Die vielversprechendsten Open-Source-KI-Projekte im Jahr 2025

Eine hochperformante C/C++-Portierung des OpenAI Whisper-Spracherkennungsmodells, die reine CPU-Inferenz und Multiplattform-Bereitstellung unterstützt.

OpenVINO™ ist ein Open-Source-Toolkit zur Optimierung und Bereitstellung von KI-Inferenz, das Deep-Learning-Anwendungen wie Computer Vision, automatische Spracherkennung, generative KI und Verarbeitung natürlicher Sprache unterstützt.

PowerInfer ist eine Hochgeschwindigkeits-Inferenz-Engine für große Sprachmodelle, die für die lokale Bereitstellung entwickelt wurde. Sie nutzt spärliche Aktivierung und eine hybride CPU/GPU-Architektur, um eine schnelle LLM-Inferenz auf Consumer-Hardware zu ermöglichen.

GPT4All: Eine Open-Source-KI-Chatbot-Anwendung, die lokale Sprachmodelle auf jedem Gerät ausführt

ONNX Runtime: Ein plattformübergreifender, leistungsstarker Beschleuniger für maschinelles Lernen und Trainings.

MindSpore ist ein Deep-Learning-Framework für alle Szenarien, das Entwicklern ein benutzerfreundliches Design, eine effiziente Ausführung und ein flexibles Bereitstellungserlebnis bieten soll. Es unterstützt die Bereitstellung in der Cloud, am Edge und auf der Endgeräteseite und bietet eine umfangreiche Modellbibliothek und Tools, um die Entwicklung von KI-Anwendungen zu unterstützen.

llama.cpp ist eine in reinem C/C++ geschriebene LLaMA-Modell-Inferenz-Engine, die auf hohe Leistung und geringen Ressourcenverbrauch ausgelegt ist.

Oneflow ist ein Deep-Learning-Framework, das für den Produktionseinsatz konzipiert wurde. Es bietet automatische Parallelisierung und verteiltes Training.

XGBoost ist eine optimierte, verteilte Gradient Boosting Bibliothek, die auf Effizienz, Flexibilität und Portabilität ausgelegt ist. Sie implementiert Machine-Learning-Algorithmen im Rahmen des Gradient Boosting.

LightGBM ist ein Gradient Boosting Framework, das auf entscheidungsbaumbasierten Lernalgorithmen basiert. Es ist auf verteiltes, effizientes und schnelles Arbeiten ausgelegt und eignet sich für Ranking, Klassifizierung und andere Aufgaben des maschinellen Lernens.

PaddlePaddle basiert auf einer Open-Source-Deep-Learning-Plattform und integriert ein Deep-Learning-Trainings- und Inferenz-Framework, eine Modellbibliothek, Tool-Komponenten und eine Serviceplattform. Es zeichnet sich durch führende Entwicklungseffizienz, extrem große Trainingskapazität, Multi-End- und Multi-Plattform-Bereitstellungsfähigkeit sowie vollständige technologische Autonomie und Kontrollierbarkeit aus.

OpenCV ist eine Open-Source-Bibliothek für Computer Vision, maschinelles Lernen und Bildverarbeitung. Sie bietet eine Vielzahl von Algorithmen und Werkzeugen und wird häufig in Bereichen wie Bilderkennung, Objekterkennung, Videoanalyse usw. eingesetzt.

Apache MXNet ist ein flexibles und effizientes Deep-Learning-Framework. Es unterstützt imperative und symbolische Programmierung und bietet verschiedene Sprachbindungen, darunter Python, R, Scala und C++.

Open-Source-Framework für maschinelles Lernen, geeignet für alle