开源巨变：2025年，全球AI大模型格局已然重构

开源世界的天平，正从西方向东方倾斜

2025年，全球开源大模型领域迎来了一场静悄悄的革命。如果你近期关注AI开源社区，可能会发现一个明显的趋势：中国开源模型正以惊人的速度崛起，而曾经引领潮流的西方开源模型则相对黯淡。

这一变化不仅体现在模型数量上，更反映在技术性能、社区活力和实际应用等多个维度。本文将深入分析当前全球开源大模型的格局变化，探讨背后的驱动因素，并展望未来的发展趋势。

1 格局巨变：东方升起，西方黯淡

就在一两年前，谈及开源大模型，人们首先想到的还是Meta的Llama系列、Google的Gemma等西方模型。然而进入2025年，这一格局发生了根本性转变。

1.1 中国开源模型的集体爆发

2025年10月，中国AI独角兽MiniMax发布的新一代文本大模型MiniMax-M2在全球权威测评榜单Artificial Analysis（AA）中总分位列全球前五、开源第一，真正进入“可与全球顶尖模型竞争”的阶段。这是中国开源模型首次在国际通用智能评测体系中达到“第一梯队”水准。

但这只是冰山一角。让我们看看2025年中国开源模型的整体表现：

表格1：2025年中国代表性开源模型一览

模型名称	发布机构	主要特点	国际排名
MiniMax-M2	MiniMax	在AA榜单总分位列开源第一，API成本极低	全球前五，开源第一
GLM 4.6	智谱AI	支持200k token长上下文，比ChatGPT快4倍且更廉价	性能达到前沿水平
Qwen系列	阿里巴巴	多规格参数模型，涵盖基础模型、编程模型、思考模型	Hugging Face趋势榜前列
DeepSeek-R1	深度求索	在Chatbot Arena编程榜单中表现优异	编程榜单前列
Kimi K2	月之暗面	MoE架构基础模型，数学定理证明能力强	多榜单成绩优异
Ring-mini-sparse-2.0-exp	蚂蚁集团	稀疏与专家结构融合，长序列推理吞吐量提升近3倍	多项推理基准SOTA

从上述表格可以看出，中国开源模型不仅在数量上呈现爆发式增长，在质量上也实现了重大突破。特别是在编程、推理和多模态等领域，中国模型已经具备与国际顶尖模型竞争的实力。

1.2 西方开源模型的相对停滞

与中国开源生态的繁荣形成鲜明对比的是，西方开源模型的活力明显减弱。以Meta的Llama系列为例，其最新版本Llama 3.1在全球最大云厂商亚马逊的AWS上难以获得关注。

市场数据显示，Llama 3.1发布一个月后，Hugging Face下载量累计360万次，远低于Llama 3发布首月的580万次下载量。这一数据背后反映的是企业客户对开源模型的冷淡态度。

更值得关注的是，西方科技巨头的战略转向。以Meta为例，尽管其早期开源策略对推动大模型普及功不可没，但近期有报道称，其新成立的“超级智能实验室”正在考虑放弃发布最强大的开源模型Behemoth，转而开发闭源模型。这一转变直接导致了美国在前沿开源大模型领域的缺席。

2 变化背后的驱动因素

为什么在短短一两年内，全球开源大模型的格局会发生如此巨大的变化？多种因素共同促成了这一转变。

2.1 技术与生态的双重突破

中国开源模型的崛起首先得益于技术实力的实质性提升。从模型架构到训练方法，从推理优化到多模态处理，中国团队已经在多个技术维度达到国际先进水平。

例如，蚂蚁百灵团队开源的Ring-mini-sparse-2.0-exp模型，基于Ling2.0架构，采用了创新的稀疏注意力机制，将高稀疏比的Mixture of Expert（MoE）结构与稀疏注意力机制巧妙结合，在处理长序列时的吞吐量比前代提高近三倍。

另一方面，中国开发者社区的生态活力也是推动开源模型发展的重要动力。根据蚂蚁开源发布的《大模型开源开发生态全景图2.0》分析，在可识别地理位置的开发者中，中国开发者占比18%，从基于OpenRank计算的贡献度来看，中国以18.7%位居全球第二。

2.2 开源定义的演变与商业模式的创新

开源的定义和运作模式正在发生深刻变化，这为中国模型的崛起提供了有利环境。

传统的开源概念强调完全的代码开放和自由使用，但在AI时代，这一概念正在变得复杂。观察2.0版图中最活跃的Top 10项目列表，不难发现一个现象：部分高活跃度项目并未采用OSI批准的标准开源许可证。

• Dify（第四名）：其许可证在Apache 2.0基础上增加了对多租户使用的限制
• Cherry Studio（第七名）：采用根据用户组织规模而定的双许可模式
• n8n（第九名）：采用“Sustainable Use License”，对商业分发进行了限制

这种“源码可用，但商用受限”的模式，正在被越来越多的项目所采纳。虽然这挑战了传统开源关于非歧视性的原则，但在商业化落地需求迫切的当下，这种务实的做法代表了一种新的发展方向。

2.3 应用场景的强力驱动

中国拥有庞大且复杂的数字经济应用场景，这为AI开源模型的发展提供了得天独厚的土壤。

在各行各业，都存在着利用AI技术进行流程自动化、提升服务效率和降低运营成本的巨大需求。这种强烈的“场景驱动力”，催生了大量面向具体问题的AI应用创新。

从金融、医疗到制造、零售，丰富的应用场景为开源模型的迭代优化提供了海量的数据和反馈，形成了技术提升与场景落地的良性循环。

3 开源vs闭源：成本与性能的再平衡

一个值得深入探讨的现象是，尽管开源模型在性能上取得了长足进步，但在企业市场的接受度却不如预期。这引出了关于开源与闭源之争的思考。

3.1 “免费的才是最贵的”

看似矛盾的是，许多企业发现，使用开源模型的总体成本反而高于闭源模型。

一位美国AI创业者Arsenii Shatokhin发现，自己的公司运行开源大模型的效率远低于使用闭源大模型。他总结出了两个原因：

首先，开源模型不像做好了精调和商业化适配的闭源模型那样拿来就能用，企业还要做优化、做精调，对技术团队的要求更高。

其次，开源模型下载下来才能用，参数庞大的百亿、千亿量级模型对本地的IT设施要求极高，而中小公司普遍缺乏与之相匹配的IT设施建设。

半导体研究公司SemiAnalysis首席分析师Dylan Patel算了一笔账：Llama 3.1 405B的运行成本极高，需要两台英伟达的H100服务器才能运行。而租两台H100服务器一年需要30万美元以上，对小公司来说，这是一笔很难承担得起的支出。

3.2 性能差距依然存在

在性能方面，闭源模型整体上仍保持领先。

在业界最有影响力之一的大模型评测基准-斯坦福大学的MMLU评测（大规模多任务语言理解）发布的最新榜单显示，排名前十的模型中，仅有Llama 3.1为开源，其余9款上榜模型均为闭源。

这表明，尽管开源模型取得了显著进步，但在绝对性能上仍与顶尖闭源模型存在差距。

表格2：开源模型与闭源模型对比分析

对比维度	开源模型	闭源模型
初始成本	免费或较低	需要支付API调用费用
总体拥有成本	可能很高（需考虑部署、优化、维护）	相对可预测，按使用量付费
定制灵活性	高，可自由修改和优化	有限，受API功能限制
性能水平	进步快但仍有差距	整体领先
部署难度	高，需要专业技术团队	低，开箱即用
数据隐私	可本地部署，隐私性好	数据需发送至提供商，有隐私风险
技术门槛	高，需要AI专业人才	低，普通开发者即可使用

3.3 两类模型的不同适用场景

开源与闭源并非简单的替代关系，而是各有适合的场景。

百度创始人李彦宏曾谈到这一问题，他认为：开源模型在学术研究、教学领域有一定价值，能够让学术界更熟悉大模型的工作机制、形成理论。但在大多数的规模化应用场景中，开源模型并不合适，尤其是在激烈的商业化竞争中，只有闭源模型，才能让企业的业务效率更高、成本更低。

4 技术趋势：从框架之争到性能优化

随着开源大模型生态的成熟，技术发展的焦点也在发生变化。从早期的模型框架竞争，转向更加务实的性能优化和工程化落地。

4.1 模型服务与AI编程成为新焦点

根据蚂蚁开源的《大模型开源开发生态全景图2.0》分析，技术领域的发展趋势图显示：

• Agent Framework（智能体框架）领域：整体活跃度呈下降趋势。一些早期代表性项目，如LangChain、LlamaIndex、AutoGen，社区活跃度有所回落。

• Model Serving（模型服务）和AI Coding（AI编程）领域：呈现出显著的增长态势。

这一升一降的背后，是AI产业从探索期向工程落地期过渡的体现。市场关注点正从“能否实现”转向“能否高效、经济、稳定地运行”。

4.2 专业化与小规模模型的兴起

另一个明显趋势是，开源社区不再一味追求模型规模，而是更加注重实用性和专业化。

2025年10月，Andrej Karpathy发布的nanochat工具，允许任何人在单个GPU上几小时内用不到100美元的成本训练一个类ChatGPT模型。这降低了AI的门槛，引发了一波专业化小模型的实验浪潮。

这种开放源代码的专业化模型定制，让开发者能够为特定任务定制紧凑、高性能的模型，如法律文档分析或医疗诊断，以极低的成本实现与大型通用模型接近的性能。

表格3：2025年开源模型发展的主要趋势

趋势领域	核心特点	代表模型/工具	影响
专业化小模型	针对特定任务优化，成本极低	nanochat, 各领域精调模型	降低AI应用门槛，推动行业特定解决方案
模型服务优化	注重推理性能和效率	vLLM, SGLang, TensorRT-LLM	大幅降低推理成本，提升模型服务经济性
AI编程	智能体编程成为主流	Qwen3-Coder, GLM-4.5	提升开发效率，改变软件工程范式
长上下文处理	增强模型记忆和处理长文本能力	GLM 4.6, Ring-mini-sparse-2.0-exp	扩展模型应用场景，处理复杂文档
多模态融合	文本、图像、视频、音频统一处理	各厂商多模态模型	丰富模型应用场景，提升用户体验

4.3 推理成本成为核心考量

随着AI应用的大规模部署，推理成本已成为工具链演进的核心驱动力。

如何优化模型服务的效率、降低单位成本，是所有AI应用开发者共同面临的问题。正因如此，Model Serving成为了新的竞争焦点。

以vLLM和SGLang为代表的高性能推理引擎，通过技术创新（如PagedAttention）显著提升了GPU的利用率和推理吞吐量。NVIDIA的TensorRT-LLM则利用其软硬件协同的优势，提供了极致的性能优化方案。

这些项目目前在AI Infra（基础设施）层占据了核心生态位，它们的性能表现直接影响上层应用的商业可行性。可以说，谁能在模型推理的性能优化上取得突破，谁就在很大程度上掌握了生态的话语权。

5 未来展望：开源生态的发展方向

基于当前格局和发展趋势，我们可以对开源大模型的未来做出一些预测。

5.1 中美双中心的格局将持续

从全球开发者贡献来看，一个新的格局已经形成：中国和美国成为驱动全球AI开源发展的两大核心力量。

数据显示，在可识别地理位置的开发者中，美国开发者占比24%，中国开发者占比18%。从基于OpenRank计算的贡献度来看，美国以37.4%领先，中国以18.7%位居第二，两国合计贡献度超过55%。

在整体格局之下，细分领域的贡献分布呈现出不同特点：

• AI Infra领域：美国贡献度达43.39%，中国为22.03%，美国在该领域有显著的领先优势。

• AI Agent领域：中美之间的差距则大幅缩小，贡献度分别为24.62%和21.5%。

这种差异化的分布，勾勒出一个“双中心”的格局：美国在基础设施层具备更强的主导权，而中国则在应用创新层展现出强劲的追赶势头。

5.2 商业模式的持续探索

开源模型的可持续发展商业模式仍是在探索中的问题。

一方面，纯粹的完全开源模型面临盈利挑战；另一方面，过于严格的商业限制又可能削弱社区活力。如何在二者之间找到平衡点，将是决定开源模型能否长期健康发展的关键。

目前出现的多种许可模式，如双许可、可持续使用许可、源码可用但商用受限等，都反映了这一领域的探索多样性。预计未来还会有更多的商业模式创新出现。

5.3 技术与应用的深度融合

随着开源模型技术的成熟，其与行业场景的深度融合将成为主要方向。

在医疗领域，已有研究团队成功定制开源LLM，用于从异构电子健康记录系统中提取标准化用药属性，在2.5万多条记录上实现了93%以上的准确率。这展示了开源模型在专业领域的应用潜力。

类似地，在法律、金融、教育等领域，开源模型的深度定制和应用将成为推动AI落地的关键力量。专业领域的数据壁垒和特定需求，为专业化开源模型提供了广阔的发展空间。

6 结语

2025年，全球开源大模型格局经历了深刻重构。中国模型的崛起和西方模型的相对停滞，反映了全球AI力量对比的变化。开源定义的演变、商业模式的创新和应用场景的驱动，共同塑造了这一新格局。

然而，开源模型仍面临性能差距、总体成本高和商业模式不成熟等挑战。未来的发展将取决于技术突破、生态建设和商业探索的多重因素。

对于开发者和企业而言，理解这一格局变化，准确把握技术趋势，才能在AI浪潮中找到自己的定位，充分利用开源模型的力量，推动技术创新和应用落地。

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参考资料：

1. MiniMax发布并开源新一代文本大模型MiniMax-M2
2. Llama 3被爆遭冷落！亚马逊和微软看不上，开源模型“摇钱树”难当
3. 中国AI开源16强，最新出炉
4. 蚂蚁百灵团队开源新一代高效推理模型Ring-mini-sparse-2.0-exp
5. Customizing Open Source LLMs for Quantitative Medication Attribute Extraction across Heterogeneous EHR Systems
6. Five Emerging AI Trends in Late-October 2025
7. 过去 24 小时 AI 和技术重要发展总（2025 年 10 月 24 日至 25 日） - LongPort
8. The 2025 AI Coding Models: Comprehensive Guide to Anthropic, OpenAI, xAI, Zhipu & Google | CodeGPT
9. 昔日王者TensorFlow，已死
10. Llama 3受美国市场冷落，开源模型还香吗？