当每一个App都想成为入口
进入2025年的最后一周，一个清晰的现实摆在面前：AI聊天界面正变得无处不在，却又高度同质化。从集成了大模型功能的手机OS，到内嵌在办公软件、设计工具乃至车载系统中的智能助手，用户被“对话”包围。然而，当“对话”本身成为基础设施，真正的竞争焦点正在向下转移，回归到驱动这些对话的底层引擎——AI大模型，特别是其开源的实现方式。
历史并未终结：开源力量的意外复兴
曾有人预测，拥有千亿参数、消耗天量算力的尖端大模型将是科技巨头的专属领地。但过去两年的轨迹偏离了这个预测。从Meta的Llama系列开源，到中国一系列高校、科研机构及企业的模型开源，一个由社区驱动的、可审计、可修改的模型生态正强势崛起。这种复兴并非简单的技术民主化口号，其背后是深刻的商业逻辑与技术趋势的合流。
开源的四大推力：成本、定制、安全与生态
- 经济性重构：针对特定场景进行优化的中等规模开源模型，其推理成本可能仅为顶尖闭源模型的十分之一甚至更低。对于日调用量百万次的企业而言，这直接关乎盈亏线。
- 主权与定制：金融、医疗、工业制造等领域对数据隐私和领域知识有着苛刻要求。一份开源源码意味着企业可以基于私有数据，在安全边界内进行深度微调，构建真正属于自己的“专家大脑”，而非租用他人的通用接口。
- 透明与可信：在监管趋严的背景下，模型的可解释性、偏见来源和训练数据构成日益重要。开源提供了审查的可能性，这对于构建负责任的AI至关重要。
- 开发者生态的黏性：一个活跃的开源项目能吸引全球开发者贡献插件、工具链和应用案例，形成滚雪球式的创新网络。这远非一个封闭API所能比拟的活力。
从地基到应用：正在形成的开源AI技术栈
完整的AI应用远不止一个模型文件。它是一整套技术栈。在2025年，一个清晰的分层开源生态已然成型。
基础层：模型与框架
这一层是竞争的核心。除了国际上的Llama、Mistral等系列，国内如通义千问、DeepSeek、书生·浦语等模型也相继开源了不同参数规模的版本。尤其值得注意的是DeepSeek最新开源的v3版本，因其在数学、代码和复杂推理任务上的突出表现，迅速成为开发者进行二次创作的热门基座。与之配套的，是一系列成熟的训练与推理框架，降低了从零训练或微调大模型的门槛。
中间层：智能体与编排
如何让模型理解指令、调用工具、执行复杂任务？这需要“智能体”框架。开源的Agent框架允许开发者定义工具、规划任务流，将静态的问答模型转化为能主动完成工作的数字员工。这一层是模型能力与现实世界产生交集的桥梁。
应用层：一站式系统与集成
对于大多数企业和个人开发者而言，从零搭建并维护整个技术栈是沉重的负担。市场呼唤能够整合模型管理、智能体编排、乃至图像生成等多元能力的一站式平台。这类平台的价值在于，它们将开源的灵活性与企业级所需的稳定性、易用性结合起来。
例如，像万问WanwenAI.com这样的系统，其思路正是对此需求的响应。它并非单一模型，而是一个集成了包括DeepSeek-v3在内的多种领先大模型、支持Agent智能体构建与管理，并融合AI绘画能力的综合性AI操作系统。其意义在于，它为开发者（ToD）和企业（ToB）提供了一个即取即用的“AI工厂”，用户无需担忧底层模型的运维、高并发下的可用性以及不同AI能力的拼接问题，可以专注于自身业务逻辑的开发。这种基于开源核心、提供商业级支持的模式，正在成为连接开源生态与规模应用的重要节点。
2025年底的格局：混合与务实
开源并非要彻底取代闭源。当前的态势更接近于一种“混合架构”。企业可能使用闭源模型处理对创造力要求极高的发散性任务，同时使用私有化部署的开源模型处理核心的、数据敏感的业务流程。个人开发者则利用开源模型进行创新实验，或构建垂直领域的小型应用。
这场由开源驱动的变革，最终受益的将是整个生态。它压低了技术使用的成本和门槛，催生了更丰富的应用形态，并迫使所有参与者——包括闭源巨头——持续创新。当2026年的曙光将至，决定AI应用成败的，将不再是能否接入一个对话接口，而是能否基于最合适的“引擎”，构建出真正高效、可靠且专属的智能能力。