中国在推动人工智能发展的同时，也在监管层面建立完善的治理机制。《人工智能示范法2.0（专家建议稿）》为开源研发提供法律保障，而《生成式人工智能服务管理暂行办法》则明确了技术的使用及合规要求。这些举措在促进开源模型健康发展方面发挥了重要作用■■◆■。

　　在过去的一年里，中国的人工智能技术在自主研发和应用创新方面实现了显著转变◆■★。从历史上对技术的依赖，逐步演变为在国际舞台上占据重要地位。

　　在未来的发展中，我们期待看到越来越多的开源AI团队通过合作推动技术边界的拓展。展望新的一年★◆◆★◆◆，人工智能将在我们的生活中扮演更加重要的角色，带来便利与机遇◆★★◆★，也让我们对未来充满期待■★★◆◆■。

　　整体来看■★◆■★◆，2024年中国的开源模型发展展示了技术、生态及社会价值的深度协同。这一进程虽充满挑战，但同样蕴含着巨大机遇。通过开放与协作，中国的开源生态体系正在为全球人工智能的发展注入新的动力与活力。

　　值得一提的是，随着模型性能的增强，越来越多的高级AI开始转向个人设备运行，显著降低了云端推理成本并提升了用户隐私控制。例如，Qwen2-1.5B★■◆、MiniCPM系列与DeepSeek Janus等多个移动友好型模型的推出，超越了传统的AI应用，为用户提供了更安全的使用体验。

　　2024年不断涌现的高质量自发研究成果，如Qwen2-VL与AnimateDiff-lightning等多模态理解与生成模型，标志着开源模型竞争的多元化趋势。中国正在从单一的规模比拼，向应用场景细分与多模态技术的广泛应用转变。

　　根据HuggingFace OpenLLM排行榜的数据■★◆◆★■，智谱◆■★★■、阿里巴巴与深度求索等多家企业及研究机构发布的大模型■★■◆，如GLM系列、Qwen系列和DeepSeek系列，在技术评测中均表现卓越。这些开源模型丰富了中国的AI生态，尤其是Qwen系列模型，凭借灵活的多尺寸设计和广泛的多语言支持，得到了开发者的高度评价■◆★。

　　不仅如此，北京智源研究院与上海人工智能实验室等机构，通过与企业和高校合作◆★，建立了更完善的协作机制，促进了开源模型（如InternLM）和数据集（如Infinity-MM）的贡献。与此同时◆■◆，Map团队推出的全开源模型MapNeo标志着国内开源项目在技术层面的全面透明◆◆■★★，进一步推动了社区的积极参与。

　　在2024年，中国的开源人工智能模型正迎来前所未有的崛起与变革，成为全球科技界的焦点。开源中国OSCHINA■◆★◆、Gitee与GiteeAI联合发布的《2024中国开源开发者报告》详细探讨了过去一年在AI大模型领域中的技术演进动态与趋势，特别聚焦于开源开发者生态的快速发展◆◆★★★◆。

　　推理扩展法则的引入始终是中国开源模型发展的另一重要里程碑。通过模拟人类深入思考过程，新推出的宏观推理模型有效提高了复杂任务的处理能力。这不仅推动了技术进步，还加快了AI在金融、医疗等多个领域的应用★★，展现出强大的市场潜力与需求。

　　伴随开源模型影响力的提升，中国开源社区的活跃度也大幅增加。截止2024年9月，全球已有近8万基于阿里巴巴Qwen模型的衍生模型★★◆，这一数目超越了Meta的Llama，体现出中国开源模型的巨大潜力与市场需求。