DeepSeek R1引爆开源狂潮!国产大模型“十强混战“,小白程序员如何上车?

导 读

2025 年,DeepSeek R1 引爆全民开源热潮,国产 LLM 从“一家独大”跃入“十强混战”。智谱、MiniMax 冲刺 IPO,Qwen3、Kimi K2、GLM-4.5 轮番刷新性能榜,开源与闭源差距史上最小。多模态、端侧、Agent 成 2026 新赛点,中国模型继续扩列,竞争远未到终局。

回顾2025,开源LLM性能实现了巨大飞跃。

2024年,生态系统主要依赖Llama 3;而Qwen2.5、QwQDeepSeek V2/V2.5/V3虽被圈内认可,却依旧小众。2025年,DeepSeek凭借R1走向大众,带动了大量中国公司走向开放。

随着智谱、MiniMax即将IPO,你心中3th是谁?

在过去12个月里,国产开源LLM市场从"一两家独大"变成了"十强混战"。DeepSeek一家独大的日子一去不复返,现在Qwen、GLM、Minimax,Kimi等系列等模型各领风骚,谁也别想一家通吃。

2025年度总Token量:https://openrouter.ai/state-of-ai

随着智谱、MiniMax的IPO(两家近500亿港元发行估值),募集更多资金,多强鼎立的局面还会继续。

抱抱脸热榜Top2:GLM4.7,MinMax-2.1

2025国产开源LLM厂商

https://www.interconnects.ai/p/2025-open-models-year-in-review

  • 前沿:DeepSeek、Qwen
  • 紧密竞争者:智谱(Z.Ai)、MiniMax、月之暗面AI(Kimi)
  • 值得关注:美团Longcat、腾讯、StepFun、百度、字节
  • 崛起中:小米、OpenBMB、InternLM、Skywork、快手、百川、华为

2025关键开源LLM发布时间表

https://www.atomproject.ai/

  1. DeepSeek R1:确实今年发布,1月20日。其影响难以夸大:小团队创新+MIT授权(前代V3为自定义限制授权),激励众多(中国)实验室走向开放。今年最具冲击力发布,无争议。
  2. Qwen 3:把整个系列放进来或许不公平——通用、密集&MoE、视觉、全能、编程、嵌入、重排,应有尽有。Qwen2.5尚属"圈内宝藏",Qwen3已成多语言新默认,下载量和微调基数已超Llama。
  3. Kimi K2:月之暗面专注单条主线,小实验反哺下一代。K2凭性能与独特文风出圈。
  4. MiniMax M2:从平庸M1到强力M2的惊人跳跃,完美执行(中式)发布剧本,免费期后仍稳居OpenRouter使用榜。
  5. GLM-4.5:智谱的突破时刻,推出广受喜爱的轻量Air版。

展望 2026

2025 是开源模型“转正”元年——部署不再只是“可能”,而是“可行”。

尽管顶级闭源模型在鲁棒性与丰富度上仍有优势,但差距从未如此之小。

2026 关键词预告多模态统一/世界模型、端侧推理、混合架构、数据开放、Agent 原生/具身智能

2026 年预测

  • 开源模型将继续向更大规模演进
  • 开源模型的安全叙事不会出现实质性变化
  • 参与者数量将持续增长
  • 通用趋势不变:MoE、混合注意力、用于微调的稠密模型
  • 在公开基准测试上,开源与闭源前沿模型的差距将大致维持不变

如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范

第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费

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