、一汽解放、 吉利汽车、壳牌、南方电网、中国移动、中国联通、中国电信、德邦快递 等诸多大中型客户。 以“开放、开源、跨云”为技术理念，网易数帆大力推动技术研究，先后取 得“工信部云计算服务能力标准首批试点单位”、“国家企业技术中心”、“信 通院云计算标准和开源推进委员会成员”、“信通院大数据技术标准推进委 员会成员”、“信创工委会成员”等机构资质。同时，网易数帆积极推动跨厂 商的数 原厂服务，核心技术方案不外包； 全过程服务覆盖咨询、 规划、实施、运维各环节。 实力积淀 核心优势 STRENGTH 数帆实力 05 COMPANY 国家级组织资质 国家高新技术企业 国家规划布局内重点软件企业 国家企业技术中心 国家级博士后科研工作站 云计算技术认证资质 信通院可信云服务网格先进级（最高级别）评估 信通院数字化可信服务能力认证（轻舟低代码平台） 可信云微服务评估先进级认证 Kubernetes 浙江省云计算和大数据省级企业研究院 人工智能技术机构资质 浙江省增强现实与智能交互工程技术研究中心 省级组织资质 浙江省重点企业研究院 浙江省企业技术中心 云计算技术机构资质 工信部云计算服务能力标准首批试点单位 信通院云计算标准和开源推进委员会成员 信通院首批开源供应商 浙江省云计算和大数据省级企业研究院 CNCF 官方认可的 Kubernetes 服务提供商 CNCF KCSP认证 管理体系相关资质

但以美国市场为代表，80-90年代期间 软件产业加速发展，其商业价值已经 非常可观。此时市场更需要的是一种 结合自由软件所蕴含的创新性理念与 私有软件的创新性理念与私有软件的 开源软件的【模式探索期】 商业化能力的发展模式，当今 的“开源软件”理念在此时应 运而生 • 1998年，开源组织OSI正式提出 “开源”理念及其十大规范特性， 开源软件产业进入成长期 • 20世纪末互联网经济的加速发展为 开源软件提供了良好的发展环境 • 此处的开源社区指代一个开源项目在运营中所处环境，由不同的开源市 场主体协同构成，以代码托管平台和开源软件论坛为核心（二者可能合 而为一），辅以市场宣传、法律服务、专家指导、产业联盟等机构和服 务能力，协同开展项目的开源运营活动，促进项目发展 • 开源项目的代码在托管平台上开放， 二次开发者和最终用户均可以免费取 得 • 在二次开发和使用过程中，开发者和 用户也会通过开源社区指出项目缺陷， 为项目的发展带来启发和思考 软件开源在商务策略之前的环节具 备显著的优势，这主要是源于市场 上的潜在用户能够清晰地看到软件 的核心代码，相比起一般的商务推 荐流程，这给潜在用户提供了更加 丰富的产品信息，同时也是发起者 对自身技术能力有信心的体现 • 在商务合作的初期，进行软件开源 的企业可能面临一些难题，主要表 现为企业在短时间使用后可能转为 自主开发，从而放弃采购企业的商 业版本产品和增值服务 • 如果开源软件属于底层基础软件并

键技术栈。 为了更全面客观地展示中国大模型 LLM 开发技术栈的开源 社区生态，我们使用了 对开源社区的生态评 估体系，希望通过这些数据洞察中国开源开发者在 AI 技术 领域的活跃度、生产力和创新能力。 OSS Compass 提供了一个公共的平台用来评估开源项目 和社区的健康度，该平台对整个社区开放，支持 GitHub 和 Gitee 等平台托管的开源项目。 16 / 111 OSS Compass 照。以下，我们 将从崛起与变革两个维度，探讨中国开源模型在这一年取得的重大成就和未来展望。 崛起 从“追随者”到“引领者” 2024 年，中国学术界和产业界大力推进自主研发，在技术创新和模型能力上实现了显著飞 跃，并在全球范围内取得了显著成就。 Hugging Face Open LLM 排行榜数据显示，从智谱 的 GLM 系列、阿里巴巴的 Qwen 系列到深度求索的 DeepSeek 和清华大学的 Llama-3.2V-11B-cot。 这些模型不仅在技术上各具特色，还通过开源策略分享了大量研究细节，为整个开源社区提供了 23 / 111 丰富的资源，在这一过程中，小模型不仅在推理能力上有了显著提升，也推动了行业整体技术水 平的进步。 结合当前人工智能产业界的“人工智能+”计划，小模型在特定任务优化上的优势愈发突出， 预计将在金融、医疗和工业自动化等热门领域发挥引领作用，以更高效、更精准的方式满足多样

发起者可以将源代码放在代码托管平台上，结合开发者的代码贡献进一步提升源代码质量。在这个代码优化的过程中，也有其他力 量辅助：1）开源基金会可选择性接受项目的捐赠并运营项目；2）开源技术论坛通常会提供更广阔的开发者交流平台，提升开发者 能力水平；3）开源社区评估机构可对开源社区进行评分，辅助开发者选择要参与的开源项目；4）开源产业联盟往往会对行业贡献 技术指标、开源规范等，引导行业专业化发展。 来源：根据专家访谈、公开资料，由艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 更多行业及场景渗透 规划开源软件迭代方向，包 括但不限于软件特性增加、 现有功能增强、Bug修补， 并提出相应的合格指标 一方面积极对社区开发者的回 复给予反馈，另一方面发掘优 秀的灵感，增强创新能力 对开发者提交的代码进行评 审，确保代码的可读性和可 维护性，及时做出缺陷反馈 提出企业开源项目，确定是 否开源、开源时间、企业内 是否具有开源应用场景以及 可预期开源收益 开源办公室 13 出于兴趣或求知欲进入 开源社区，希望学习社 区内优秀代码，并与 “大神”交流 以商业视角出发，希望 通过对开源项目的二次 开发形成开源软件的行 业发行版，实现商业收 益 代码贡献多针对于某一 单一模块的能力优化或 Bug修补，商业化潜力 小 基于企业的行业侧经验 积淀，贡献根据特定场 景、行业深度订制的代 码或功能优化，有较强 的商业化潜力 通常使用免费版本，仅 在公共代码仓中分享代 码，并查看其他开源发

从地面行走，到天空飞行，这是两个完全不同的阶段。而 2021 年， 则是起飞之前的助跑阶段。从地面到天空，意味着整个行为的模式 都会发生深刻的变化。我们原来只需要在一个二维平面思考路径与 方向，而到了天空，在三维空间里，我们多了无数选择。 虽然对于未来，对于在空中的状态，我们还无法预测和把握，但是 ： 所有人都在奋力奔跑，奋勇向前。 去年的中国开源年度报告，我们总结了三个趋势，今年的报告，我 生态责任 在开源还只是一个小众群体的业余爱好时，几乎做任何事情，都是 自由的。但是，在软件吞噬世界、开源吞噬软件的今天，开源技术， 2021 中国开源年度报告 3 已经成为整个世界的基础设施之一。能力越大，责任越大。应用越广， 风险越高。我们应该如何思考与保障开源供应链安全呢？应该如何 建设更加健康的开源生态呢？在这样一种生态中，各方的责任又该 如何界定呢？ 历史感 开源社已经连续第四 开源项目是否集成 RPA（机器人流程自动化） ………………………………………………… 36 4.10 开源活动 ………………………………………………………………………………………… 37 4.11 聊天运维工具 …………………………………………………………………………………… 38 4.12 度量开源社区的必要性…………………………………………………………………………… 39 4.13 参与者所了解的基金会

提供了全新的人机交互方式。而 2023 年 3 月，同系 GPT-4.0 的发布则将 LLM 的规模和能力提升到一个新 的台阶，为 LLM 的广泛应用奠定了基础。再之后的 11 月份，OpenAI 再发力，GPTs 的到来，“用户自定义 ChatGPT”的能力，更是让世人领略了 OpenAI 作为 LLM 一哥的宏大叙事能力与强劲技术实力。 二、 New Bing（Bing AI）代表了微软在 LLM 领域的野心和 Bard，作为其首次亮相的对话 LLM 产品，无疑具有其里程碑意义，尽管它的首秀并不尽 如人意，车翻了又翻。 三、 Claude 2、PaLM 2、Llama 等模型与产品也展现了 LLM 在语言理解和多模态处理能力方面的探索，甚至 Claude 2 还一度被誉为实力可以硬刚 ChatGPT。而 Meta 开源的 Llama 2 更成为了 LLM 领域开源势力的典型代表，它的 出现，犹如一颗投入平静湖面的石子，激荡起层层水波， 广大的个人用户和创意行业提供了强有力的工具，彻底改变 了数字艺术内容的创作方式。同时，它们也引发了人工智能 在创作领域的伦理和法律讨论。LLM 杀进多媒体领域。往 后 DALL-E 3 模型升级、Adobe 产品整合 LLM 能力、 语音模型 whisper-3 更新、AI 虚拟主播创造等，都是在 这条路上的进一步发展。 五、 AI 编程方面，Copilot 可以根据开发者的代码提示自动补 全代码，大大提高了开发效率。这也引发了代码原创性的讨

即将起飞了。从地面行走，到天空飞行，这是两个完全不同的阶段。而 2021 年，则是起飞之 前的助跑阶段。从地面到天空，意味着整个行为的模式都会发生深刻的变化。我们原来只需要 在一个二维平面思考路径与方向，而到了天空，在三维空间里，我们多了无数选择。 For China's open source, the keyword for 2021 should be "run-up." The signs Ecological responsibility 在开源还只是一个小众群体的业余爱好时，几乎做任何事情，都是自由的。但是，在软件吞噬 世界、开源吞噬软件的今天，开源技术，已经成为整个世界的基础设施之一。能力越大，责任 越大。应用越广，风险越高。我们应该如何思考与保障开源供应链安全呢？应该如何建设更加 健康的开源生态呢？在这样一种生态中，各方的责任又该如何界定呢？ When the open source optimized to attract contributors. 段夕华：近些年来，学生在开源人群中占比持续增多到今天接近一半，可能也是因为用人 单位越来越认可学生在开源中所展现出的编程技能、沟通能力及合作精神，因此这其中应 该也不乏各种刷榜行为，需要开源项目所有者更多关注学生贡献者增多所带来的质量、合 规等问题。 Duan Xihua: In recent years, the proportion

05 05 05 05 DEF CON将举办全球最大规模AI黑客大赛 微软将用近一年时间完成对0-day Secure Boot漏洞的修复工作 06 06 04 开源热点 芬兰南萨沃计划建立开源能力中心 Decidim参与式民主的开源平台正在被日本广泛使用 图林根继续支持开源替代方案 07 07 08 09 10 11 16 06 开源创业企业 PingCAP平凯星辰 07 开源报告 netes API兼容性；支持所有 Kubernetes工作负 载、服务、运营商、CNI插件和CSI插件；提供良 好的节点自治能力，即使边缘节点与云端断网， 在边缘节点中运行的应用程序也不会受影响。 OpenYurt可以轻松部署在任何Kubernetes集群 服务中，让强大的云原生能力扩展到边缘。 Rainbond v5.14.0发布 Prometheus v2.44.0发布 Rainbond是一款以应用为中心的开源PaaS，深 Rainbond是一款以应用为中心的开源PaaS，深 度整合Kubernetes的容器管理和Service Mesh 微服务架构最佳实践，满足支撑业务高速发展所 需的敏捷开发、高效运维和精益管理需求。 Prometheus是一个开源的系统监控和报警系统， 受启发于Google的Brogmon监控系统（相似的 Kubernetes是从Google的Brog系统演变而来）， 从2012年开始由前Google工程师在Sound-

应用场景，梳理人工智能技术本身，及其在应用过程中面临的各种安全风险 隐患。 2.2 技术应对措施方面。针对模型算法、训练数据、算力设施、产品服务、 应用场景，提出通过安全软件开发、数据质量提升、安全建设运维、测评监测 加固等技术手段提升人工智能产品及应用的安全性、公平性、可靠性、鲁棒性- 3 - 人工智能安全治理框架 的措施。 2.3 综合治理措施方面。明确技术研发机构、服务提供者、用户、政府 据的“投毒”风险，“污染”模型的概率分布，进而造成准确性、可信度下降。 （c）训练数据标注不规范风险。训练数据标注过程中，存在因标注规则 不完备、标注人员能力不够、标注错误等问题，不仅会影响模型算法准确度、 可靠性、有效性，还可能导致训练偏差、偏见歧视放大、泛化能力不足或输出 错误。 （d）数据泄露风险。人工智能研发应用过程中，因数据处理不当、非授 权访问、恶意攻击、诱导交互等问题，可能导致数据和个人信息泄露。 （a）对人工智能技术和产品的原理、能力、适用场景、安全风险适当公开， 对输出内容进行明晰标识，不断提高人工智能系统透明性。 （b）对聚合多个人工智能模型或系统的平台，应加强风险识别、检测、 防护，防止因平台恶意行为或被攻击入侵影响承载的人工智能模型或系统。- 9 - 人工智能安全治理框架 （c）加强人工智能算力平台和系统服务的安全建设、管理、运维能力， 确保基础设施和服务运行不中断。

如文本生成、分类和问答。 Kimi k1.5  垂直领域优化：针对特定领域 （如医疗、法律）进行优化， 提供高精度结果。  长文本处理：擅长处理长文本 和复杂文档，适合专业场景。  定制化能力：支持用户自定义 训练和微调，适应特定需求。 Open AI o3 mini  小型化设计：轻量级模型， 适合资源有限的环境。  快速响应：优化推理速度， 适合实时交互场景。  速度更快，R1数据采集结果更加完 整准确；其他2个模型都存在多次调试但代码仍然运行不成功的问题，如代码中罗列URL不全、输出文本中提取数据为空等。 Kimi k1.5 能够提取所有网址，代码运 行后生成本地文件，但提取 数据结果为空。 结论 Claude 3.5 sonnet 可以提取所有网址，调整后可输出正 确代码，运行代码能生成本地文件， 但提取数据结果为空。 测试结 特征提取不完整， 仅能识别较为浅层 的数据关联，分析 能力相对较弱。  DeepSeek R1与Open AI o3mini的数据分析能力相当，且领先其他两个模型，均能够精准抓取数据核心指标并做统计，找到各特征与核心 指标的关联，其中R1分析逻辑更加清晰严谨，而o3推理更加高效；  Kimi k1.5推理逻辑清晰但分析能力相对较弱， Claude 3.5 sonnet能够提供分析思路但没有明确结论。