2025年即将结束，回顾一下过去一年中那些产生深远影响的人工智能模型，或许会很有意义。今年涌现出许多新的人工智能模型，而一些老模型也再次流行起来。从自然语言处理到计算机视觉，这些模型影响了众多人工智能领域。本文将重点介绍2025年最具影响力的模型。
模型选择标准
本文列出的人工智能模型均来自HuggingFace排行榜，并根据以下标准进行筛选：
- 下载量
- 采用Apache 2.0或MIT开源许可证
这些模型既包括今年发布的新模型，也包括去年人气飙升的模型。您可以在HuggingFace排行榜上查看完整列表：https://huggingface.co/models?license=license:apache-2.0&sort=downloads
1. Sentence Transformer MiniLM
类别：自然语言处理
一个紧凑的英语句子嵌入模型，针对语义相似性、聚类和检索进行了优化。它将 MiniLM 精简为一个 6 层 Transformer 模型（384 维嵌入），并使用数百万个句子对进行训练。尽管规模较小，但它在语义搜索和主题建模任务中表现出色，足以媲美规模更大的模型。
许可证：Apache 2.0
HuggingFace 链接：https://huggingface.co/sentence\-transformers/all-MiniLM-L6-v2
2. Google Electra Base Discriminator
类别：自然语言处理
ELECTRA 通过训练模型来检测替换的词元，而不是预测它们，从而重新定义了掩码语言建模。基础版本（1.1 亿个参数）在计算量远低于 BERT-base 的情况下，实现了与 BERT-base 相当的性能。它被广泛用于分类和问答流程中的特征提取和微调。
许可证：Apache 2.0
HuggingFace 链接：https://huggingface.co/google/electra-base-discriminator
3. FalconsAI NSFW Image Detection
类别：计算机视觉
这是一款基于卷积神经网络 (CNN) 的模型，旨在检测图像中的 NSFW 或不安全内容。Reddit 等网站的用户应该都听说过臭名昭著的“NSFW 拦截器”。该模型基于 EfficientNet 或 MobileNet 等架构构建，能够输出“安全”和“不安全”类别的概率，使其成为 AI 生成或用户上传图像的关键审核组件。
许可证：Apache 2.0
HuggingFace 链接：https://huggingface.co/Falconsai/nsfw_image_detection
4. Google Uncased BERT
类别：自然语言处理
这是 Google Research 开发的基于 BERT 的原始模型，使用 BooksCorpus 和英文维基百科进行训练。它拥有 12 层和 1.1 亿个参数，为现代 Transformer 架构奠定了基础，至今仍是分类、命名实体识别 (NER) 和问答系统的重要基准模型。
许可证：Apache 2.0
HuggingFace 链接：https://huggingface.co/google-bert/bert-base-uncased
5. Fairface Image Age Detection
类别：计算机视觉
该模型基于 FairFace 数据集训练，强调种族和性别的均衡代表性。它优先考虑公平性和人口统计一致性，因此适用于涉及面部属性的分析和研究流程。
许可证：Apache 2.0
HuggingFace 链接：https://huggingface.co/dima806/fairface_age_image_detection
6. MobileNet Image Classification Model
类别：计算机视觉
该模型是来自 timm 库的轻量级卷积图像分类器，专为在资源受限的设备上高效部署而设计。 MobileNetV3 Small 使用 LAMB 优化器在 ImageNet-1k 数据集上训练，实现了稳定的准确率和低延迟，使其成为边缘和移动推理的理想选择。
许可证：Apache 2.0
HuggingFace 链接：https://huggingface.co/timm/mobilenetv3_small_100.lamb_in1k
7. Laion CLAP
类别：多模态（音频到语言）
CLAP（对比语言-音频预训练）和 HTS-AT（分层标记语义音频转换器）的融合，将音频和文本映射到共享的嵌入空间。它支持零样本音频检索、标注和字幕生成，连接了声音理解和自然语言。
许可证：Apache 2.0
HuggingFace 链接：https://huggingface.co/laion/clap-htsat-fused
8. DistilBERT
类别：自然语言处理
DistilBERT 是 Hugging Face 开发的 BERT-base 精简版，旨在平衡性能和效率。它在保持 BERT 约 97% 准确率的同时，体积缩小了 40%，速度提升了 60%，非常适合分类、词嵌入和语义搜索等轻量级 NLP 任务。
许可证：Apache 2.0
HuggingFace 链接：https://huggingface.co/distilbert/distilbert-base-uncased
9. Pyannote Segmentation 3
类别：语音处理
Pyannote Audio 流水线的核心组件，用于检测和分割语音活动。它可以识别静音区域、单说话人语音和重叠语音，即使在嘈杂的环境中也能可靠地运行。通常用作说话人识别系统的基础。
许可证：MIT
HuggingFace 链接：https://huggingface.co/pyannote/segmentation-3.0
10. FacebookAI Roberta Large
类别：自然语言处理
Roberta Large 是一个经过稳健优化的 BERT 变体，在 160 GB 的英文文本上进行训练，采用动态掩码技术，且不进行下一句预测。Roberta Large 拥有 24 层和 3.55 亿个参数，在 GLUE 和其他基准测试中始终优于 BERT-base，为高精度 NLP 应用提供支持。
许可证：MIT
HuggingFace 链接： https://huggingface.co/FacebookAI/roberta-large
小结
这份清单并不详尽，还有一些影响巨大的模型未能列入其中。有些模型同样具有影响力，但缺乏开源许可。还有一些模型则因为数据量不足而未能入选。但它们都为解决更大问题的一部分做出了贡献。这份清单中的模型或许不像 Gemini、ChatGPT 和 Claude 那样广为人知，但它们为那些希望从零开始创建模型，而无需自建数据中心的数据科学爱好者提供了一封公开信。
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