TensorFlow衰落与PyTorch崛起 - TensorFlow社区活跃度在过去十年间从巅峰不可逆转地跌至最低谷，甚至不及初期水平 [3] - PyTorch呈现高歌猛进的增长态势，形成鲜明对比 [3] - 蚂蚁开源在《大模型开源开发生态全景图2.0》中正式将TensorFlow除名 [8] 开源生态快速迭代特征 - 开源项目兴衰周期从"年"缩短至"天"级变化 [10] - 蚂蚁开源全景图1.0至2.0版本仅间隔100天，更新39个项目，替换率达35%，60个项目被移出 [11] - OpenRank算法通过分析项目与开发者协作网络评估影响力，设定OpenRank>50的准入门槛 [11] 项目淘汰机制 - 短期热点型项目如OpenManus和OWL因热点消退后社区活跃度不足被淘汰 [12] - 迭代速度落后项目如NextChat因版本更新慢于Cherry Studio等竞争对手导致用户流失 [13] - 同生态位竞争中落后者如MLC-LLM和GPT4All被Ollama凭借更完善生态和用户体验取代 [14] 开源许可证模式演变 - Top 10活跃项目中Dify在Apache 2.0基础上增加多租户使用限制和品牌保护条款 [17] - Cherry Studio采用按用户组织规模定制的双许可模式，对大型团队要求商业授权 [18] - n8n采用自研"Sustainable Use License"限制商业分发 [19] 开源运营模式变革 - GitHub从代码托管平台演进为集产品发布、用户反馈和社区营销的综合平台 [21] - 社区活跃度（星标、Issue、PR）成为衡量产品活力和市场接受度的关键指标 [21] - 开源项目通过定制化许可证在社区生态红利与商业利益间寻求平衡 [22] 技术领域趋势转移 - Agent Framework领域整体活跃度下降，LangChain、LlamaIndex等项目活跃度回落 [27] - Model Serving和AI Coding领域呈现显著增长态势 [27] - 市场关注点从"能否实现"转向"能否高效、经济、稳定运行"的工程化需求 [28][29] 推理性能竞争焦点 - 模型推理成本成为AI应用大规模落地的核心制约因素 [30] - vLLM和SGLang通过PagedAttention等技术提升GPU利用率和推理吞吐量 [31] - NVIDIA TensorRT-LLM利用软硬件协同优势提供极致性能优化方案 [31] 中美双中心格局 - 美国开发者贡献度37.41%，中国18.72%，两国合计超过55% [33][34] - AI Infra领域美国贡献度43.39%显著领先，中国为22.03% [35] - AI Agent领域美国贡献度24.62%与中国21.5%差距大幅缩小 [35] 中国应用创新优势 - 中国开发者在贴近应用层领域展现强大活力和增长潜力 [35] - 庞大复杂的数字经济应用场景催生大量AI原生应用和Agent解决方案 [36] - Dify和Cherry Studio等项目凭借对AI能力产品化和场景化落地的理解获得全球关注 [36] 新项目快速崛起案例 - OpenCode和Google Gemini CLI在发布数月内获得极高社区关注度 [38] - Browser-use项目由2名研究生在9个月内获得60,000星标成就 [38]

报告概述 - 蚂蚁开源联合Inclusion AI发布《全球大模型开源开发生态全景与趋势报告》2.0版本 全面揭示人工智能开源领域发展现状和未来趋势 并纳入百余天内开源社区新动向 [1] - 报告通过数据驱动方式客观呈现全球AI开源生态真实状况 展现中国在AI开源领域重要地位 [3] 开源生态特征 - 报告数据来源于GitHub全平台项目 使用OpenRank算法筛选和排名 收录22个技术领域的114个最受关注开源项目 分为AI Agent和AI Infra两大技术方向 [3] - 62%大模型生态下开源项目诞生于2022年10月"GPT时刻"之后 平均年龄仅30个月 反映AI开源生态高速迭代特性 [3] - 参与全景图项目开发的约36万全球开发者中 美国开发者占比24% 中国开发者占比18% 印度8% 德国6% 英国5% 中美两国合计贡献超四成核心力量 [4] 开源策略差异 - 中国厂商更倾向于开放权重的开源模型路线 美国头部厂商多采用闭源模式 [4] - 中国在积木共享上的积极性正让全球生态更具活力 [4] AI编程工具发展 - AI编程工具爆发式增长 能自动生成修改代码大幅提升程序员效率 成为开源社区最热门领域 [4] - 工具主要分为命令行工具（如Google Gemini CLI）和集成开发环境插件（如Cline） [4] - 2025年新出现Coding工具平均获得3万以上开发者Star关注 Gemini CLI开源仅3个月星标数突破6万 成为增长最快项目之一 [5] - 做模型厂商偏好命令行工具切入 注重用户体验团队从集成开发环境入手 两种路线共同推动编程效率革命 [5] 行业影响与趋势 - 随着大模型能力提升 程序员可能将更多重复性工作交给AI工具 转而聚焦创意设计和复杂问题解决 这一趋势或将重塑软件开发行业分工模式 [5] - 蚂蚁开源同步发布2025大模型发展时间线全景图 梳理2025年1月至今国内外主流厂商大模型发布时间线 包含开放参数模型和闭源模型 标注模型参数模态等关键信息 [6] 大模型发展方向 - 中美大模型开源与闭源路线分化明显 [8] - 模型参数在MoE架构下趋于规模化发展 [8] - 基于强化学习提升模型Reasoning能力 [8] - 多模态模型进一步成为主流 [8] - 模型评价方式发展出基于主观投票和客观评测的不同模式 [8]

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]

国家级AI开源平台启动 - 国务院国资委统筹指导、中国移动牵头运营的国家级AI开源开放平台"焕新社区"正式启动 标志着中国AI国家队建设迈入实质性阶段 [2] - 平台以开源开放、协同创新为核心 通过开放算力集群、共享模型资源、搭建开发社区降低AI技术应用门槛 旨在培育具有国际竞争力的国产人工智能生态 [2] - 肩负整合央企资源、打破技术壁垒、推动AI普惠发展的战略使命 [2] 中兴通讯技术贡献 - 一次性开源11项核心技术成果 包括6个自研大模型和5个行业数据集 形成覆盖模型-数据-工具的完整技术矩阵 [2][7] - 开源的NTele-R1-32B-V1电信大模型基于DeepSeek-32B-Distill架构训练 仅用800个样本实现小样本高效训练 [3] - 多模态智能领域开源7B-Curr-ReFT与3B-Curr-ReFT模型 采用独创的Curr-ReFT训练范式 让小参数模型展现媲美大模型的推理能力 [4] 模型性能表现 - NTele-R1-32B-V1在AIME2024测评中得分82.5 超越Qwen3-32B的78.75 在MATH500测试中准确率达95.2% 领先同类模型1-2个百分点 [3][4] - 3B-Curr-ReFT在AI2D数学推理测试中准确率达83% 超越26B参数的InternVL-26B 7B版本在MathVista测评中得分92.2% 较基础模型提升33.6个百分点 [6] - Curr-ReFT训练范式将任务分为三阶段 配合GPT-4-O评分的拒绝采样机制 突破小模型能力瓶颈墙且避免基础能力退化 [6] 行业数据集价值 - 开源的5个行业数据集覆盖通信、数学、Code、视觉识别等关键领域 其中TFCE数据集整合中兴40年技术积淀 [6] - TFCE数据集包含1800余个函数、917道Python题目 全面覆盖4G LTE优化、5G网络切片、6G信道建模等通讯核心技术应用场景 [6] - 支持Simple到Parallel-Multiple的全场景函数调用评估 填补全球电信领域函数调用测评空白 [6] 生态协同与产业影响 - 形成模型-数据-工具三位一体的支撑体系 提供一站式支持模式有效降低AI创新门槛 [7] - 已与多家国产GPU厂商达成合作 推动开源模型与国产芯片深度适配 算力效率较通用方案提升40% [7] - 国家队+龙头企业协同模式推动中国AI产业从技术跟跑向生态领跑跨越 为数字经济高质量发展注入强劲动能 [7]

技术争议核心 - 华为盘古3.5与阿里通义千问1.5-7B模型的"指纹"相关性得分高达0.927，远高于其他主流模型间普遍低于0.1的得分 [14][15][16] - 华为回应称盘古与通义在词表和配置文件存在不同，但技术专家认为这不足以证明底层模型结构和参数不相似 [19][20] - 争议涉及AI开源生态中"复用"与"抄袭"的模糊界限，尤其在Apache 2.0开源协议下如何界定参数相似度的合规性 [28][29] 行业背景与竞争格局 - 大模型研发成本极高，华为单次有效训练成本达1200万美元，行业普遍采用基于优秀开源模型的二次开发模式 [25][26] - 阿里通义系列凭借全尺寸全功能特点在to B市场占据优势，已服务超9万家企业，80%中国科技企业使用阿里云 [27][37] - 华为将盘古模型植入HarmonyOS 4，作为其"软硬芯云"全栈生态的关键环节，尤其在国产昇腾算力上的标杆应用 [32][33] 技术生态现状 - 阿里通义模型家族已推出至少228个模型，覆盖0.5B至72B多种参数规模及文本/图像/语音/视频全模态 [44][45] - Hugging Face榜单显示排名前十的开源模型曾全部基于通义千问二次开发，反映其开源生态影响力 [26] - 行业面临技术发展快于规则制定的矛盾，需建立模型溯源标准、透明化机制以促进健康生态 [52][53][54]

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]