在2025Inclusion·外灘大會AI開源見解論壇上,螞蟻開源與Inclusion AI攜手推出的《全球大模型開源開發生態全景與趨勢報告》2.0版本引發行業關注。這份基于開源社區百余日動態的報告,系統梳理了人工智能開源領域的技術演進與生態格局,為全球開發者提供了全景式參考。

報告核心的大模型開源開發生態全景圖2.0版本,首次將114個高關注度開源項目按技術領域分類,覆蓋AI Agent與AI Infra兩大方向共22個細分領域。數據顯示,62%的開源項目誕生于2022年10月后,平均“年齡”僅30個月,印證了AI開源生態的快速迭代特征。這種技術活力在開發者分布上同樣顯著:約36萬全球開發者中,美國貢獻24%,中國占比18%,印度、德國、英國分別以8%、6%、5%位列其后,中美開發者合計貢獻超四成核心代碼。
在開源策略上,中美廠商呈現明顯分化。中國廠商更傾向開放權重模型,通過共享技術底座促進生態共建;美國頭部企業則多采用閉源模式,構建技術壁壘。螞蟻開源負責人王旭形象比喻:“這些開源項目如同數字積木,中國企業的共享策略讓全球開發者能更自由地組合創新,這種開放性正為全球AI生態注入新動能。”
報告特別指出,AI編程工具已成為開源社區最活躍的領域。這類工具通過自動生成、修改代碼,顯著提升開發效率。從工具形態看,可分為“命令行工具”與“集成開發環境插件”兩類:前者以Google的Gemini CLI為代表,憑借輕量化優勢快速普及;后者如Cline,通過深度整合開發流程提供一站式體驗。數據顯示,2025年新推出的編程工具平均獲得3萬開發者Star關注,其中Gemini CLI開源3個月即突破6萬星標,創下增長紀錄。
工具熱潮背后,是開發者對“AI助手”的強烈需求。王旭團隊分析發現,模型廠商多從命令行工具切入,注重技術底層優化;用戶體驗團隊則優先開發IDE插件,強化開發流程整合。這種技術路線分化,正推動編程效率發生革命性變化。報告預測,隨著大模型能力提升,程序員將更多聚焦創意設計與復雜問題解決,重復性編碼工作可能逐步由AI工具承擔,軟件開發行業的分工模式或將因此重塑。

論壇同期發布的2025大模型發展時間線全景圖,以可視化方式呈現了全球主流廠商的模型發布軌跡。該圖涵蓋開放參數模型與閉源模型,標注了參數規模、模態類型等關鍵信息,清晰展現了中美企業在技術路線上的競爭態勢。例如,中國廠商在多模態模型開發上進展迅速,美國企業則在模型推理能力優化方面持續突破。
報告總結了當前大模型發展的五大趨勢:中美開源閉源路線分化加劇、MoE架構推動參數規模化、強化學習提升模型推理能力、多模態模型成為主流方向、模型評價形成主觀投票與客觀評測雙軌模式。這些趨勢不僅反映了技術演進方向,也為開發者提供了戰略決策參考。例如,MoE架構的普及使得模型參數規模突破萬億級成為常態,而多模態融合則要求開發者具備跨模態數據處理能力。
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