开源正在重塑大模型的格局。过去几年，全球开源社区涌现出一批具有影响力的项目——从 Llama、Mistral 到 ChatGLM、Baichuan、Qwen、DeepSeek 等，为开发者提供了可控、透明且高性能的模型选择。与此同时，围绕推理和部署的工具生态（如 vLLM、Ollama、llama.cpp）快速成熟，显著降低了模型落地成本。
本章聚焦开源大模型生态的结构与趋势：
- 概览主流模型的特点与适用场景（通用对话、代码生成、多模态等）；
- 比较推理工具与部署框架的工程差异；
- 分析生态活跃度、许可证类型与社区演化趋势。
目标不是列举模型，而是帮助开发者在复杂的生态中快速定位合适方案，理解开源模型的真实边界与工程可行性。
章节目录
新时代的开源
已完成
大模型时代“开源”定义正在变化，开放权重与论文是否等同于开源？本文深入分析传统软件开源与 AI 模型开源的差异与演进。
开源生态
已完成
探索大模型领域开源社区的动态与发展，了解其在推动技术创新与协作方面的作用
模型概览
已完成
全面了解当前具有重要影响的开源大语言模型（LLM），包括 Llama、ChatGLM、Baichuan、Qwen、DeepSeek、Mistral 等，助力工程师高效选型。
推理系统
已完成
全面梳理主流大模型推理系统的三层架构、工程定位与适用场景，助你精准选型与理解各自优势。
模型评估
已完成
系统梳理了大语言模型（LLM）主流评估方法，包括多项选择、验证器、排行榜与 LLM 评审，并配以从零实现的代码示例，帮助你理解各自的优缺点与适用场景。
模型选型
已完成
选择适合微调的模型：Llama、Qwen、Mistral、Phi、Deepseek 或 Gamma？实用建议帮你做出明智选择。