Los Proyectos de Código Abierto de IA Más Prometedores en 2025

Implementación de alto rendimiento en C/C++ del modelo de reconocimiento de voz OpenAI Whisper, compatible con inferencia pura en CPU y despliegue multiplataforma.

OpenVINO™ es un kit de herramientas de código abierto para optimizar e implementar la inferencia de IA, compatible con aplicaciones de aprendizaje profundo como visión artificial, reconocimiento automático del habla, IA generativa y procesamiento del lenguaje natural.

PowerInfer es un motor de inferencia de modelos de lenguaje grandes de alta velocidad, diseñado para la implementación local, que utiliza la activación dispersa y una arquitectura híbrida CPU/GPU para lograr una inferencia LLM rápida en hardware de consumo.

GPT4All: Aplicación de chatbot de IA de código abierto para ejecutar modelos de lenguaje grandes localmente en cualquier dispositivo

ONNX Runtime: un acelerador de inferencia y entrenamiento de aprendizaje automático de alto rendimiento y multiplataforma.

MindSpore es un framework de aprendizaje profundo para todos los escenarios, diseñado para proporcionar a los desarrolladores una experiencia amigable, una ejecución eficiente y una implementación flexible. Admite la implementación en la nube, el borde y el dispositivo, y ofrece una rica biblioteca de modelos y herramientas para ayudar al desarrollo de aplicaciones de IA.

llama.cpp es un motor de inferencia de modelos LLaMA escrito en C/C++ puro, diseñado para un alto rendimiento y un bajo consumo de recursos.

Oneflow es un framework de aprendizaje profundo diseñado para entornos de producción. Se caracteriza por su paralelismo automático y entrenamiento distribuido.

XGBoost es una biblioteca de aumento de gradiente distribuida y optimizada, diseñada para ser eficiente, flexible y portátil. Implementa algoritmos de aprendizaje automático bajo el marco de aumento de gradiente.

LightGBM es un framework de boosting de gradiente que utiliza algoritmos de aprendizaje basados en árboles de decisión. Está diseñado para ser distribuido, eficiente y rápido, adecuado para tareas de ranking, clasificación y otros aprendizajes automáticos.

PaddlePaddle se basa en una plataforma de aprendizaje profundo de código abierto, integrando un marco de entrenamiento e inferencia de aprendizaje profundo, una biblioteca de modelos, componentes de herramientas y una plataforma de servicios. Tiene características como la conveniencia de desarrollo líder, la capacidad de entrenamiento a gran escala, la capacidad de implementación multiplataforma y el control autónomo de la tecnología de pila completa.

OpenCV es una biblioteca de código abierto para visión artificial, aprendizaje automático y procesamiento de imágenes, que ofrece una amplia gama de algoritmos y herramientas, y se utiliza ampliamente en el reconocimiento de imágenes, la detección de objetos, el análisis de vídeo y otros campos.

Apache MXNet es un framework de aprendizaje profundo flexible y eficiente. Admite programación imperativa y simbólica, y ofrece múltiples enlaces de lenguaje, incluyendo Python, R, Scala y C++.

Marco de aprendizaje automático de código abierto para todos