软件度量模型是用于评估软件质量、成本、复杂性、进度和用户满意度等方面的工具和方法集合。以下是一些常见的软件度量模型：

GQM（Goal, Question, Metric）：

GQM是一种自顶向下的度量方法，通过明确项目目标、问题和度量指标来指导度量的收集和分析。

COCOMO（Constructive Cost Model）：

COCOMO是一种成本估算模型，用于预测软件开发项目的成本和工作量。它基于软件工程的经验数据，考虑了产品规模、复杂性等因素。

环形复杂度（Cyclomatic Complexity）：

环形复杂度是一种衡量软件复杂性的方法，它基于程序的控制流图，通过计算环复杂度指数来评估代码的复杂性。

C&K方法（Chidamberlin & Kemerer）：

C&K方法也是一种衡量软件复杂性的方法，它通过测量程序中的控制流复杂性来评估软件的可维护性。

功能点分析方法（Function Point Analysis, FPA）：

FPA是一种衡量软件规模的方法，它通过计算软件的功能点数目来评估软件的大小和功能。

ISO9000和ISO9126：

这些国际标准提供了软件质量管理和评估的框架和指标，用于指导软件开发和维护过程。

CMM（Capability Maturity Model）：

CMM是一种用于评估软件开发和维护过程成熟度的方法，它包括五个等级，从初始级到优化级。

The Six Sigma movement：

六西格玛是一种管理策略，旨在通过减少缺陷和变异来提高软件质量，它通过定义、测量、分析、改进和控制过程来实现这一目标。

AIPS人群资产模型：

这是一个用于营销领域的模型，用于衡量和优化种草过程的效果，包括认知、兴趣、深度兴趣、购买和分享等阶段。

PyTorch-Metric：

这是一个基于PyTorch的开源库，用于评估机器学习模型的性能，提供了多种常用的评估指标。

这些模型可以根据具体的项目需求、团队技能和组织标准进行选择和调整，以便更准确地衡量和提升软件质量。