1. 从'跟随'走向'并跑'，开源首次进入前沿竞争
过去两年，开源模型的主线是对齐闭源、复刻能力；2025 年开始，开源模型在推理能力、工程效率上不再只是追赶。
以 DeepSeek、Qwen、Kimi 为代表，一批模型已经在部分任务上与闭源前沿模型并跑甚至形成结构性优势。
2. LLaMA 不再是唯一中心，开源生态出现'多极结构'
在 2023–2024 年，LLaMA 实际上几乎构成了开源生态的'单一主干'。
到 2025 年，这一结构被打破：
- 新一代前沿模型不再依赖 LLaMA 路线
- 训练策略、推理结构、发布节奏明显分化
开源第一次摆脱'单一血统'，开始进入多路线并存阶段。
3. 中国团队成为开源前沿的主要推动者
2025 年最具影响力的开源前沿模型，核心贡献者高度集中在中国团队。
这并非单纯的算力或参数规模优势，而是这些带来的：
- 更激进的推理导向训练
- 更快的产品化与开源节奏
- 更明确的'工程可用性'目标
开源前沿的主导权，正在发生地缘与工程文化层面的迁移。
4. 企业采用开源模型，已由'理想选择'转为'成本决策'
2025 年，企业选择开源模型的核心动因变得非常现实：
- 闭源 API 成本与调用规模强相关，边际成本不可控
- 自托管开源模型在高并发、长上下文、Agent 场景中，单位成本显著下降
在 RAG、内部 Copilot、Agent 系统中，开源模型越来越多成为默认底座，闭源模型反而退居为补充能力/进阶能力。
5. 开源生态开始清晰分层，而非'一个模型打天下'
2025 年开源模型生态更像一个'梯队 + 角色'的格局，而不是简单的'通用/专项'二分：
- 前沿梯队：DeepSeek、Qwen、Moonshot AI（定义开源前沿上限的玩家）；
- 紧随梯队：Zhipu、MiniMax（整体能力逼近前沿、具备上位可能）；
- 专精玩家：HuggingFace、Ai2、Moondream、LiquidAI、Microsoft 等（提供专项能力与生态组件，推动'可组合'的开源系统化）；
- 潜力玩家：StepFun、Ant Ling、Meituan Longcat、Tencent、IBM、NVIDIA、Google、Mistral（未必前沿，但在生态、工程、产品线或平台能力上不可忽视）；
- 上升势力：ByteDance Seed、InternLM、OpenGVLab、Baidu 等（发布节奏与潜力值得持续追踪）；
这意味着开源生态正在走向专业化分工，而非单点爆款。
6. 2025 年开源的真正价值是'可组合性'
今年最重要的变化不是'模型免费'，而是：
- 推理模型开始系统性开源
- 模型可被深度嵌入 Agent、Tool、RAG 架构
- 支持裁剪、审计、结构级修改
开源模型第一次成为系统设计的一部分，而不是 API 的廉价替代。
7. 2026 年的看点，将落在具体模型路线之争
进入 2026 年，焦点不再是'开不开源'，而是谁定义开源前沿的形态：
- DeepSeek 是否继续强化 reasoning-native 架构？
- Qwen 是否成为 Agent 生态的事实标准底座？
- Kimi 是否在长上下文 + 推理融合上继续拉开差距？
- 欧美团队是否愿意真正放出'不阉割'的前沿权重？
开源与闭源的差异，将更多体现在，而非单点指标。
