-sft)8. 开发机构相关标识[公司/机构]/ - 开发方标识 (如google/flan-t5-xl)[项目] - 项目标识 (如eleuther/gpt-neo)9. 无内容审查标识符uncensored/unfiltered - 无审查/过滤内容 (如llama-2-uncensored)unrestricted/free - 不受限制/自由回答 (如gpt-j-unrestricted)NSFW - 适合成人内容，Not Safe For Work的缩写 (如UnfilteredAI/NSFW-3B)based - 合规性较少的模型 (如based-mistral-7b)综合示例解析meta-llama/llama-2-7b-chat-hf：Meta公司的Llama2，70亿参数，对话优化，适配HuggingFacegoogle/flan-t5-xl-think-instruct：Google的Flan-T5系列，XL大小，思维链能力，指令微调注意：模型命名非完全标准化，不同组织可能使用不同后缀表达相似概念。