目前好用的AI大模型有很多，不同的应用场景和任务可以选择不同的模型。以下是一些目前比较流行的AI大模型：

1、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：由谷歌开发的预训练语言模型，广泛应用于自然语言处理（NLP）任务，如文本分类、问答系统、情感分析等。

2、RoBERTa：Facebook AI 研究院开发的预训练语言模型，是 BERT 的一种变体，通过改进训练过程和增加训练数据，取得了更好的性能。

3、TransformerXL：由谷歌和DeepMind联合开发的模型，专为处理长距离依赖的文本数据而设计。

4、ChatGPT：由OpenAI开发的对话式AI模型，基于GPT架构，通过大量对话数据训练，能够生成流畅、自然的文本回复。

5、LLaMA：由Meta开发的大型语言模型，旨在处理多种NLP任务，提供准确的文本生成和理解能力。

6、Stable Diffusion：一个基于扩散过程的文生图模型，可以根据文本描述生成高质量的图像。

7、MidJourney：一个能够根据文本描述生成图像的AI模型，以其高质量的输出图像而受到欢迎。

8、PaLM：谷歌开发的一种大规模语言模型，参数量达到5400亿，可以处理多种语言任务。

9、ERNIE：由百度开发的预训练语言模型，在多个NLP任务中表现出色。

10、GLM130B：由清华大学和智谱AI联合开发的中文大模型，在多个NLP任务中表现出色。

11、OPT：由Meta开发的大型语言模型，提供多种语言的预训练模型。

12、Bloom：由BigScience研究团队开发的大型语言模型，拥有1760亿参数。

13、PaLM 2：谷歌开发的新一代大模型，在编程、数学、科学和推理等领域表现出了显著的改进。

选择AI大模型时，需要根据具体任务需求（如文本生成、图像生成、对话系统等）和数据特征进行选择。同时，大模型的训练和部署通常需要大量的计算资源和数据支持。