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]