以下是目前最流行的人工智能模型：

1. GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3): GPT-3 是由OpenAI开发的自然语言处理模型，它使用了一个非常大的神经网络，可以生成高质量的文本。

2. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): BERT 是由Google开发的自然语言处理模型，它可以预测出一段文本中的下一个单词或下一个句子，可以用于各种NLP任务，如文本分类、情感分析等。

3. ResNet (Residual Network): ResNet 是一种深度神经网络，用于解决深度学习中的退化问题，其在图像分类任务上取得了很好的效果。

4. Transformer: Transformer 是一种用于自然语言处理的模型，它是GPT和BERT的基础模型，通过将注意力机制引入神经网络，使得模型可以更好地处理长文本序列。

5. VGG (Visual Geometry Group): VGG 是一种用于图像识别的深度神经网络，其具有非常深的结构，可以对图像进行高效的分类。

6. AlexNet: AlexNet 是一种用于图像识别的深度神经网络，其在2012年的ImageNet图像识别比赛上取得了第一名的好成绩。

7. LSTM (Long Short-Term Memory): LSTM 是一种用于处理序列数据的循环神经网络，可以有效地处理长序列数据，例如自然语言文本或时间序列数据。

这些模型在不同的应用领域都取得了很好的成果，例如语音识别、自然语言处理、图像识别等。当然，还有很多其他的模型也非常流行，例如GAN、DenseNet等。