大模型开源生态全景图2.0核心更新 - 全景图收录114个项目（较1.0版减少21个），覆盖22个领域，其中39个为新晋项目，60个项目被淘汰 [4] - 生态中位年龄仅30个月，平均寿命不足三年，62%项目诞生于2022年10月"GPT时刻"之后 [5] - 分类框架从Infrastructure/Application进化为AI Agent/AI Infra/AI Data三大板块，反映行业向智能体为中心演进 [10] 项目生态动态 - 头部前十项目覆盖模型生态全链路，平均Star数接近3万，远超历史同期开源项目 [5] - TensorFlow因迭代迟缓被淘汰，PyTorch以92,039 Stars成为训练平台绝对主导 [4][6] - 新晋高热度项目包括Gemini（AI Coding）、TensorRT-LLM（推理引擎）、Cherry Studio（聊天机器人） [6][28] 开发者地域分布 - 全球366,521位开发者中，美国占37.41%、中国占18.72%，两国合计贡献超55% [10][12] - 美国在AI Infra领域贡献度达43.39%（中国22.03%），在AI Data领域贡献度35.76%（中国10.77%） [14] - 中国在AI Agent领域表现接近美国（中国21.5% vs 美国24.62%），与应用层投入密切相关 [14] AI Agent领域演进 - AI Coding完成从"补代码"到"全生命周期智能引擎"跨越，支持多模态与团队协同 [23] - 大厂通过开源工具链（如Gemini CLI、Codex CLI）绑定开发者生态，战略类似Windows+.NET模式 [27] - Agent Workflow Platform向企业级能力演进，Dify提供从原型到生产的一站式平台 [34] - Browser-use项目9个月内获60K Stars，实现Agent网页操作能力 [37] AI Infra技术趋势 - Model Serving赛道持续高热，vLLM（53,912 Stars）和NVIDIA TensorRT-LLM主导云端推理 [6][45] - 本地化推理框架崛起，ollama使大模型可运行于个人设备，GPUStack等新框架补位 [49] - LLMOps接棒MLOps，聚焦监控、提示词评测与安全可信，Phoenix、Langfuse等项目覆盖全生命周期管理 [52] - 模型训练赛道热度回落，社区更关注低成本微调方案（如Unsloth集成QLoRA） [55] 许可证模式变革 - 新晋项目多采用限制性许可证（如BSL变体、Fair-code），传统MIT/Apache 2.0协议使用减少 [62] - 部分项目按用户规模设限（如月活超阈值需额外授权），反映商业博弈加剧 [62] - Cursor、Claude-Code等闭源项目仍在GitHub获高热度，挑战"开源社区"定义 [63] 大模型技术前沿 - MoE架构普及使模型参数达万亿级别（如K2、Claude Opus），通过稀疏激活控制推理算力 [69] - Reasoning成为模型新标配，DeepSeek R1通过强化学习增强复杂决策能力 [70] - 多模态全面爆发，语言/图像/语音成为标配，中国厂商在开源与闭源路线均取得领先 [71] - 模型评价体系多元化，OpenRouter等平台通过调用数据形成"数据投票"排行榜 [72]