Python 开发框架 ………………………………………………………………………………… 23 3.14 前端开发框架 …………………………………………………………………………………… 24 3.15 数据库……………………………………………………………………………………………… 25 3.16 版本控制工具 …………………………………………………………………………………… 26 3.17 AI 开发框架 专家点评 段夕华： 科技型初创公司用开源来实现技术能力展现，吸引潜在合作伙伴，这个趋势不容忽视。这其中国内 最为抢眼的就是 PingCAP/TiDB，其开源策略、战术均值得大家学习借鉴。 堵俊平：这两年，一个很明显的趋势是越来越多的初创企业参与开源。这一方面得益于 ToB 赛道成为市场和 政策导向的热点，另一方面开源所代表的开放式创新也被投资界所认可。尤其是开源与数据（数据库 & 大数据） 以及 要的考虑因素，只有在产品性能差别不大时，才会选择对开源社区贡献 大的供应商。 专家点评 姜宁：这里的开源产品是指基于开源项目的商业化产品吧！大部分的情况下，开源项目的选型是由在一线的开 发人员决定的，但是由于公司决策链的关系，商业产品的购买还是要通过公司领导，工程团队负责人进行决策。 堵俊平：由于技术领域的发展日新月异，技术采购决策权下沉至工程团队技术负责人的趋势是不可避免的。这 同时也要求技术产品的采购在决策流程

本报告以开发者视角为主，从 LLM 切入，但实际上或多 或少与 GenAI 脱不开关系。 2023 年国内 LLM 发展活跃，从最初的百度文心一言“硬 刚”ChatGPT，到后来各式各样的大模型与产品出现，覆 盖了不同的领域和场景，构建了多元化的大模型生态。 大模型方面，百花齐放：百度的文心一言、抖音的云雀大模 型、智谱 AI 的 GLM 大模型、中科院的紫东太初大模型、 百川智能的百川大 大模型、上海人工智能实验室的书生通用大模型、腾 讯的混元大模型、蚂蚁的百灵大模型等。 另一方面，除了大模型本身，中国在 LLM 相关技术领域也 快速迭代发展，诸如 Dify.AI 的 LLMOps、Milvus 的向量 数据库、CodeGeeX 与 Comate 的 AI 编程、对 LLM Prompt 的研究、OneFlow 的深度学习框架。 值得一提的还有华为的盘古大模型，其中盘古气象大模型是 首个精度超过传统数值预报方法的 the Enterprise”报告显示：  54% 的 AI 用户预计 AI 的最大好处是提高生产力。  77% 的受访者使用 AI 来辅助编程。其中提到的具体 应用包括欺诈检测、教学和客户关系管理。  AI 用户表示，AI 编程（66%）和数据分析（59%） 是最需要的技能。  许多 AI 采用者仍处于早期阶段：26% 的人使用 AI 不到一年，而 18% 的人已经在生产中进行了应用。

Internet companies, accounting for 39% and 25%, respectively. 【专家点评】/ [Expert Comment] 段夕华： 科技型初创公司用开源来实现技术能力展现，吸引潜在合作伙伴，这个趋势不 容忽视。这其中国内最为抢眼的就是 PingCAP/TiDB，其开源策略、战术均值得大家学习 借鉴。 Duan Xihua: Technology learning. 堵俊平：这两年，一个很明显的趋势是越来越多的初创企业参与开源。这一方面得益于 ToB 赛道成为市场和政策导向的热点，另一方面开源所代表的开放式创新也被投资界所认 可。尤其是开源与数据（数据库&大数据）以及 AI 等热点技术相结合，更是为市场带来 了极大的想象空间。 Du Junping: In the past two years, a clear trend has been that 【专家点评】/ [Expert Comment] 姜宁：这里的开源产品是指基于开源项目的商业化产品吧！大部分的情况下，开源项目的 选型是由在一线的开发人员决定的，但是由于公司决策链的关系，商业产品的购买还是要 通过公司领导，工程团队负责人进行决策。 Jiang Ning: Are the open source products herein referred to as commercial

目 录 Part 2： TOP101-2024 大 模 型 观 点 编委会 21 | 2024 年中国开源模型：崛起与变革 26 | 开源模型未必更先进，但会更长久 30 | 大模型撞上“算力墙”，超级应用的探寻之路 36 | AI 的三岔路口：专业模型和个人模型 40 | 2024 年 AI 编程技术与工具发展综述 45 | RAG 的 2024：随需而变，从狂热到理性 51 | 平台相关公开数据 15 / 111 OSS Compass Insight 2024 中国开源开发者报告重点聚焦大模型，本章节以大模 型 LLM 开发技术栈作为切入点，将深入探讨以下中国 AI 大模型领域的代表性开源项目社区。 这些开源项目社区覆盖了深度学习框架、向量数据库、AI辅 助编程、LLM 应用开发框架、模型微调、推理优化、LLM Agent，以及检索增强生成（RAG）等多个关键技术栈。 / 111 OSS Compass Insight 生产力-协作开发指数 本部分图表仅用于数据展示，不涉及先后排名 作为国内及业内领先的 AI 开发基础设施，本部分图表 中的开发框架、向量数据库、 开发平台、大模型均表现出 色，代表着它们的代码提交 频率、参与者、代码合并比 率等协作开发工作保持着较 高的水平。 17 / 111 OSS Compass Insight 本部分图表仅用于数据展示，不涉及先后排名

各种主体，聚焦企业开源领域，企业开源与商业化并不矛盾，开源软件的“引流”作用能够 帮助企业实现周边产品的增收、市场影响力的提升以及产业生态的协同构建。 3 开源软件概念铺陈 1 开源软件与云计算的关系 2 3 开源软件基金会前瞻 5 中国的开源软件法治建设状况 4 中国的开源软件产业发展洞察 4 ——《大教堂与集市》中文版，机械工业出版社 好的软件作品，往往源自于开发者的个人需要——按说这是显而易见的（正如 www.iresearch.com.cn 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 开源产业主体及产业关系 开源社区运营为核心，注重开源用户和贡献者的反馈 从产业主体的角度上看，开源软件产业市场上的主体包括软件的源作者（个人/企业）、开源基金会、开源社区（包括代码 托管平台、软件论坛、行业联盟）、二 市场推广、版 本迭代更新、版权管理和安全管理等内容，这些环节和商业企业的软件项目有一些相似之处，但更加注重从社区的使用者 和贡献者处得到观点和启发，并用以驱动项目未来的发展。 开源软件主体和产业链关系 源作者 软件作品 企业开源 开源基金会 开 源 社 区 代码托管平台 开源软件论坛 专家指导 产业联盟 法律服务 市场宣传 二次开发者 软件用户 • 开源代码的源作者/最初贡献

年以代码和测试为主转变为以代码和⽂档为主，社区和项⽬正在 意识到⽂档的重要性，更多开源贡献者投⼊到了⽂档撰写中；  开源活动的参与频率相较往年有所上升，这与国内愈发繁荣的开源氛围和逐渐丰富的开源 活动也有关系。81% 的开发者认为开源活动对促进和推动开源社区⾄关重要。⽽对于更 倾向于线上还是线下的会议，结果竟惊⼈地持平；  在 2020 年 COVID-19 这个⼤背景下，各⾏各业都不可避免受到了冲击和影响；82% 作为当时开源项⽬的主战场，Linux 操作系统、 桌⾯办公软件（GNOME， OpenOffice）和浏览器（Mozilla）掀起了第⼀波开源的浪 潮；近年来随着互联⽹的兴起，开源的项⽬和技术越来越百花⻬放，从数据库到中间 件，从前端到后端，从编程语⾔到编译器，从物联⽹到微服务，从⼤数据到⼈⼯智能， 开源的技术和项⽬越来越丰富和多样化。 4、开源⼯作现状 4.1 接触开源的时间 有近三成参与者接触开源的时间在 品和操作系统相关产品仍然是⼤家了解 和接触开源的最初窗⼝。 4.7 最希望能够开源的产品 相⽐于 2019 年，开发⼯具在今年成为⼤家最希望能够开源的产品类型第⼀名，紧接着的是操 作系统，数据库产品与中间件产品也是很多⼈希望能够开源的产品类型。 4.8 企业对开源的贡献 在参与者眼中，GitHub 对于开源软件的贡献最⼤，其次是 Google，⽽在国内企业中， Alibaba、Huawei

www.iresearch.com.cn 基础软件开源界限划分 操作系统、数据库、中间件、AI框架底层代码按规范进行共享与协作 本篇报告研究的基础软件开源范围，是指研究“开源”中“基础软件”板块的情况。开源过程中，参与者可以共享、协作完成开发， 正好与基础软件庞大的开发量需求 其意义惠及软件产业全领域。 注释：由于暂无国内厂商主导的开源编程语言，因而不列入本报告研究范围。 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。 对于这四类基础软件（操作系统、数据库、AI框架、中间件），其编写者将实现功能的代码按照一定的开源规范 开放，任何人可以查看、使用、贡献，同时，使用者也要遵循一定的开源规范。 基础软件开源范畴界定 国内基础软件开源界定 基础软件 杂等特点 中间件：不同系统和应用程序之间交互 与协作的桥梁 AI框架：具备构建和部署人工智能模型 的基础的全套开发工具 操作系统：是软硬件资源的资源管理者， 为用户与应用程序提供交互接口 数据库：通过对数据的访问与管理，支 持各种应用程序和业务的需求 编程语言：人与计算机交互的“语言”， 含编译器、基础编程语言、IED等 社区协作：鼓励各方在开放平台上协作 贡献，推动开源内容的发展 创新改进：通过资源共享与协作共生，

添加EDS支持（Endpoint Discovery Service)。 近日，OpenYurt v1.3.0发布，版本特性更新如下： • 重构Openyurt控制平面组件； • 允许用户为静态Pod定义Pod模板和升级模 型； • NodePort Service支持节点池隔离。 近日，Rainbond v5.14.0发布，版本特性更新 如下： • 各语言源码构建包版本升级； • 支持一键删除应用及应用下相关资源； • 发布第三阶段的更新，该更新将默认启用修复 程序，届时将导致旧的Windows启动媒介将会 无法使用。 AI Village创始人Sven Cattell表示，“只有让更 多的人了解如何开展红队测试和评估人工智能模 型，才能解决这些模型中的各种问题。”通过对 人工智能模型组开展最大规模的红队演习，AI Village和DEF CON希望能培养出处理人工智能 系统漏洞的研究者社区。事实证明，大语言模型 的锁定难度远超想象，部分原因在于所谓“提示 代码的功能及其在软件中所起的作用进行判断。最终确定被传染的部分应当是与原开源软件形成 密切通信使得二者高度牵连融合成一体的程序，而非只要有数据交换就会构成传染。未来公司软 件的主程序与涉案GPL开源代码存在函数调用关系，且该开源代码实现的压缩功能系投标文件上 传前不可或缺的功能，故主程序为该开源代码的衍生程序，受GPL协议约束。而预览程序与主程 序相互独立，预览程序文件连同不包含GPL开源代码的DLL文件在脱离主程序后，预览程序、主

云计算开源产业联盟云原生十大优秀案例 infoQ 中国技术力量年度榜单 InfoQ2020 最有价值技术团队 InfoQ2020 最佳技术社区驱动力奖 思否 SegmentFault 中国技术品牌影响力企业 DTCC 第十一届中国数据库技术大会创新产品奖 《Gartner 2021 中国 ICT 技术成熟度曲线》数据中台领域标杆厂商 信通院可信云计算最佳实践服务网格 2021 数博会“十佳大数据案例” 《Gartner 2019中国 基于通用语言封装的可视化开发语言，具 备完善的静态类型系统和组件扩展机 制，适合 80% 企业级应用开发，灵活性 高，可靠性强。 数据模型驱动 可视化构建实体、数据结构、枚举等低 代码数据模型，自动生成数据库表和页 面交互。 支持企业集成 能够通过 API 集成企业内部的服务，实 现应用组装。 业务与流程融合 流程引擎基于 BPMN2.0 规范，可视化 流程开发，可支持如请假、入职、离职等 企业内常用流程场景。 ETL 、自助取数、驾驶舱、数据 大屏、复杂报表、数据填报、智能决策等数据应用，支撑企业智能化决策。 通过信通院“大数据产品能力评测”商务智能工具评测 产品荣誉 文件类（CSV/TXT） 关系型/分布式数据库 API 接口 填报数据 大数据平台 数据连接 数据接入 SQL语句数据建模 可视化数据建模 轻量化 ETL 建模 对接数据中台模型 数据建模 数据分析 报告 智能图表推荐

leNet，最⾼效的视觉⽹络结构之⼀；主导开发了 detectron2，⼀个被⼴泛使⽤的视觉开源项⽬并被集成到Meta全线VR/AR产品中。
iii. 强化学习⽅⾯。团队成员作为⼀作提出了基于关系学习的少样本⽅法，得到斯坦福⼤学、 Google、MIT、Amazon等团队的使⽤和扩展，并获得过OpenAI
RL联创及负责⼈John
Schulman亲⾃邀请加盟。
iv. 基础设施⽅ 重要的是理解两者之间的关系。 AGI
和产品对我们来说并不是⼿段和⽬的的关系，两个都是⽬的。同时，在追求
AGI
的过程中，我认为 所谓的数据⻜轮是很重要的，尽管它是⼀个⽼套的概念。 像
ChatGPT
这样的产品，还没有完全建⽴起基于⽤⼾数据的持续进化。我觉得这很⼤程度上是
base
model
还在进化，进化了⼀代，之前的⽤⼾数据就没什么⽤了。这跟发展阶段有关系
⸺
现 在“吃”的 上
scaling
law
刻画的是
loss
跟参 数量之间的关系。MoE
改变了这个函数，让你能够⽤更⼤的参数，但同时
FLOPs
不变。合成数据改变 的是另⼀个关系，FLOPs
不变的情况下让数据规模增⻓。
沿着
scaling
law
⼀直⾛是个有确定性的事情，⼤家通过试图改变
scaling
law
⾥的具体关系来获得更 ⾼的
efficiency，多出来的
efficiency
就是各⾃的优势。