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工业设计网站导航,百度网盘资源搜索引擎搜索,做电脑租赁网站,wordpress 生成缩略图从 2022 年起#xff0c;“AI 一天#xff0c;人间一年”就成了行业内的普遍共识。 AI 技术迭代速度之快#xff0c;让从业者既兴奋又焦虑。一方面#xff0c;大模型能力正不断进化#xff0c;疯狂刷新人们的认知边界。从最初的文本生成到多模态交互#xff0c;从对话式…从 2022 年起“AI 一天人间一年”就成了行业内的普遍共识。AI 技术迭代速度之快让从业者既兴奋又焦虑。一方面大模型能力正不断进化疯狂刷新人们的认知边界。从最初的文本生成到多模态交互从对话式 AI 到具身智能无一不令人兴奋。另一方面回看这些年涌现的 AI 项目一个个迅速地崛起、消亡其中甚至不乏 AI 独角兽项目跌落神坛真正能够屹立在山巅的佼佼者寥寥无几。也正因如此蚂蚁开源最新发布的《2025 ⼤模型开源开发⽣态全景与趋势》报告才显得格外有意义。这份报告既涵盖了智能体应⽤层和模型基础设施层⼀共 19 个技术领域的 135 个项⽬又对大模型开发生态的七个趋势做了深度解读。与其说这是一份关乎大模型开发生态的报告不如说是给所有 AI 从业者的生存指南——在竞争白热化的大模型开发“生死局”中谁能提前洞察趋势谁就能抢占先机。华东师范大学教授、木兰开源社区 TOC 王伟在看过报告后甚至感慨道当我看到这份报告的时候大为震撼。在 AI 大模型飞速演进的今天个体与组织常因缺乏系统性视角陷入“落后陷阱”。蚂蚁开源技术增长团队以开发者社区数据为镜精准捕捉生态动态从新兴趋势到战略投资机会将代码行为转化为可量化的技术罗盘。这种全景式数据报告不仅揭示了生态位的博弈逻辑更为企业架构升级提供了清晰的路径。正如《合作的进化》所示高频互动催生深度协作而 AI 生态真正的赢家是那些以协作定义规则、持续构建生态位的长期价值创造者。蚂蚁开源发布大模型开源开发生态全景图5 月 27 日蚂蚁开源在第⼗届技术⽇上重磅发布了《2025 ⼤模型开源开发⽣态全景与趋势》报告以下简称“报告”其中生态全景图收录了包括智能体应⽤层和模型基础设施层的 135 个项目。地址https://antoss-landscape.my.canva.site在生态全景图中应用层位于最上方展示了基于开源大模型所开发的各类应用以及相关工具。主要包括能处理复杂任务的通用助手如 OpenManus、OWL 等能辅助开发的编码助手如 OpenHands、aider 等能帮助开发者构建 Agent 的开发框架如 Dify、n8n 等能为用户提供与大模型交互界面的客户端界面如 Open WebUI、SillyTavern 等帮助开发者对应用进行开发和部署的工具如 ComfyUI、Vercel 等以及用于管理和优化大语言模型的 API 调用如 LiteLLM、Model Context Protocol 等。位于生态全景图下方的基础设施层涵盖了数据转换、模型训练、开发、部署以及数据治理等多个方面的项目。包括数据标注、数据整合、数据治理层面如 Label Studio、Airflow 等在服务与训练层包括提供大模型服务部署的 Ollam、深度学习框架 PyTorch、TensorFlow 等以及 Ray、Spark 等分布式处理框架CUTLASS、FlashAttention 等硬件加速库。可以说当下 AI 领域叫得出名号的项目都在这份生态全景图里。为了绘制这份全景图蚂蚁开源团队先将时下 AI 领域中的热门项目如 PyTorch、LangChain、vLLM 等作为种子节点通过分析开发者在 GitHub 上不同项目之间产生的协作关联关系不断探查生态的多个侧面。在得到初始的项目列表后团队与相关领域的开发者们深入探讨手动维护项目所属的技术领域标签并不断对列表进行收敛和更新。此外蚂蚁开源团队还引入了华东师范大学 X-lab 实验室的 OpenRank 影响力评价指标并以该指标在 2025 年的月均值大于 10 作为项目入选全景图的重要依据。最终呈现出了这张内容极其丰富的生态全景图。大模型开发生态是一场真实世界的黑客松这张⽣态全景图不仅是从业者可以拿来参考的技术地图更揭开了行业真相当下的大模型开发生态是一场真实世界的黑客松。在这场黑客松中一切都按下了加速键——开发者们借助 AI 的强大力量以“超级个体”的姿态在热点事件的风口浪尖上迅速构建开源项目。我们得以看到一波又一波的 AI 开源项目迅速地崛起。但在硬币的另一面同样有无数项目迅速走向消亡其中甚至不乏 AI 明星项目。这种快速构建、快速消亡极度注重开发速度的迭代模式与“几十个小时完成一款软件”的黑客马拉松如出一辙。在观察生态全景图中的开源项⽬时蚂蚁开源团队有一些有趣的发现比如前文提到的无数项目走向消亡这些昙花一现的项目被收录进 Dang AI 打造的“AI 墓园”中。在 Dang AI 收录的 5079 个 AI 应用工具中有 1232 个已经停止维护。在开源生态中同样不乏昙花一现的项目。比如曾获得过 3.1w 个 Star 的 AI 聊天应用 Chatbot UI从 2023 年 3 月创建到 2024 年 8 月消亡也不过一年半的光景。还有曾获得过 2.1w 个 Star、堪称是最早对 AGI 进行想象的项目之一的 BabyAGI即便早在 2023 年 4 月就前瞻性提出了“自我进化 Agent”的设想最终还是在一年半后消失在茫茫数字世界中。甚至连 OpenAI也有项目出现在这份“死亡名单”中——提出了“群体智能”的概念 Swarm曾在发布时获得了极高的关注度但最终被产业可落地的 OpenAI Agents SDK 所替代逐渐淡出公众视野。从某种程度上来说AI“墓园”的存在既反映了大模型开发生态的残酷性也见证了从业者们无畏探索的勇气。比如 BabyAGI、Swarm 在发布时就声称是 “实验性”、“探索性” 的尝试但也正是这些项目所提出的先锋概念、激发的讨论和创新性尝试为后续的项目发展提供了灵感和方向进而促使更多开发者投身到 AI 创新的浪潮中让大模型开发生态充满无限可能并从概念验证向工程落地不断演进。在这场黑客松中无数个 AI 项目来来走走推动大模型开发生态不断走向成熟。与此同时随着基础模型能力不断提升整个开发生态也在发生巨变。报告指出模型能力正对应用场景带来冲击与重塑一方面AI Search 开源项目正逐渐式微另一方面AI Coding 开源项目正势头火热。这种此消彼长的态势也反映出了 AI 领域技术发展与市场需求之间的动态变化。作为最早落地的应用场景AI 搜索曾被视为 AI 时代的“超级应用”但随着大模型能力的泛化那些专注于 AI 搜索的项目优势不再明显甚至在处理一些复杂任务时远没有能进行推理和归纳的大模型游刃有余。更重要的是用户其实并不在意打开的是搜索页还是对话框可以联网的模型完全可以满足用户“先问 AI”的需求。与之形成鲜明对比的是AI Coding 开源项目正呈现出火热的态势甚至在今年一度刮起了“氛围编程”Vibe Coding热潮。一直以来编程都称得上是 AI 赛道的热门场景从最早的低代码、无代码到后期的辅助编程甚至是 AI 自主编程AI 的编程能力愈演愈强也让这一赛道持续火热。报告中提到现阶段除了商业化产品 Cursor、Windsurf 等验证了市场热情外以 Continue、Cline 为代表的 IDE 插件形态的项目们也是主流的开源选择。AI Search 和 AI Coding 开源项目呈现出的不同发展态势也在警醒从业者低头做事的同时更要抬头看路。就像当年杀死传统胶卷相机厂商柯达的不是同行富士、佳能而是数码技术。从业者如果没能及时关注技术变革难以吃到技术带来的红利甚至会面临被市场淘汰的命运。三大主导技术领域发生了哪些变化除了上述趋势性的变化报告也结合生态全景图中的项目排名分布对比 2024 和 2025 年 OpenRank 的同比绝对值变化总结出三大主导的技术领域模型训练框架、高效推理引擎和低代码应用开发框架发生的变化在训练上PyTorch 是当之无愧的生态顶流在全景图中的所有项目中影响力位列第一。而国产的深度学习平台百度飞桨对比去年同期 OpenRank 降低了 41%绝对值降低 150在推理上 高效推理引擎vLLM和SGlang在过去一年都处于飞速迭代之中分别位于 OpenRank 同比增长的第一和第三位他们以优越的 GPU 推理性能优势在企业级 LLM 部署中广受拥趸在应用侧结合低代码工具链和RAG知识检索管理技术的Dify和RAGFlow由于契合企业快速构建 AI 应用的需求正在迎接属于他们的高速增长而这两个应用开发平台都是从中国开发者社区中生长出来的强势项目。具体来看在训练层面随着深度学习浪潮的兴起PyTorch 早已形成了庞大的生态系统成为多数模型的首选训练工具。同时模型训练框架也在从单一硬件向混合异构计算进化训练效率得以进一步提升并降低了对单一硬件资源的依赖模型训练更加灵活、高效。在推理层面高效推理引擎 vLLM 和 SGlang 的飞速发展也反映出了市场对于高性能推理解决方案的迫切需求。在 AI 技术从概念走向产业落地的关键期效率和成本成了企业关注的重点。通过优化算法和架构推理引擎能充分发挥 GPU 的并行计算能力提高模型推理的速度和资源利用率。而在应用层面过去开发 AI 应用往往需要组建一支专门的技术团队随着 Dify 这类低代码工具链和 RAGFlow 这类 RAG 知识检索管理技术的兴起AI 应用开发门槛大幅降低企业得以高效构建 AI 应用并迅速投入市场进行验证。三大技术领域的变化不仅反映了 AI 技术的演进方向也揭示了市场对高性能、高效率、易用性、低成本的迫切需求。这些变化也并非孤立的技术迭代而是整个大模型生态技术体系的系统性进化。2025 年有哪些大模型生态技术趋势值得关注这几年整个大模型生态技术体系都在重构。在技术之外应用场景和生态发展也在发生巨变。应用场景层面随着底座模型能力从早期单一的文生文到文生图、文生视频甚至是 any to any早已具备了处理复杂场景问题的能力。应用场景也从基础的内容创作、文本处理拓展到视频制作、医疗分析、教学辅导甚至是与硬件的智能交互。应用场景的深化也推动整个大模型生态发展步入快车道。早在 2023 年AI 就已经超越云原生成为影响力最大的技术领域。随着 AI 技术加速在千行百业落地应用大模型生态发展也进入狂飙期尤其是开源生态的繁荣进一步促进了大模型技术的应用创业与商业化进程。基于开源大模型衍生出的各类版本已经被广泛应用在各个领域中。报告选取了大模型开源开发生态当下热门的七大趋势基于社区数据进行了趋势分析、行业观察做出以下七大趋势论断2025 年被行业视为“Agent 元年”但 Agent 框架正步入理性发展阶段。报告指出过去两年以 LangChain 为代表的“全能型”框架凭借其开创性的任务编排能力和丰富的工具集成一度主导市场。但从 2024 年下半年开始Agent 框架热潮逐渐褪去进入 2025 年格局甚至呈现出分化的趋势Dify、RAGFlow 等平台通过低代码工作流和企业级服务的落地开始主导市场而以 LangChain 和 LlamaIndex 为代表的开发框架日渐式微。从行业角度来看这一变化也反映出AI 应用开发框架的竞争焦点已经从单纯的技术创新转向对企业实际业务场景的深度适配。报告指出AI 应用开发者们并不缺乏新的选择易用性、快速构建或许是当下应用开发框架的关键标签。比如以 LangChain 和 LlamaIndex 为代表的开发框架在过去饱受学习成本高昂、过度复杂等诟病而 Dify、RAGFlow 等平台通过低代码工作流大幅降低技术门槛迅速主导市场。Agent 框架的市场变化也是整个 AI 行业发展的必然结果——AI 正从各个维度降低技术门槛无论是开发部署还是业务融合AI 已经从孤立的技术模块进化成整个体系流程中的重要节点。从框架到开发工具AI 掀起的技术普惠浪潮让“人人都是程序员”成为可能这也印证了报告提出的第三大技术趋势口嫌体直的 Vibe Coding 新范式。前文中提到今年以来全球范围内刮起了一股氛围编程热潮其甚至成为当代的软件开发新范式。在调研了无数火热的 AI 开发类闭源产品并观察了多个流行的开源项目之后蚂蚁开源团队发现大厂在 AI Coding 领域快速下场但几乎以闭源为主。大厂的天然优势是有可以快速迭代的内部落地场景短板则来自于对内部数据的过度依赖而导致的泛化能力不足以及复杂的内部流程可能会阻碍创新速度。由此可见大厂做辅助编程类工具乃至做 AI 开发工具有优势也有掣肘。反而是一些创业公司或三五人的小团队能够快速产出一个该领域的开源项目迅速出圈。根据项目的智能化程度以及目标受众群体的专业化程度报告将这些 GitHub 上热门的 AI Coding 类开源项目划分为四个象限得出最终结论AI Coding 正在尝试从一次性代码生成走向真实的软件工程场景下的开发但依然面临很大挑战。在技术层面AI 在理解复杂业务逻辑时存在一定短板。在代码质量、安全性、合规性上均面临不小的挑战。对于一些关键业务是否交给 AI不少企业仍心存顾虑。此外目前公开的代码数据集存在质量参差不齐等问题这也给模型优化带来挑战。报告指出预计未来 24 个月内随着代码验证技术如形式化方法与符号执行的结合、多模态训练数据代码 文档 运行时日志的成熟以及开发者反馈闭环的优化AI 开发助手将会承担更多常规开发任务但仍需人类开发者在关键决策点进行监督。而在未来AI Agent 框架的发展也将呈现“马太效应”功能完善、生态健全的平台将吸引更多企业用户而这些用户的反馈和需求又将进一步推动平台优化形成正向循环。此外未来大模型应用会逐步向微服务化演进即具有特定功能的 Agent/MCP 将成为互联网上独立发布并可被随时调用的服务或者是以标准配置的形式发布以方便开发者或用户随时本地构建和启动服务。据悉这份报告来自于蚂蚁开源技术增长团队——该团队是蚂蚁的一个技术架构性团队其中一大工作目标就是“利用对开源社区的洞察来为蚂蚁的架构和技术的演进提供指引”。其实早在去年 10 ⽉蚂蚁开源技术增长团队就曾发布过一份《从社区数据看⼤模型开发⽣态的全景与趋势》的报告。最新发布的报告在前版内容的基础上更加丰富无论是身处 AI 领域中的从业者还是在其他领域深耕、对 AI 感兴趣的围观者都具有一定的参考借鉴价值。想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”