蚂蚁开源团队发布的2025大模型开源开发生态发展情况速览

5 月 27 日，蚂蚁集团的开源团队发布了一张《2025大模型开源开发生态全景图》这是一张由开源社区数据驱动的技术演进路线图——

• 135 个社区核心项目、19 个技术领域，全面覆盖从智能体应用到模型基建，系统性梳理了开源力量在大模型浪潮下的集结与演化路径。
• 其中，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条技术赛道。
  
  访问地址：https://antoss-landscape.my.canva.site
  完整项目列表和相关数据：https://docs.google.com/spreadsheets/d/1av9kitgnRGtsmDp6AbW96m2cCR4jXZFQmUVG2di8Bjw/edit?gid=0#gid=0

1. 2025大模型开源生态OpenRank Top 20项目

135个项目中位于2025 年 OpenRank 排名Top 20的项目。这里用到了华东师范大学X-lab实验室OpenRank影响力评价指标。

结合前一张图，将 OpenRank 指标与 2024 年数据对比，三大主导技术赛道的同比上升幅度尤为明显。

2. 大模型开源生态变化趋势分析

2.1 模型能力带来的应用重塑、生态位之间的动态博弈

以 AI 搜索为例，开源项目集体式微，并非「做得不够好」，而是 GPT-4、Gemini 们已经将联网检索、答案生成「内嵌进模型」，直接抹平了原有的工具价值。

AI Search 开源项目们的 OpenRank 趋势，犹如日落西山

相反，AI Coding 类开源项目则一派繁荣，OpenRank 走势「嘴角上扬」几乎成标配。这一轮热潮的背后，是 Claude 3.7 Sonnet 等大模型在代码生成与代码理解能力上的集体飞跃，直接重构了「人机协作」方式。

AI Coding开源项目 OpenRank 趋势，几乎个个「嘴角上扬」，蒸蒸日上。

与此同时，生态位之间也在激烈博弈中，变化最剧烈当属 Agent Framework 领域——Dify、n8n、RAGFlow 等低代码平台工具涨幅显著，高达 72.22%；而与此同时，LangChain、LlamaIndex、AutoGen等曾经红极一时的SDK范式整体下滑了 35.90%，跌幅居首。这可能意味着一个转向——从服务开发者「写代码拼接智能体」，转向更注重用户的「可视化、可定制、业务级可落地」的平台产品。

低代码平台跃升至最顶端，而 SDK 范式则集体「下滑到底」。

2.2 未来七大趋势浮出水面

前三个聚焦智能体应用层，后四个围绕模型基础设施层

最具体感的趋势都集中在了智能体应用，而且两个都与 Manus 爆火有关。2025年，Agent 框架热潮褪去。从 2024 年下半年开始，LangChain 等早期 SDK 型框架的热度开始「下台阶」式回落，新框架鲜有涌现，开发者重心悄然转移。而到了 2025 年，Dify、RAGFlow 等低代码工作流平台因契合企业需求迅速崛起（也是从中国开发者社区中生长出来的强势项目）。

Agent框架OpenRank排名前十的变化

2.2.1 Agent 框架来到下半场

过去两年，「上半场」的主旋律是开发者工具：大模型刚崭露头角，各类框架如 LangChain、AutoGen、LlamaIndex 等纷纷涌现，争相为开发者搭建「脚手架」。随着 Agent 流程逐渐标准化，开发者不再需要五花八门的新框架，在「下半场」，Agent 框架更注重应用场景落地，帮助普通用户完成更复杂任务。当然，解决真实场景的任务时需要强化学习，还面临不少挑战（如奖励设计）。

2025 年低代码平台强势崛起，表明 Agent 框架的竞争从比拼技术范式，走向比拼「谁能更快成为企业的生产力工具」。那些技术节奏稳、商业理解深的开源平台，正乘势成为「 AI 新基建」的领跑者，Dify 就是代表之一。

除了框架圈，Manus 更撬动了「大厂觉醒」，连夜启动配套建设，尤其是标准协议层。

MCP一出，标准协议层正式登场，一键接入，就能组成一个能办事、能协作的 Agent，触达生活的每一个角落。紧接着，Google 在 2025 年开源 A2A（ Agent2Agent ） 协议，解决 Agent 之间互操作的问题；CopilotKit 又推出的 AG-UI 协议 进一步打通了智能体后端与前端用户。

开发者们也指出 Agent 间的协作与传统工具调用很不同——它往往是一个持续十几分钟乃至更长的「长程任务」，在执行过程中需要频繁与提供方交互。因此，协议不仅要能传递信息，更要支持任务状态的维护、过程控制和动态交互能力。而目前的 MCP 协议没有涵盖这些能力，A2A 解决的还是「连得上」的问题，「协作」仍是未解之题。这一领域仍有广阔优化空间，也为开源社区留下了巨大的创新机会。

未来需要原生为大模型场景设计的新协议，而在这场技术升级中，开源生态将成为关键阵地。谁能率先定义这些新协议，并将其与工具链（如 SDK、框架）打通，谁就有机会建立自己的技术闭环，抢占「模型即服务（ MaaS ）」时代的生态制高点。可以预见，未来一到两年，标准协议层将迎来激烈的生态博弈期。

2.2.2 AI Coding

写代码是大模型与生俱来的优势，AI 编程项目确实红火，几乎个个「嘴角上扬」。

根据项目的智能化程度（辅助还是完全替代？）以及目标受众群体（专业人士还是普通用户？）的专业化程度，将这些 GitHub 上热门的 AI Coding 类开源项目划分为四个象限。

国内百度、阿里、腾讯、蚂蚁、字节等陆续推出 AI 代码助手，率先跑马圈地。AI Coding 也成为开源生态中少数几个不依赖独占数据、也不被私有场景锁死的活跃赛道。

如今，AI 代码助手已深度介入整个软件开发流程：从需求理解、系统设计，到前后端开发、测试调试，再到上线与运维。有意思的是，真正「带它上路」的，是程序员自己。但要说全面替代程序员？还远得很。目前的 AI 编程助手，大致处于「智能辅助驾驶」阶段，能在特定任务上独立作业，比如自动生成前端页面、小程序骨架、测试脚本、代码检查等。

技术演进的关键瓶颈，预测明确指出有两个：一是上下文感知能力（ Context-Awareness ），二是领域知识融合（ Domain Knowledge Integration ）。在未来 24 个月里，AI 助手的「接单能力」会不断增强，但在人机共创的长期范式中，关键决策权，仍牢牢掌握在人类程序员手中。

2.2.3 AI基础设施层

与应用层的「生死时速」不同，一旦「下沉」到基础设施，趋势变化更像是静水深流。有关「向量数据库是不是伪需求」，一直争议不断。从当前的稳定趋势来看，它可能确实是一项真需求。

向量数据库的每月 Star 增量变化
对向量数据库来说，短期看是稳定期，但中长期是否能迎来「第二曲线」，还要看 AI 生态新场景的开拓速度。向量数据库不仅是模型应用阶段的「召回引擎」，也正在成为训练流程中的「数据发现器」。 如在自动驾驶场景中，如果模型在「红灯前突然窜出一只狗」这类边缘案例中表现不佳，就需要通过数据回溯找到类似样本，进一步强化训练。但这类数据往往来自非结构化源，如网页爬虫、文本、视频等，难以通过传统标签化方式精准搜集。此时，向量数据库的价值就体现出来了——它能帮助我们高效从海量异构数据中，按语义相似性快速定位相关样本，从而实现更精准的「问题驱动式数据提取」，支持面向真实任务场景的精细化训练。

2.2.4 大模型训练和推理

2023 年以来，出现了一大波面向于模型部署和高效推理的大模型服务工具，在性能和生态上彼此追赶，混战一直持续到今天。眼下，vLLM 与 SGLang 已是当之无愧的「推理顶流」，社区影响力持续扩张。

从 Top 10 的模型服务项目的排名变化上来看，仍有新的项目不断冒出来，并吸引开发者参与到其中去。例如去年 7 月清华推出的 KTransformers 和今年 3 月 NVIDIA 推出的 Dynamo。

几大模型服务项目的 OpenRank 曲线变化

• 2023 年 6 月，vLLM 首次发布，被视为大语言模型推理的分水岭：在不改动模型结构的前提下，它显著压缩显存占用、提升并发能力，是首个对 LLM 推理进行系统级重构的开源引擎。2025年，vLLM 发布 v1，完成核心架构升级后重回增长通道，依旧是主流部署场景中的首选框架，并具备更强的商业集成度。
• SGLang 属于后者居上—— 2024 年 1 月发布，定位更贴近真实 Agent 应用场景，不仅具备更强的 GPU 并发调度能力，还支持多步推理优化。2025 年一季度，其 OpenRank 增长达 31%，远超同期 vLLM 的 17%。SGLang 也被用于重写 Grok 2 推理技术栈，极大改善了产品体验，甚至获得马斯克的公开点赞。
• 2025 年 2 月，清华大学 KVCache.AI 团队推出的 KTransformers 破解千亿级大模型本地部署难题，4090 单卡实现 DeepSeek-R1 满血运行。该项目 OpenRank 飙升 34 倍，吸引 736 名开发者参与协作，GitHub Star 数突破 1 万。看来在大模型时代，哪怕是底层细节的优化，也可能带来「超级红利」

2.2.5 多模态数据治理技术的演化

在多模态数据治理技术的演化上，湖仓「四足鼎立」， 为大模型所依赖的非结构化海量数据提供更强的存储与管理能力。元数据治理也开始拥抱非结构化数据和 AI 资产管理。

不过，Data Infra 发展了二十年，发展得非常完善，有自己的方法论。而多模态原生数据 Infra 才刚刚开始，用新的方式再做一遍时，Data Infra 遭遇过的痛点可能会再度出现。

数据湖表格式项目 OpenRank 曲线变化

元数据治理项目 OpenRank 曲线变化

OpenRank——由华东师范大学 X-lab 开发的开源影响力指标

内容来源：机器之心

135 个项目、七大趋势、三大赛道：撕开大模型开源生态真相，你会怎么卷？