2025年上半年国内开源大模型生态：DeepSeek与Qwen的竞争与共生

【摘要】2025年上半年，国内开源大模型生态格局剧变，模型调用量激增，性能、价格与场景适配成为开发者选型核心。本文深度剖析DeepSeek与Qwen的竞争与共生，展现国产开源模型生态的创新与未来趋势。

引言

2025年上半年，国内开源大模型生态迎来前所未有的变革。随着人工智能技术的持续突破，开源大模型的性能不断逼近甚至追平闭源模型，推理成本则以惊人的速度下降。开发者的模型选型逻辑也在悄然转变，性能、价格与场景适配成为三大核心考量。与此同时，DeepSeek与Qwen两大开源模型体系在市场中展开激烈竞争，并逐步形成共生格局。本文将以详实的数据、丰富的案例和严密的逻辑，深度剖析2025年上半年国内开源大模型生态的演变，探讨技术创新、生态建设与未来趋势，为开发者和行业决策者提供有价值的参考。

一、市场格局与调用量趋势

1.1 双雄主导，格局动态演变

2025年上半年，国内开源大模型市场格局发生了显著变化。DeepSeek与Qwen成为绝对主角，主导了整个生态的发展方向。第一季度，DeepSeek凭借V3基础模型和R1推理模型，在PPIO平台的调用量占比高达99%，几乎实现了市场垄断。然而，进入第二季度，Qwen系列，尤其是Qwen3的崛起，迅速改变了这一格局。5月下旬，Qwen系列的调用量一度超过DeepSeek，最高占比达到56%。两者共同占据市场“半壁江山”，反映出开发者选型日益多元化，市场竞争日趋激烈。

1.1.1 调用量数据一览

这一数据变化不仅体现了市场格局的动态演变，也揭示了开发者需求的多样化和模型生态的快速迭代。

1.2 调用量激增背后的驱动因素

开源大模型调用量的激增，背后有着深刻的技术与市场逻辑。首先，开源模型整体性能已逼近甚至追平闭源模型，极大提升了开发者的信心。其次，推理成本以每年10倍的速度下降，使得大规模应用成为可能。开发者在模型选型时，主要围绕性能、价格和应用场景三大核心因素展开权衡。性能决定了模型的上限，价格影响了模型的普及，场景适配则决定了模型的实际落地效果。

二、性能、价格与场景：开发者选型三角

2.1 性能分化与场景适配

在模型选型过程中，性能始终是开发者关注的核心。然而，随着模型能力的提升和应用场景的多样化，性能与场景适配之间的平衡变得尤为重要。

2.1.1 基础模型与推理模型的分化

• 基础模型：以高效、低成本著称，适用于日常对话、文本生成、多语言处理等高频、低门槛场景。调用量长期占比60%以上，成为开发者的首选。

• 推理模型：强化学习和思维链技术加持，擅长数学竞赛、代码逻辑等复杂推理任务，但推理成本高、响应慢，适合科研、工程等专业领域。

• 垂直创新：如数学专用模型、R1蒸馏模型，虽调用量小（约1%），但推动了行业研究和技术突破。

2.1.2 混合推理与多模态创新

• 混合推理模式：支持“快思考”与“慢思考”，兼顾简单任务的快速响应与复杂任务的深度推理，适合企业级多语言、代码生成、智能体等多元场景。

• 多模态处理：支持119种语言和多模态输入，广泛应用于跨境电商、医疗、金融等行业，极大拓展了模型的应用边界。

2.1.3 场景适配的多样化

开发者根据自身业务需求，灵活选择最适合的模型。无论是高频对话、长文本处理，还是专业领域的复杂推理，模型生态都能提供相应的解决方案。场景适配能力成为模型竞争的关键。

2.2 价格敏感度与成本驱动

价格始终是开发者选型的重要考量。即便性能再强，若价格过高，模型的普及度也会受到限制。

2.2.1 免费策略的巨大影响

• 免费模型的调用量远超付费模型。即使新一代模型在性能上全面超越前代，若前代模型免费，调用量依然遥遥领先。

• 推理成本的高低直接影响模型在高频场景下的受欢迎程度。例如，推理成本较低的基础模型在日常应用中更受青睐。

2.2.2 成本与性能的平衡

开发者普遍对价格极为敏感。免费或低价模型能极大促进调用量增长。高端付费模型虽然性能领先，但实际调用量受限于价格敏感度。成本与性能的平衡，成为模型生态发展的主流方向。

2.3 应用场景多样化

2025年上半年，智能体（Agent）与多模态应用迎来爆发式增长。开发者对大模型的智能水平和多模态能力提出更高要求。

2.3.1 智能体与工具调用

• 智能体应用如Manus、Flowith等层出不穷，推动了对大模型智能水平的需求。

• 工具调用、长文本处理等能力成为模型优化的重点方向。

2.3.2 场景细分与专业化

• 从“大而全”向“专而精”转变，开发者根据自身业务需求（如多语言、低成本、复杂推理、边缘部署等）灵活选型。

• 没有“最强”模型，只有“最合适”模型。模型生态的多样化，满足了不同行业和场景的需求。

三、生态建设与技术创新

3.1 全栈开源与生态活跃

全栈开源策略极大促进了模型生态的繁荣。开源不仅包括模型本身，还涵盖训练和部署工具链，为企业级集成提供了坚实基础。

3.1.1 开源生态的全球影响力

• 在Hugging Face全球前十开源模型中，均有基于主流国产模型二次开发的身影。

• 开源生态的活跃，推动了企业级应用的快速落地和创新。

3.1.2 企业级集成与生态繁荣

• 全栈开源降低了企业集成的门槛，促进了生态的多元化发展。

• 开源社区的活跃，带动了模型能力的持续提升和应用场景的不断拓展。

3.2 垂直领域深耕与工程化能力

在STEM、科研、工程等垂直领域，模型的高性能和工程化能力成为吸引专业开发者的关键。

3.2.1 垂直创新推动行业进步

• 数学专用模型、工程领域优化模型等，虽调用量不高，但对行业研究和技术进步具有重要意义。

• 垂直领域的深耕，推动了模型能力的极限突破。

3.2.2 工程化能力提升

• 高性能模型的工程化部署能力，成为专业开发者关注的重点。

• 工程化能力的提升，促进了模型在实际业务中的大规模应用。

3.3 技术趋势与未来方向

技术创新是模型生态持续发展的核心动力。MoE（混合专家）架构、动态量化、蒸馏等技术，推动了模型在保证性能的同时，大幅降低部署和推理成本。

3.3.1 MoE架构的优势

• MoE架构通过专家路由机制，实现了模型参数的高效利用，提升了推理效率。

• 在保证性能的同时，显著降低了计算资源消耗。

3.3.2 动态量化与蒸馏技术

• 动态量化技术，通过对模型权重的动态调整，实现了模型体积的压缩和推理速度的提升。

• 蒸馏技术则通过知识迁移，将大模型的能力迁移到小模型，实现了性能与成本的双重优化。

3.3.3 技术创新驱动生态进化

• 技术创新不仅提升了模型能力，也推动了生态的持续进化。

• 随着新技术的不断涌现，模型生态将更加多元和繁荣。

四、模型选型的多维权衡与行业趋势

4.1 性能、价格与场景的多维权衡

开发者在模型选型时，已不再单纯追求性能的极致，而是更加注重性能、价格与场景的多维权衡。

4.1.1 性能优先与价格优先的权重变化

• 不同模型在“性能优先”与“价格优先”上的权重略有不同。

• 专业领域更注重性能，日常应用则更关注价格和易用性。

4.1.2 场景适配能力的重要性

• 场景适配能力成为模型竞争的关键。

• 能够灵活适配多种场景的模型，更容易获得开发者青睐。

4.1.3 生态活跃度与行业适配能力

• 生态活跃度和行业适配能力，成为模型生态持续发展的重要保障。

• 开源社区的活跃，带动了模型能力的持续提升和应用场景的不断拓展。

4.2 行业应用的深度与广度

随着模型能力的提升和生态的繁荣，行业应用的深度与广度不断拓展。

4.2.1 多模态与多语言应用

• 多模态处理能力，推动了模型在跨境电商、医疗、金融等行业的广泛应用。

• 多语言支持，满足了全球化业务的需求。

4.2.2 智能体与自动化应用

• 智能体应用的爆发，推动了自动化办公、智能客服、智能推荐等场景的快速发展。

• 工具调用和长文本处理能力，提升了模型在复杂业务场景下的实用性。

4.2.3 行业定制与专业化发展

• 行业定制模型的兴起，推动了模型在垂直领域的深度应用。

• 专业化发展，满足了不同行业和场景的个性化需求。

五、结论

2025年上半年，国产开源大模型生态呈现出“性能与成本双优、场景化落地、多元化创新”的新格局。模型调用量的激增，反映了开发者对开源模型的高度认可。性能、价格与场景适配成为开发者选型的核心考量。全栈开源策略和生态活跃度，推动了模型能力的持续提升和应用场景的不断拓展。技术创新则为模型生态的持续进化提供了坚实基础。未来，随着技术的不断进步和成本的进一步降低，开源模型的创新与应用将更加繁荣，AI行业将迎来更广阔的发展空间。开发者在模型选型时，应根据具体应用场景，灵活权衡性能与成本，充分利用各自生态优势，推动AI技术的普及与创新。

📢💻 【省心锐评】

“DeepSeek与Qwen的竞争，实则是国产AI崛起的双重奏。性能与成本的平衡，生态与场景的适配，才是未来胜负的关键。”