趨勢一： DeepSeek 與 Qwen 分別占據半壁江山，是國內最受歡迎的兩大開源模型
去年開源模型的影響力遠沒有今年大，很多人也并不認為開源模型的性能可以與閉源模型媲美。但 DeepSeek 的出現改變了這一局面。
DeepSeek 有兩個大版本，一是 base 模型 V3，首發于 2024 年 12 月，并在 2025 年 3 月 24 日發布更新版本;二是推理模型 R1，首發于 2025 年 1 月，并在 2025 年 5 月 28 日發布更新版本。2025 年第一季度，DeepSeek 模型一枝獨秀，在 PPIO 的使用占比高達 99%。直到 5 月份后，DeepSeek 的使用量占比開始有所下降，主要是因為更多優秀模型出現，用戶對于模型的選擇更加多元化了。
Qwen 就是其中的一個代表。PPIO 目前上線了 Qwen 的三個系列——Qwen2、Qwen2.5 和 Qwen3，前兩者是 2024 年發布的模型，Qwen3 在今年 4 月 29 日首發上線 PPIO 。從 2025 年第二季度開始，PPIO 平臺的 Qwen 模型的使用量開始高速增長，到 5 月下旬時調用量占比超過一半，最高時達 56%，與 DeepSeek 一同稱為最受歡迎的兩大開源模型。
趨勢二：盡管 DeepSeek R1 為代表的推理模型引領了強化學習的技術范式，但 DeepSeek V3 這一類非推理模型卻更受歡迎
推理模型始于 OpenAI o1 模型，特指使用強化學習、思維鏈(CoT)等技術來訓練的模型，可以將復雜任務場景通過多步驟推理生成答案，思考時間越長，模型性能越強。PPIO 平臺上線的推理模型包括 DeepSeek R1、Qwen QwQ、Qwen3 系列、GLM Z1 等。
2025 年 2 月份，推理模型受到廣大 AI 開發者的青睞，其全平臺的使用量占比保持在 50% 以上。但從 3 月份開始，非推理模型的使用量反超推理模型，并一直延續至今。
這一現象在 DeepSeek 的推理模型 R1 和非推理模型 V3 的調用量中也得到了印證。2025 年 2 月份，R1 在 DeepSeek 模型中的 tokens 調用量要高于 V3，占比超過50%。但從 3 月份開始，R1 之外的非推理模型 tokens 調用量逐漸上升，并長期保持在 60% 以上。
DeepSeek V3 比 DeepSeek R1 更受歡迎，這一現象背后的原因在于不同模型適用于不同的用戶需求。
DeepSeek V3 這一類基礎模型適用于日常對話、文本生成、多語言處理等高頻需求，用戶面廣，使用門檻低，而且這一類應用場景通常并不需要復雜的推理過程;而 DeepSeek R1 專攻數學競賽、代碼邏輯等深度推理任務，而且由于深度推理需要消耗更多算力，輸出成本更高，R1 百萬 tokens 成本大約是 V3 的 2 倍左右。
趨勢三：DeepSeek 的數學模型、蒸餾模型的用戶使用量較小，更大的意義在于推動行業研究
在 V3 與 R1 兩大主力模型之外，DeepSeek 還開源了 Prover V2 數學模型，以及基于 Qwen 等基礎模型的 R1 蒸餾模型。
Prover 是 DeepSeek 專門為數理邏輯與高復雜度任務而設計的數學模型，PPIO 在 4 月 30 日 首發上線了 Prover V2 671B;R1 蒸餾模型則是基于 Qwen 模型而蒸餾的 1.5B、7B、14B、32B 四個不同型號的模型，在數學基準測試上優于 GPT-4 和 Claude-3.5-Sonnet，甚至在多項能力上對標 o1-mini，PPIO 也在第一時間部署上線。
由于這兩個系列的模型面向的用戶場景較為垂直，相比 V3 與 R1 的使用量較小，僅占 DeepSeek 系列的 1% 。不過，這兩款模型對于推動 AI 行業的基礎研究有著重要的意義。
趨勢四：免費的 Qwen 2.5 調用量遠高于性能更強的 Qwen 3，說明相比模型性能，價格依然是用戶選型最關心的因素之一
Qwen 是國內最早的開源模型，生態布局廣泛。在 2025 年 Hugging Face 的全球開源大模型榜單中，排名前十位的模型全是基于 Qwen 系列二次開發的。
在 PPIO 平臺的 Qwen 模型中，最受歡迎的是 Qwen2.5。PPIO 在 4月下旬針對 Qwen2.5-7B-instruct 等模型開放限時免費活動，該系列模型的 tokens 消耗激增，整體消耗占 Qwen 系列整體的 90% 以上。即使在 Qwen3 發布后，Qwen 2.5 依然保持了強勁的用戶需求。
如果拋開免費模型，Qwen3 的 tokens 消耗量占據 Qwen 付費模型的 23.48%，在 5 月中旬的使用量一度達到 37%。Qwen3 在業內率先支持混合思考模式，支持 119 種語言和方言，針對模型編碼和代理能力做了重點優化，并增強了對 MCP 的支持。
趨勢五：在圖片生成模型中，文生圖與圖生圖的調用量占比約為 9:1
PPIO 平臺不僅提供大語言模型 API 服務，也提供圖像與視頻生成等多模態 API 服務，但在不同場景用戶有不同的使用偏好。
在生圖領域，用戶更喜歡使用文生圖模型而非圖生圖模型。2025 年上半年，文生圖模型的使用占比從 1 月份的 70% 增長到 6 月份的 90%。
相比圖生圖，文生圖的創作門檻更低，文字描述可以更加精準地傳達用戶的想法與創意，并為用戶提供更多的創意靈感。而且，文生圖模型經過大量的數據訓練，能夠生成具有較高美學價值和質量的圖像。
趨勢六：在視頻生成模型中，文生視頻與圖生視頻的調用量約為 1:9
視頻生成模型的用戶使用習慣與圖片生成模型恰恰相反，用戶更加側重于圖生視頻而非文生視頻。圖生視頻模型的使用占比從 1 月份的 20% 左右，增到到 6 月份的 90% 以上。
圖片生成視頻模型的優勢在于可控性更高，穩定性更好。相比文生視頻常見的不確定性和難以控制的結果，圖生視頻模型能夠更好地保證視頻生成的質量和連貫性，同時也符合視頻創作者的從業習慣和工作流程。在視頻生成領域常見的工作流是，先用文生圖模型生成圖片，再用該圖片生成視頻。
趨勢七：Stable Diffusion XL 逐漸替代 Stable Diffusion 1.5，成為最受歡迎的圖片生成模型基礎架構
在生圖領域，Stable Diffusion 1.5 與 Stable Diffusion XL 是兩大最受歡迎的生圖模型基礎架構，有大量模型基于這兩大架構進行二次微調，合計占據平臺使用量的80%以上。其中，SD1.5 可支持二次元、卡通與寫實風格，SDXL 更適合寫實、攝影、插畫等細膩風格。
從 3 月下旬開始，SDXL 系列模型使用量迅速增長，反超 SD 1.5系列模型。SD 1.5 系列模型的使用量在 2 月份高達65%左右，但到5月份已經降低到 22% 左右;SDXL 系列模型的使用量在 2 月份為 18% 左右，到 5 月份已經增長到 70%。
究其原因，SDXL 由于參數量更大且采用 Base 模型和 Refiner 模型組合，生成圖像細節、色彩、對比度更優，生成圖片細節豐富，對自然語言理解更強，社區支持和插件兼容性也逐漸提升。
Flux.1 模型的整體占比在 3% 左右，未見有明顯的增長。
趨勢八：阿里萬相是國內最受歡迎的開源視頻模型
在 2 月份，視頻生成模型主要有兩類：一是文生視頻的 AnimateDiff，這是基于 Stable Diffusion 的動畫生成工具，使用量占比大約在70%左右;二是圖生視頻的 Stable Video Diffusion，使用量占比大約在20%左右。
從 3 月份開始，騰訊的開源視頻模型 Hunyuan Video 與阿里的開源視頻模型 Wanxiang(萬相)上線后，國內開源視頻模型開始高速增長。到 6 月份，阿里 Wanxiang 使用量占全平臺的 80%以上，成為 PPIO 平臺最受歡迎的國產視頻開源模型。
6月份，PPIO 首發上線 MiniMax-Hailuo-02 視頻模型，這是全球范圍內圖生視頻領域排名第二的 SOTA 模型，上線第一周就斬獲了 1.5% 的使用量。
趨勢九：出海需求高漲，約 20% 用戶的 AI 應用場景面向海外
全球 AI 市場空間是國內的幾倍，海外用戶對 AIGC 產品的創造性和付費意愿可能比國內更強，如東南亞、非洲等地區市場潛力大。國內 AI 領域的創業團隊和獨立開發者更靈活、更迅速地在全球市場崛起。
在 PPIO 平臺，有不少客戶“立足國內，服務全球”，有大約 20% 的 AI 應用場景面向海外。
趨勢十：2025，智能體大爆發
大模型的業務場景分布在各行各業。可以說，從國有銀行到街邊奶茶店，從手術臺到煉鋼爐，大模型已沒有行業死角。
在 PPIO 平臺。情感陪伴類應用、創意內容生產類工具、辦公效率類工具以及高�？蒲许椖渴菍� AI 最大需求方。
同時，2025 年上半年智能體應用也在快速爆發，Manus、Flowith、扣子空間、Lovart、MiniMax Agent、Kimi Deep Research 等智能體獲得了非常高的關注度。
針對智能體應用，PPIO 平臺將在 WAIC 期間正式發布Agent Sandbox(沙箱)產品，敬請期待。
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海報生成中...
海藝AI的模型系統在國際市場上廣受好評，目前站內累計模型數超過80萬個，涵蓋寫實、二次元、插畫、設計、攝影、風格化圖像等多類型應用場景，基本覆蓋所有主流創作風格。
IDC今日發布的《全球智能家居清潔機器人設備市場季度跟蹤報告，2025年第二季度》顯示，上半年全球智能家居清潔機器人市場出貨1,2萬臺，同比增長33%，顯示出品類強勁的市場需求。
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