这篇文章梳理了2017-2020年间大型语言模型的发展历程，重点介绍了Transformer架构的诞生及其后续重要模型。2017年Transformer论文奠定基础；2018年出现ELMo、GPT-1和革命性的BERT；2019年GPT-2因生成能力引发争议，XLNet、RoBERTa和T5等模型不断突破；2020年GPT-3以1750亿参数实现少样本学习，开启了现代大语言模型的新时代。

《AI发展时间轴：194+个大语言模型全记录》

本文系统梳理了2017-2026年间人工智能领域重要语言模型的发展历程，重点呈现了各年度具有里程碑意义的模型突破：

2017年奠基之年 • Transformer架构诞生（谷歌） - 论文《Attention Is All You Need》提出革命性架构 - 成为现代所有大语言模型的基础

2018年三足鼎立 • ELMo（艾伦AI） - 首个上下文词向量模型 • GPT-1（OpenAI） - 开创生成式预训练范式 • BERT（谷歌） - 双向Transformer架构 - 奠定搜索引擎技术基础

2019年规模突破 • GPT-2（OpenAI） - 因生成能力过强暂缓开源 • T5（谷歌） - 统一文本到文本框架 - 参数量突破110亿

2020年分水岭 • GPT-3（OpenAI） - 1750亿参数 - 展示小样本学习能力 • GShard（谷歌） - 首个6000亿参数混合专家模型

2021年开源浪潮 • Switch Transformer（谷歌） - 1.6万亿参数稀疏模型 • BLOOM（BigScience） - 首个千亿级开源多语言模型 - 覆盖46种语言

2022年应用爆发 • ChatGPT（OpenAI） - 基于GPT-3.5的对话系统 - 2个月用户破亿 • BLOOM（BigScience） - 1760亿参数开源模型

2023年生态成型 • LLaMA（Meta） - 开源模型引发社区创新 • GPT-4（OpenAI） - 多模态能力突破 - 律师考试达前10%水平 • Claude（Anthropic） - 宪法AI安全框架

2024年技术深化 • Gemini 1.5（谷歌） - 百万token上下文窗口 • Mixtral 8x7B（Mistral） - 开源MoE架构标杆 • DeepSeek V3 - 6710亿参数开源模型 - 训练成本仅550万美元

2025年前沿探索 • GPT-5（OpenAI） - 专业级智能体支持 • Claude 4.5（Anthropic） - 复杂任务规划突破 • Kimi K2（月之暗面） - 万亿参数开源MoE模型

2026年最新进展 • Gemini 3.1（谷歌） - 推理性能翻倍提升 • GLM-5（智谱AI） - 面向系统工程优化 • Qwen3.5（阿里） - 支持百万级上下文

注：本时间轴持续更新至2026年2月，包含参数量、开源状态等关键信息，完整版可访问llm-timeline.com获取。

以下是评论内容的总结：

1. 模型遗漏问题

   • 多位用户指出该网站遗漏了重要的AI模型里程碑，如GPT-J、GPT-NeoX、T5和Mistral系列模型。
   • 引用："Misses a few interesting early models: GPT-J... was the first-ish model runnable on consumer hardware."
   • 引用："It misses almost every milestones, and lists Llama 3.1 as milestone. T5 was much bigger milestone..."

2. 可视化与交互建议

   • 有用户建议增加模型的高层次可视化对比，如动态展示网络结构的变化。
   • 引用："This would be interesting if each of them had a high-level picture of the NN, 'to scale'..."
   • 引用："Would be nice to see some charts and perhaps an average of the cycles..."

3. 内容准确性争议

   • 部分用户认为标题“AI完整历史”不准确，因为LLM不能代表全部AI，且AI历史更悠久。
   • 引用："Calling this 'The complete history of AI' seems wrong. LLM's are not all AI there is..."

4. 用户体验反馈

   • 包括对暗黑模式的抱怨、工具提示显示问题以及描述信息不足的批评。
   • 引用："Why is it hard... to add a light mode to those blacks websites!?"
   • 引用："Some of the descriptions are quite thin on details, like 'new model by x'..."

5. 模型行为疑问

   • 有用户质疑AI模型是否故意模仿人类的错误行为，导致需要多次迭代修正。
   • 引用："...are they designed to mimic human behaviour - as in they deliberately create errors in code..."

6. 个人反思与未来展望

   • 一位用户分享了对AI时代育儿的思考，表达了对技术快速变化的复杂感受。
   • 引用："I have no idea what to say about 'AI' and the rapid reconfiguration of our relationship with the world..."

7. 补充资源推荐

   • 用户提供了其他相关资源链接，如更全面的模型列表和类似的模型树可视化。
   • 引用："750+ here: https://lifearchitect.ai/models-table/"
   • 引用："Shameless plug but made a similar tree here: https://sajarin.com/blog/modeltree/"

总结：评论主要围绕内容完整性、可视化改进、标题准确性、用户体验和技术伦理展开，同时包含个人观点和外部资源推荐。