目前在日志和代码分析领域，一些大型模型中比较知名且效果较好的模型包括BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）和XLNet（Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding）。这些模型在自然语言处理任务中表现出色，也可用于文本数据的处理和分析。
在部署时考虑到硬件资源要求较低的模型，您可以选择对这些大型模型进行轻量化压缩或量化处理，或者使用一些针对移动端等资源受限环境的模型。例如，BERT 可以通过DistillBERT压缩为轻量级BERT模型，从而减小模型大小和计算量。
另外，您还可以考虑使用一些专门为部署在资源受限环境下设计的模型，例如TinyBERT、ALBERT等，这些模型在保持较高性能的同时，具有较小的模型体积和计算开销。
总的来说，选择适合您需求的模型时，需要综合考虑模型效果、部署资源消耗以及应用场景等因素。希望这些信息对您有所帮助，如有其他问题，请继续提问。