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]

论坛概况 - 论坛主题为AI开源时代构建全球生态与可持续增长 由蚂蚁开源与魔搭社区联合主办 将于2025年9月13日亮相上海外滩大会[1][5] - 活动设置三场主题演讲与两场圆桌讨论 聚焦大模型开源生态 Vibe Coding及AI Agent等前沿方向[1][2] - 专业观众限350个席位 目前已开放报名通道[2] 主题演讲内容 - 蚂蚁集团开源技术委员会副主席王旭将基于社区数据分析全球大模型开源生态全景与趋势 为技术决策提供中立参考[1][5] - 魔搭社区产研负责人陈颖达将分享社区汇聚9万+优质模型的实践 阐释模型即服务(MaaS)理念如何驱动开源生态螺旋式进化[1][8] - 硅基流动联合创始人杨攀将从基础设施提供商视角 解析全球开源模型生态的竞争协作格局及产业实践[1][9] 圆桌讨论方向 - 首场圆桌聚焦Vibe Coding 探讨AI如何重构软件开发全流程 包括代码生成 调试优化及架构设计等环节[11] - 次场圆桌聚焦AI Agent技术演进与AGI路径 涵盖多模态理解 长期记忆构建及动态环境适应等核心能力突破[13] - 圆桌嘉宾来自蚂蚁集团 字节跳动 光年之外 ClackyAI等机构 涵盖技术专家 产品负责人及创业者[11][13][15] 行业参与机构 - 参与机构包括蚂蚁集团 字节跳动 粤港澳大湾区数字经济研究院 光年之外 ClackyAI CAMEL-AI.org及Fellou等[2] - 论坛汇聚开源技术专家 AI行业领袖及社区先锋 旨在推动跨国界跨领域协作生态构建[5]

大模型开源生态全景分析 核心观点 - 大模型开发生态被描述为"现实世界的黑客松"，呈现快速迭代和公开协作特征 [2][3][11] - 蚂蚁发布涵盖19个技术领域、135个项目的开源生态全景图，采用OpenRank指标筛选影响力项目（月均值>10）[5][6] - 当前生态存在三大主导赛道：模型训练框架、高效推理引擎、低代码应用开发框架 [10] 技术领域分布 - **模型训练层**：PyTorch以927 OpenRank位列所有项目第一，占据绝对统治地位 [8][14][31] - **推理服务层**：vLLM（OpenRank 615）和SGlang（269）增速显著，分别位列同比增长第一和第三 [14] - **应用框架层**：Dify（473 OpenRank）和RAGFlow（208）为代表的中国低代码平台崛起，替代传统框架LangChain [17][18] 关键数据指标 - Top 20项目数据： - PyTorch：89.6k Stars，2,143社区规模 [8] - vLLM：46.4k Stars，3,161开发者协作量 [8] - Dify：95.4k Stars，3,243社区规模（TypeScript技术栈）[8] - Ollama：139.3k Stars，创2023年6月后最快增长记录 [8] 生态演进七大趋势 1. **应用开发范式**：低代码工具（如Dify）通过可视化工作流降低门槛，取代传统Agent框架 [17][18][19] 2. **协议标准化**：MCP、A2A等协议争夺智能体通信标准主导权，头部企业通过协议层构建护城河 [22][24] 3. **技术扩散速度**：小团队3-5人可快速推出开源项目并出圈，项目周期显著缩短 [25][37] 4. **基础设施层**：向量存储技术回归理性，PyTorch持续垄断训练生态 [27][31] 5. **多模态融合**：大数据与AI生态整合尚未完成 [27] 6. **推理服务混战**：vLLM等新兴引擎挑战传统方案 [14][27] 7. **开发者策略**：从单点工具转向生态控制权，或深耕场景提升用户体验 [30][34][35] 行业影响 - 中国项目表现突出：Dify和RAGFlow在应用框架层进入全球第一梯队 [14][17] - 企业级需求驱动：安全管控和低代码成为应用框架成功关键要素 [18] - 竞争加剧：技术普及化导致开发者需通过差异化（如协议创新或体验优化）建立优势 [28][29] 研究价值 - 全景图量化分析135个项目，揭示技术扩散与生态位分布规律 [39][40] - 为开发者提供技术选型参考，特别是低代码平台和推理引擎领域 [41] - 反映底层规律：简化复杂性、提升效率始终是开发者核心价值导向 [38][43]