截至2024年，主流的人工智能（AI）大型模型主要包括以下几种：

1、BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): 由Google开发的一种预训练语言表示模型，用于自然语言处理任务。

2、GPT (Generative Pretrained Transformer): 由OpenAI开发的生成型预训练变换器模型，主要用于文本生成、机器翻译等任务。

3、Transformer: 一种基于自注意力机制的神经网络架构，广泛应用于自然语言处理和其他领域。

4、ResNet (Residual Network): 一种深度残差网络，主要用于图像识别和分类任务。

5、Inception (GoogLeNet): 由Google开发的一种卷积神经网络架构，用于图像识别和分类任务。

6、VGG (Visual Geometry Group): 由牛津大学视觉几何组开发的一种卷积神经网络架构，用于图像识别和分类任务。

7、AlexNet: 由Hinton的学生Alex Krizhevsky在2012年提出的卷积神经网络，开启了深度学习在图像识别领域的革命。

8、LSTM (Long ShortTerm Memory): 一种特殊的循环神经网络（RNN），能够学习长期依赖关系，常用于序列数据分析。

9、WaveNet: 由DeepMind开发的一种生成型模型，用于生成高质量的音频波形。

10、AlphaFold: 由DeepMind开发的一种蛋白质折叠预测模型，能够在无需实验数据的情况下预测蛋白质的三维结构。

这些模型在不同领域取得了显著的成果，推动了人工智能技术的快速发展。随着研究的深入和技术的发展，未来可能会有更多新的模型出现。