大模型开源开发生态全景图2.0核心变化 - 全景图收录114个项目 较上一版减少21个 覆盖22个领域 其中39个为新晋项目 60个项目被淘汰[7] - 生态中位年龄仅30个月 平均寿命不足三年 62%的项目诞生于2022年10月"GPT时刻"之后 包含12个2025年新项目[10] - 分类框架从Infrastructure/Application进化为AI Agent/AI Infra/AI Data三大板块 反映行业以智能体为中心的技术趋势[15][16] 项目活跃度与更替 - PyTorch以92,039个Star位居榜首 vLLM以53,912个Star位列第二 新晋项目GERTINI获得66,881个Star[11] - TensorFlow因迭代迟缓退出市场 PyTorch实现生态统一[8] - 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[10] 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% 中美合计贡献超55%[17][20] - 美国在AI Infra领域贡献度达43.39% 为中国的两倍 在AI Data领域优势更明显[18][19] - 中国在AI Agent领域贡献度达21.5% 与美国24.62%接近 反映应用层投入集中[23] AI Agent领域演进 - AI Coding成为最活跃赛道 完成从"补代码"到"全生命周期智能引擎"的跨越 支持多模态与团队协同[43] - Chatbot领域经历高光后回归理性 Lobe-Chat保持64.7k Star Cherry Studio以"个人知识助理"定位逆势上榜[50][53] - Agent Workflow Platform向基础设施演化 Dify提供从原型到生产的一站式平台 RAGFlow等项目快速走红[54][57] - Agent Tool领域爆款频出 Browser-use9个月获60k Star mem0解决记忆管理问题 Supabase成为GenAI数据基础设施[57] AI Infra技术趋势 - Model Serving持续高热 vLLM和SGLang主导云端推理 NVIDIA TensorRT-LLM绑定GPU硬件巩固算力优势[62][66] - 本地化推理快速发展 ollama使大模型可运行于个人设备 GPUStack等新框架持续涌现[68][70] - LLMOps接棒MLOps 成为2025年增长最快赛道 Phoenix/Langfuse等项目覆盖监控至工作流管理全环节[71][72] - 模型训练热度回落 社区更关注低成本微调方案如Unsloth集成QLoRA[78] AI Data领域状态 - 技术成熟度较高 多数项目诞生于2014-2020年 Chroma成为少数抓住RAG机遇的新秀[82] - 向量数据库等基础组件缺乏突破点 Milvus/Weaviate/Elasticsearch等已成为标准拼图[86] - 企业级场景特性使开发者关注度难以维持 但向量化/RAG/多模态处理正推动数据平台向智能中枢演进[87] 开源许可模式演变 - 新项目多采用限制性许可协议 保留许可方干预权 Dify使用BSL变体 n8n采用Fair-code条款[92][93][94] - 部分项目按用户规模设限 月活超阈值需重新授权 GitHub出现代码闭源但获高星现象[91][94] 大模型技术发展动向 - MoE架构成为主流 DeepSeek/Qwen/Kimi等模型参数达万亿级 推理时仅部分激活[101] - Reasoning能力成为标配 DeepSeek R1通过强化学习增强推理 Qwen/Claude引入"快思慢想"混合模式[102] - 多模态全面爆发 语言/图像/语音交互成基础能力 语音模态工具链Pipecat/LiveKit Agents快速完善[103][104] - 模型评价体系多元化 从人工投票平台转向OpenRouter等API网关的"数据投票"排行榜[106]