Marktechpost发布“AI2025Dev”：为AI模型、基准和生态系统信号设计的结构化智能层

马克特普斯特发布其2025年分析平台 AI2025Dev，旨在将本年度的人工智能活动转换为可查询的数据集，涵盖模型发布、开放性、培训规模、基准性能和生态系统参与者等信息。马克特普斯特是一家位于加州的AI新闻平台，关注机器学习、深度学习和数据科学研究。

本发布的新内容

AI2025Dev 的2025年发布在两个层面进行了扩展：

发布分析，重点关注的模型和框架发布、许可立场、供应商活动以及特征级别分段。
生态系统指数，包括精选的“前100名”集合，将这些模型与相关论文、人员以及背后的资本联系起来。本发布包括以下专门的板块：
- 前100篇重要研究论文
- 前100名AI研究人员
- 前100家AI初创公司
- 前100名AI创始人
- 前100名AI投资者
- 投资视角，将投资者和公司联系起来

这些指数旨在成为可导航和可筛选的，而不是静态的编辑列表，因此团队能够在诸如公司、模型类型、基准得分和发布时间等艺术品之间追踪关系。

2025年AI发布：根据市场地图数据集收集的年度指标

AI2025Dev 的“2025年AI发布”概述由一个结构化的市场地图数据集支撑，该数据集涵盖了 100个跟踪发布 和 39家活跃公司。该数据集将每个条目标准化为一个一致的架构：名称、公司、类型、许可、标杆和发布日期。

本发布的关键聚合指标包括：

总计发布：100
开放份额：69%，计算为开源（44条）和开放权重（25条）发布的总和，另有31条专有发布
标杆模型：63，使前端级启动与衍生或窄范围发布区分开来
活跃公司：39，反映了在相对固定的供应商中进行的主要发布集中

市场地图中模型类别涵盖的范围明确标出，便于进行分面查询和比较分析。分布包括LLM（58）、代理模型（11）、视觉模型（8）、工具（7）、多模态（6）、框架（4）、代码模型（2）、音频模型（2），以及嵌入模型（1）和代理（1）。

2025年关键发现：作为可测量的数据集片段捕捉的分类层转变

发布包中包含了一个【2025年关键发现】层，该层将年度级别的转变作为数据集的可测量片断，而不是评论。平台强调了三个重复出现的技术主题：

开放权重采用，捕捉到在开源或开放权重条款下有权重可用的发布份额的上升，以及下游影响，即更多的团队可以 benchmarks，微调并部署，而不受供应商锁定推理的影响。
代理和工具使用系统，跟踪围绕工具使用、编排和任务执行的模型和系统的增长，而不仅仅是纯聊天互动。
效率和压缩，反映了2025年的一个模式，即在模型优化技术（如蒸馏）日益针对更小的足迹，同时保持竞争性的基准行为。