从2022年10月“GPT时刻”开始，人工智能领域的迭代速度便如脱缰野马。身处其中的开发者，无不感受到一种强烈的“AI一天，人间一年”的集体焦虑。

“我刚学的框架，就成了坟头草！”一位AI开发者这样向CSDN倾诉了他的无奈。

这两年他早上醒来做的第一件事，就是打开GitHub看看又有哪个新的开源项目登上了Trending榜单。但烦人的是，三个月前他热火朝天学习的一个新兴Agent框架，到今天Star数量增长放缓，甚至被作者“归档”了。

这种极速的更迭，让开发者们仿佛置身于一场没有终点的“黑客马拉松”，时刻担心自己被甩在身后。这正是开发者们普遍面临的困境——在海量的信息和技术浪潮中，如何辨别哪些是真正的价值，哪些只是转瞬即逝的“昙花”？

就在所有AI开发者都深陷这种集体焦虑时，一份旨在用数据揭示大模型开源生态真实面貌的报告——2.0版本如期而至，为所有身处“生死时速”中的开发者提供了一份至关重要的“技术罗盘”。

该报告由蚂蚁开源联合Inclusion AI发布。蚂蚁开源技术委员会副主席王旭在报告解读中表示：“我们通过数据驱动的方式，客观呈现全球AI开源生态的真实状况。这既为我们内部的决策提供参考，也希望共享给社区和同行。”

蚂蚁开源技术委员会副主席王旭介绍全球大模型开源开发生态全景与趋势

数据洞察：揭示“黑客松”的残酷真相

这份报告最直观的感受，就是数据所揭示的生态“高准入门槛和快速淘汰机制”：

1. 高速迭代：项目“年龄”中位数仅30个月

报告指出，本次发布的大模型开源开发生态全景图共收录了分布在22个技术领域的114个最受关注的开源项目，分为AI Agent和AI Infra 两大技术方向。同时，报告也显示，有62% 的项目诞生于2022年10月“GPT时刻”之后，而它们的“年龄”中位数仅有30个月。

大模型开源全景图2.0

大模型开源全景图2.0地址：
https://antoss-landscape.my.canva.site/

这组数据强有力地证明了，AI开源生态的高速迭代特性。项目从出现到火热再到被新项目取代，周期越来越短，开发者想要跟上时代的步伐，必须保持敏锐的技术洞察，对新生项目的能力与前景做出较为精确的判断，才不至于错过周期。

2.激烈洗牌：三个月淘汰60个项目

如同大家所感知的，Agent侧增长最明显的细分领域AI Coding。但更多开发者可能难以想象的是，相比今年5月首次发布的1.0版本，仅仅过去三个月，这次的2.0版本全景图新增了39个项目，与此同时，也移除了 60个项目。

灰色的项目已从全景图2.0中出局

可见，它并不是一个静态的表，而是一个实时的动态的演进。

这一进一出之间，便是一场残酷的大洗牌，这不仅是一张图谱，更是一份实时的“战况播报”，直观地告诉开发者：在这场“黑客松”中，没有永远的领先者，只有持续适应和前进的玩家。

这意味着，“坟头草”将成批量出现，开发者若是盲目跟风，只会浪费大量时间。因此，如何甄别项目的长期价值，而非只看一时间的热度，是AI时代每个开发者必须面对的挑战。

深层解读：如何在这场“生死局”中找准上升通道？

面对如此激烈的竞争，开发者该如何在这场“生死局”中寻找自己的“上升通道”？报告不仅提供了数据，更给出了务实的指引。

1. “用数据投票”：警惕虚假的繁荣

在开源社区，项目的Star数量往往成为衡量其受欢迎程度的重要指标。然而，报告指出，仅凭Star数量容易陷入“泡沫”的假象。

例如，有一些项目，类似OpenManus，可能火了一阵子，Star数快速上涨，但项目作者不再更新维护了，或者是项目走向商业产品主导了，而它们还留在榜单上。

为了规避这种主观性，报告采用了一种名为OpenRank的算法对项目进行筛选和排名。王旭介绍，这是一种更客观、更全面的评价体系，它综合考量了项目的社区活跃度和开发者的协作关系网络。

“开源的世界不是平的。从社交的角度来说，影响力高的开发者参与的开源项目更容易被拉上来，反之亦然，这就是OpenRank的方式。”王旭说。

根据新的算法，哪怕曾经大名鼎鼎的TensorFlow也被移除出全景图，这就是“用数据投票”的真实写照。

这也给了我们一个重要的启示：开发者应该学会“用数据投票”，深入研究项目的社区健康度，关注那些真正有开发者深度参与、长期稳定发展的项目，而不是被一时的热潮所迷惑。

2. 关注核心方向：从技术架构到应用落地

报告除了将生态分为AI Agent和AI Infra两大方向，还揭示了核心的演进趋势：高速迭代、技术路线分化、应用开发门槛降低。这表明，整个行业正在从早期的模型“军备竞赛”，走向更具实用价值、更精细化的技术演进。

报告特别指出，大模型领域的竞争出现了两种不同的发展路径：以中国厂商为代表的开源驱动路线和以美国厂商为代表的闭源主导路线。例如，中国的很多顶尖模型如DeepSeek、Qwen等都采取了开源策略。

不过从报告中可以看到，即便在闭源主导的领域，其模型训练和推理也依赖于PyTorch和vLLM等开源框架，这充分证明了开源生态作为整个行业“公共基础设施”的巨大价值。开发者在构建自己的大模型开发生态时，不可因为某些闭源模型能力的暂时领先而忽略开源能力储备。

大模型发展时间线全景图

还有一个有意思的点，是AI Coding工具在CLI和IDE形态上的分歧，前者如谷歌的Gemini CLI，后者如Cline，这在表面上是组织或者开发者偏好的差异所致，实质上也是两种不同路线的体现。

事实上，随着低代码应用开发框架、高效推理引擎等工具不断涌现，开发者已经能够专注于解决具体场景的问题，而无需从头构建底层能力。

对于开发者而言，这两种路线的分化提供了不同的发展机遇。你可以选择深耕于AI Infra领域，成为底层技术架构的贡献者；也可以专注于AI Agent的应用开发，利用不断完善的工具链快速落地创新应用。

3. 从“内卷”到“协作”：贡献智慧，共同进步

在此前与CSDN的交流中，王旭曾提到了他对开源的理解：“（开源）是把你的智慧和成果贡献出来，让整个生态里面更多的人能够站在你的肩膀上，共同去进步，这才是最重要的事情。”

这份报告的深层价值，同样在于它揭示了协作的重要性。大模型时代的赢家，不是那些试图闭门造车、单打独斗的人，而是那些通过协作来定义规则、持续创造长期价值的人。

报告不仅为开发者提供了技术路线图，更是一份关于如何在竞争中生存的“协作指南”。它鼓励开发者从“被动追逐”转变为“主动建设”，通过社区贡献、技术分享，共同推动整个生态的健康发展。

包括此次发布的这份大模型开源全景图2.0本身，蚂蚁开源也提供了Github链接，王旭表示欢迎光大开发者来提交PR。

链接：
https://github.com/antgroup/llm-oss-landscape

结语：从“猎手”到“建设者”

《全球大模型开源开发生态全景与趋势》2.0报告，通过数据洞察，为我们在这个快速演进的AI开源生态中生存发展提供了务实的指引。它告诉我们，在这场“生死时速”的黑客松中，盲目追逐、单纯“内卷”只会让自己筋疲力尽。真正的突围之道，在于学会用数据来指导技术选型，选择那些具有长期价值的赛道深耕，并从“猎手”转变为“建设者”，积极参与到开源协作中，共同构建更强大的技术生态。

只有这样，开发者才能在这场史无前例的技术变革中，找到并稳固自己的生态位，从容应对挑战，顺利穿越AI开发新周期。