Workflow
大模型开发生态
icon
搜索文档
LLM开源2.0大洗牌:60个出局,39个上桌,AI Coding疯魔,TensorFlow已死
36氪· 2025-09-17 16:57
卷王指南又更新了,这次还有番外篇。 访问地址:https://antoss-landscape.my.canva.site/ 这一次,全景图收录了 114个项目(比上一版减少 21 个),覆盖 22个领域。其中,39 个是新晋项目,同时也有 60 个项目消失在舞台,其中不乏一度高 光的 Star 王者—— 如 NextChat、OpenManus、FastGPT、GPT4All,因迭代迟缓、社区乏力而被后来者超越。 最 drama的,当属 TensorFlow 的谢幕,这位昔日巨星最终没能抵挡 PyTorch 的攻势,后者自此一统江湖。 灰色部分,即为出局的开源项目 整体趋势是显而易见:生态正在经历一轮剧烈洗牌。就像寒武纪的「生命大爆发」,Agent 层最为汹涌,混沌之中,各类新物种层出不穷。 开源 2.0 :变脸堪比整容 等了一百多天,悬念终于揭晓。 9 月 13 日上午,蚂蚁集团开源团队(「开源技术增长」)携《 2025大模型开源开发生态全景图 》2.0 版,亮相上海外滩大会。 三个月前,「一场直播中的『现实世界的黑客松 』(A Real-world Hackathon )」的断言,今天依然成立—— 彼时 ...
大模型开发生态还有哪些新机遇?9月13日来外滩找答案 | 报名开启
量子位· 2025-08-26 13:46
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]
开源AI开发生态大洗牌:低代码平台逆袭,传统LLM框架日渐式微
量子位· 2025-05-28 15:28
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]