大模型开源生态全景图核心观点 - 蚂蚁集团开源团队发布《2025大模型开源开发生态全景图》，系统性梳理135个社区核心项目、19个技术领域，覆盖从智能体应用到模型基建的全链条 [2] - 模型训练框架、高效推理引擎、低代码应用开发框架成为当前最具主导力的三大技术赛道 [2] - 开源生态呈现"黑客松现象"：热点驱动、短期速成、技术声誉兑现快，但高淘汰率与低维护意愿并存 [8] 技术赛道动态分析 主导赛道增长 - 三大主导技术赛道（模型训练框架、高效推理引擎、低代码平台）OpenRank同比显著上升，其中低代码平台工具涨幅达72.22% [6][14] - vLLM与SGLang成为推理领域顶流：vLLM完成核心架构升级后商业集成度增强，SGLang 2025年一季度OpenRank增长31% [32][34] - PyTorch在模型训练框架领域"一统江湖"，被DeepSeek等头部公司列为关键依赖项 [31][32] 衰退赛道特征 - SDK范式工具（如LangChain、LlamaIndex）整体OpenRank下滑35.90%，被低代码平台取代 [14] - AI搜索类开源项目集体式微，因大模型已内嵌联网检索功能直接抹平工具价值 [10][11] - 向量数据库结束爆发期进入平稳发展，争议中验证真实需求存在 [29][31] 生态演进七大趋势 1. **智能体框架进入下半场**：从开发者工具转向场景落地，低代码平台Dify等契合企业需求崛起 [19][20][21] 2. **标准协议层爆发**：微软MCP、谷歌A2A、CopilotKit AG-UI等协议推动智能体互操作，但长程任务协作仍是未解难题 [25] 3. **AI编程持续繁荣**：百度、阿里、腾讯等大厂布局代码助手，但技术瓶颈在上下文感知与领域知识融合 [28][29] 4. **推理优化创新不断**：清华KVCache.AI团队KTransformers实现4090单卡千亿模型部署，OpenRank飙升34倍 [34][35] 5. **多模态数据治理重构**：湖仓架构"四足鼎立"应对非结构化数据，元数据治理向AI资产延伸 [36] 项目生命周期特征 - 昙花一现案例：RoomGPT（10,318星）、Chatbot UI（31,301星）等11个项目实质性开发停滞，进入"AI墓园" [9] - 成功转型路径：GPT Engineer等开源项目通过早期用户积累发展为商业化产品Lovable [8] - 高强度开发模式：SGLang、vLLM代表"中美网友24小时轮肝"式开发，版本迭代以周为单位 [8] 研究方法论 - 采用华东师范大学X-lab的OpenRank指标，入选门槛为2025年1-4月均值≥10，排除太旧或太新项目 [37] - 以PyTorch等明星项目为起点扩展技术上下游，结合专家讨论收敛出135个核心项目 [37] - 开源社区数据相比传统商业分析（如Gartner）能更早反映技术风向变化 [37]