Red风信子的博客

​​：2025 年 12 月 20 日​​：累计投票 824,590 次，参与排名的模型共 285 个​​：只展示各场景AI模型评测top 20​。

在AI智能体技术全面爆发的当下，开发者和企业往往面临“场景落地难、框架选型迷、案例参考少”的三重困境。而GitHub上的项目，正是为破解这些痛点而生的开源资源合集。该项目由ashishpatel26维护，是一套覆盖全行业、多框架的AI智能体实战资源库。它不仅收录了500+跨行业的AI智能体应用案例，还按技术框架进行分类整理，提供了每个案例的详细功能描述与开源代码链接。

项目名称：Hello-Agents开发团队：Datawhalechina（国内知名AI开源学习社区，专注AI技术科普与实战教程）核心定位：一款系统化的智能体开发学习教程与轻量化实践框架，兼顾理论讲解与实战落地，覆盖智能体核心组件、多场景应用开发、性能评估等全流程，提供模块化的Agent基础架构和丰富的共创案例（代码审查、数据分析、深度研究等），旨在降低智能体开发门槛，帮助学习者从0到1掌握智能体技术。

Claude Quickstarts作为Anthropic官方开源的实战项目合集，以“官方权威、场景化、低门槛”为核心，完美解决了开发者在Claude API落地过程中的核心痛点。其提供的4大实战项目，覆盖了客服、金融、编码、桌面控制等高频场景，不仅展示了Claude API的基础调用，更包含了工具集成、知识库对接、多轮对话等高级功能的最佳实践。对于AI开发者，它是快速掌握Claude API的“教科书”，通过实际项目理解大模型落地逻辑；

项目名称：ViMax开发团队：香港大学数据智能实验室（HKUDS，深耕AI多智能体与视频生成领域）核心定位：一款多智能体协作的端到端视频生成框架，通过“编剧+分镜师+渲染引擎”智能体分工，实现从文本创意/剧本/参考图到完整视频的全流程自动化，支持文本生成视频（T2V）、首帧生成视频（FF2V）、首尾帧生成视频（FLF2V）三种模式，解决传统视频制作流程繁琐、长视频风格漂移、一致性难保障等痛点。

项目名称：Moon-Dev-AI-Agents（月亮开发者AI智能体）开发团队：moondevonyt（开源社区活跃开发者，专注于AI工具链与多智能体协作领域）核心定位：一款轻量级、高灵活的多智能体协作框架，支持快速创建、配置和部署多个AI智能体角色，集成GPT、Anthropic等主流大模型，支持工具扩展和自定义工作流，帮助开发者、团队快速搭建AI协作场景，实现开发、设计、分析等流程自动化。

项目名称：Astron-Agent（星辰智能体）开发团队：科大讯飞（国内AI领域龙头企业，深耕自然语言处理、智能交互等技术）核心定位：一款企业级、商业友好的智能体工作流开发平台，集成AI工作流编排、模型管理、MCP工具集成、RPA自动化和团队协作功能，支持高可用部署，帮助企业快速构建可扩展、可落地的智能代理应用，搭建企业级AI基础架构。

项目名称：FramePack开发团队：lllyasviel（AI视觉领域知名开发者，Stable Diffusion相关项目核心贡献者）核心定位：一款专注于下一帧预测的视频生成神经网络框架，通过创新的帧上下文打包技术，解决传统视频扩散模型显存占用高、生成效率低、长视频易漂移的痛点，支持从文本引导生成高质量长视频，即使在笔记本GPU上也能流畅运行13B规模模型。

项目名称：awesome-gpt4o-images（GPT-4o 图片精选）开发团队：jamez-bondos（开源社区活跃贡献者）核心定位：一款聚焦GPT-4o与gpt-image-1模型的开源图像创作案例合集，整合了100+来自Twitter/X、Sora社区的顶级创作案例，包含完整提示词模板、风格拆解和落地场景，旨在帮助用户快速掌握AI图像生成技巧，解锁创意表达新可能。

项目名称：ttt-video-dit（TTT-Video）开发团队：test-time-training（专注于测试时训练技术的AI研究团队）核心定位：一款基于扩散Transformer（Diffusion Transformer）的开源视频生成框架，专为风格迁移和上下文扩展两大场景设计。通过创新的“测试时训练（TTT）层”解决长视频全局长程依赖问题，同时复用预训练模型的局部注意力层，实现最长63秒的连贯视频生成，打破传统文本到视频模型“3秒碎片化”的局限。

不同于传统评测集中对模型数学、代码能力的比拼，AI Ping将焦点对准了开发者最关心的服务质量问题，堪称大模型服务界的「大众点评」。当前AI领域，大模型及服务商数量呈爆发式增长，像DeepSeek、Qwen3、Ernie等知名模型，以及阿里云、腾讯云、火山方舟等平台纷纷推出API服务。但所有厂商都宣称自己「最快、最稳、最好用」，实际使用中却常出现响应时快时慢、吞吐量波动大、可靠性参差不齐等问题，让开发者选型如同「开盲盒」，调参过程苦不堪言。AI Ping的出现精准击破这一痛点。

项目名称：DeepCode开发团队：香港大学数据智能实验室（HKU Data Intelligence Lab）核心定位：一款基于多智能体架构的开源智能编程平台，主打“学术论文→可执行代码”自动化转换，通过AI智能体协同工作，实现复杂算法、数学模型的一键代码生成，覆盖多编程语言和框架，大幅降低学术成果工程化门槛。

摘要：MiniMax-M2是由国内AI创业公司MiniMax-AI开发的2300亿参数开源混合专家模型（MoE），专为编码和智能代理工作流优化。其核心技术特点包括100亿稀疏激活参数、万亿级训练数据，支持20+编程语言和10+工具链。在基准测试中表现优异（SWE-bench得分69.4），接近GPT-4水平。提供在线使用、API调用和本地部署三种方式，单块RTX3090即可运行，显著降低AI应用门槛。该模型完美平衡性能与成本，适用于开发者提效、企业自动化等场景，并持续迭代多模态等新功能。项目已在GitHub