在科技圈，开源大模型早已成为行业的风向标。每一个榜单的细微变动，都能引发外界的高度关注。

近日，开源仅6天的阿里万相大模型，就在全球最大的开源社区Hugging Face上完成了对DeepSeek - R1的反超，一举登顶模型热榜和模型空间榜两大榜单，成为全球开源社区最受欢迎的大模型。

6天时间，万相凭什么一鸣惊人？

根据最新数据，万相2.1在Hugging Face及魔搭社区的总下载量已突破百万大关，GitHub上的Star数更是超过6000。这样的成绩，不仅展现了万相的强大实力，更体现了全球开发者对这一开源模型的认可。

万相2.1的开源采用了最宽松的Apache2.0协议，开放了14B和1.3B两个参数规格的全部推理代码和权重。这意味着开发者可以完全自由地对模型进行二次开发和研究，极大地降低了使用门槛。

万相2.1：性能与易用性的完美结合

万相2.1的亮点不仅仅在于其开源属性，更在于其卓越的性能表现。在权威评测集Vbench中，万相2.1以总分86.22%的成绩大幅超越Sora、Luma、Pika等国内外模型，稳居榜首位置。

尤其是在指令遵循、复杂运动生成、物理建模、文字视频生成等方面，14B版本的表现尤为突出。

更令人惊喜的是，1.3B版本的万相模型不仅在性能上超过了部分更大尺寸的开源模型，甚至能够与一些闭源模型相媲美。

而且，1.3B版本的本地部署能力也非常出色，仅需8.2GB显存即可生成480P视频，真正做到了“消费级显卡也能玩转AI”。

开源仅6天，万相为何能快速占领市场？

万相的成功，离不开阿里云长期以来在大模型领域的深耕。从2023年开始，阿里云就坚定地走开源路线，目前已经成功开源了千问（Qwen）和万相（Wan）两大基座模型，实现了全模态、全尺寸大模型的开源布局。

万相的开源，不仅为全球开发者提供了一个强大、灵活的工具，更推动了整个开源社区的生态建设。

在开源后的短短几天内，万相团队就新增支持了ComfyUI、Diffusers等主流框架，让更多用户能够便捷地体验模型的能力。未来，万相团队还将继续扩大生态兼容性，为用户提供更多体验形式。

万相的成功，意味着什么？

万相的成功，不仅是阿里云在大模型领域的一次重大突破，更是中国科技企业在开源领域的一次重要突破。在全球大模型竞争日益激烈的今天，万相用6天时间证明了中国技术的实力。

对于开发者和用户来说，万相的开源意味着更多的可能性。无论是学术研究，还是商业应用，万相都提供了一个强大、灵活的平台。而对于整个开源社区来说，万相的加入无疑将推动更多创新的诞生。

未来，万相还能带来什么？

万相的开源，只是一个开始。随着更多开发者加入，万相的生态将越来越完善。无论是模型性能的提升，还是应用场景的拓展，万相都有无限的可能。

在这个AI快速发展的时代，万相的登顶，不仅是一个技术里程碑，更是一个新的起点。未来，我们有理由相信，万相将会在更多领域展现其强大的能力，为全球开发者和用户提供更多惊喜。

结语

6天时间，万相从默默无闻到登顶全球最受欢迎大模型榜单，这不仅是中国科技企业的骄傲，更是全球开源社区的一次胜利。

万相的成功，证明了开源的力量，也证明了中国技术的实力。未来，让我们一起期待万相带来更多的创新与突破！

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

五、AI产品经理大模型教程

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

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