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

MegaTTS3: Ein hochwertiges Zero-Shot-Sprachsynthesemodell, entwickelt von ByteDance, das das Klonen von chinesischen und englischen Stimmen unterstützt

CosyVoice: Ein mehrsprachiges, großes Sprachgenerierungsmodell, das umfassende Funktionen für Inferenz, Training und Bereitstellung bietet.

Dia: Ein Text-zu-Sprache (TTS)-Modell, das in der Lage ist, äußerst realistische Dialoge in einem Durchgang zu generieren.

Unsloth: Hocheffizientes Feinabstimmungs- und Reinforcement-Learning-Tool für große Sprachmodelle - 2x schnellere Trainingsgeschwindigkeit, 70% weniger Speicherverbrauch

Spark-TTS: Ein effizientes Text-to-Speech-System basierend auf großen Sprachmodellen, das Zero-Shot-Sprachklonierung und kontrollierte Sprachgenerierung unterstützt.

Offizielle Inferenzbibliothek des Mistral-Modells, die eine minimierte Code-Implementierung zur Ausführung von Mistral AI-Modellen enthält.

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.

Der einfachste Weg, KI-Anwendungen und Modelldienste bereitzustellen - Erstellen Sie Modellinferenz-APIs, Aufgabenwarteschlangen, LLM-Anwendungen, Multi-Modell-Pipelines usw.

Die MCP-Datenbank-Toolbox ist ein Open-Source-MCP-Server zur Vereinfachung der Datenbanktool-Entwicklung, der Funktionen wie Verbindungspooling und Authentifizierung bietet.

Eine Modellkontextprotokoll (MCP) Serverimplementierung, die Chroma Datenbankfunktionen bereitstellt und KI-Datenabruffähigkeiten wie Vektorsuche, Volltextsuche und Metadatenfilterung unterstützt.

Der ClickHouse MCP-Server bietet KI-Assistenten sichere ClickHouse-Datenbankabfragefunktionen über das Model Context Protocol.

Eine Sammlung von Modellkontextprotokoll (MCP)-Servern zur Verbindung mit Cloudflare-Diensten und zur Erledigung von Aufgaben in natürlicher Sprache.

Eine Implementierung des Model Context Protocol (MCP) Servers für Apify Actors, die es KI-Anwendungen ermöglicht, jeden Apify Actor als Werkzeug für Aufgaben wie Datenextraktion, Websuche usw. zu verwenden.

Ein auf Playwright basierender Modellkontextprotokoll (MCP)-Server, der LLMs Browserautomatisierung bietet.

Ein Tool, das einen Modellkontextprotokoll (MCP)-Server für Ghidra bereitstellt, der es großen Sprachmodellen ermöglicht, eigenständig Reverse Engineering-Analysen durchzuführen.

Ein KI-Chat-Client, der das Modellkontextprotokoll (MCP) implementiert - ein intelligentes Dialogwerkzeug für mehrere Plattformen

KI-gestützter Multi-Agenten-Builder - Open-Source-IDE zum schnellen Erstellen, Bereitstellen und Verwalten von Agentensystemen

MLC LLM: Kompilieren, optimieren und bereitstellen Sie jedes LLM nativ auf verschiedenen Geräten.

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.

DeepSpeed-MII: Einfache Bereitstellung und Ausführung großer KI-Modelle mit der DeepSpeed-Optimierungs-Engine für geringe Latenz und hohen Durchsatz.

OpenLLM: Eine offene Plattform zum Erstellen, Ausführen und Bereitstellen großer Sprachmodelle in Produktionsumgebungen.

Streamlit ist eine Python-Bibliothek, mit der Sie mit reinem Python-Code ansprechende, benutzerdefinierte Webanwendungen für Bereiche wie maschinelles Lernen und Data Science erstellen können.

Text Generation Inference (TGI) ist eine Rust-Bibliothek für die großflächige Bereitstellung von Textgenerierungsmodellen. Sie ist auf hohe Leistung, geringe Latenz und effiziente Ressourcennutzung ausgelegt, insbesondere für Produktionsumgebungen.

FastChat ist eine offene Plattform für das Training, den Betrieb und die Bewertung großer Sprachmodelle.

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