2025年即將結束，回顧一下過去一年中那些產生深遠影響的人工智慧模型，或許會很有意義。今年湧現出許多新的人工智慧模型，而一些老模型也再次流行起來。從自然語言處理到計算機視覺，這些模型影響了眾多人工智慧領域。本文將重點介紹2025年最具影響力的模型。
模型選擇標準
本文列出的人工智慧模型均來自HuggingFace排行榜，並根據以下標準進行篩選：
- 下載量
- 採用Apache 2.0或MIT開源許可證
這些模型既包括今年釋出的新模型，也包括去年人氣飆升的模型。您可以在HuggingFace排行榜上檢視完整列表：https://huggingface.co/models?license=license:apache-2.0&sort=downloads
1. Sentence Transformer MiniLM
類別：自然語言處理
一個緊湊的英語句子嵌入模型，針對語義相似性、聚類和檢索進行了最佳化。它將 MiniLM 精簡為一個 6 層 Transformer 模型（384 維嵌入），並使用數百萬個句子對進行訓練。儘管規模較小，但它在語義搜尋和主題建模任務中表現出色，足以媲美規模更大的模型。
許可證：Apache 2.0
HuggingFace 連結：https://huggingface.co/sentence\-transformers/all-MiniLM-L6-v2
2. Google Electra Base Discriminator
類別：自然語言處理
ELECTRA 透過訓練模型來檢測替換的詞元，而不是預測它們，從而重新定義了掩碼語言建模。基礎版本（1.1 億個引數）在計算量遠低於 BERT-base 的情況下，實現了與 BERT-base 相當的效能。它被廣泛用於分類和問答流程中的特徵提取和微調。
許可證：Apache 2.0
HuggingFace 連結：https://huggingface.co/google/electra-base-discriminator
3. FalconsAI NSFW Image Detection
類別：計算機視覺
這是一款基於卷積神經網路 (CNN) 的模型，旨在檢測影像中的 NSFW 或不安全內容。Reddit 等網站的使用者應該都聽說過臭名昭著的“NSFW 攔截器”。該模型基於 EfficientNet 或 MobileNet 等架構構建，能夠輸出“安全”和“不安全”類別的機率，使其成為 AI 生成或使用者上傳影像的關鍵稽覈元件。
許可證：Apache 2.0
HuggingFace 連結：https://huggingface.co/Falconsai/nsfw_image_detection
4. Google Uncased BERT
類別：自然語言處理
這是 Google Research 開發的基於 BERT 的原始模型，使用 BooksCorpus 和英文維基百科進行訓練。它擁有 12 層和 1.1 億個引數，為現代 Transformer 架構奠定了基礎，至今仍是分類、命名實體識別 (NER) 和問答系統的重要基準模型。
許可證：Apache 2.0
HuggingFace 連結：https://huggingface.co/google-bert/bert-base-uncased
5. Fairface Image Age Detection
類別：計算機視覺
該模型基於 FairFace 資料集訓練，強調種族和性別的均衡代表性。它優先考慮公平性和人口統計一致性，因此適用於涉及面部屬性的分析和研究流程。
許可證：Apache 2.0
HuggingFace 連結：https://huggingface.co/dima806/fairface_age_image_detection
6. MobileNet Image Classification Model
類別：計算機視覺
該模型是來自 timm 庫的輕量級卷積影像分類器，專為在資源受限的裝置上高效部署而設計。 MobileNetV3 Small 使用 LAMB 最佳化器在 ImageNet-1k 資料集上訓練，實現了穩定的準確率和低延遲，使其成為邊緣和移動推理的理想選擇。
許可證：Apache 2.0
HuggingFace 連結：https://huggingface.co/timm/mobilenetv3_small_100.lamb_in1k
7. Laion CLAP
類別：多模態（音訊到語言）
CLAP（對比語言-音訊預訓練）和 HTS-AT（分層標記語義音訊轉換器）的融合，將音訊和文字對映到共享的嵌入空間。它支援零樣本音訊檢索、標註和字幕生成，連線了聲音理解和自然語言。
許可證：Apache 2.0
HuggingFace 連結：https://huggingface.co/laion/clap-htsat-fused
8. DistilBERT
類別：自然語言處理
DistilBERT 是 Hugging Face 開發的 BERT-base 精簡版，旨在平衡效能和效率。它在保持 BERT 約 97% 準確率的同時，體積縮小了 40%，速度提升了 60%，非常適合分類、詞嵌入和語義搜尋等輕量級 NLP 任務。
許可證：Apache 2.0
HuggingFace 連結：https://huggingface.co/distilbert/distilbert-base-uncased
9. Pyannote Segmentation 3
類別：語音處理
Pyannote Audio 流水線的核心元件，用於檢測和分割語音活動。它可以識別靜音區域、單說話人語音和重疊語音，即使在嘈雜的環境中也能可靠地執行。通常用作說話人識別系統的基礎。
許可證：MIT
HuggingFace 連結：https://huggingface.co/pyannote/segmentation-3.0
10. FacebookAI Roberta Large
類別：自然語言處理
Roberta Large 是一個經過穩健最佳化的 BERT 變體，在 160 GB 的英文文字上進行訓練，採用動態掩碼技術，且不進行下一句預測。Roberta Large 擁有 24 層和 3.55 億個引數，在 GLUE 和其他基準測試中始終優於 BERT-base，為高精度 NLP 應用提供支援。
許可證：MIT
HuggingFace 連結： https://huggingface.co/FacebookAI/roberta-large
小結
這份清單並不詳盡，還有一些影響巨大的模型未能列入其中。有些模型同樣具有影響力，但缺乏開源許可。還有一些模型則因為資料量不足而未能入選。但它們都為解決更大問題的一部分做出了貢獻。這份清單中的模型或許不像 Gemini、ChatGPT 和 Claude 那樣廣為人知，但它們為那些希望從零開始建立模型，而無需自建資料中心的資料科學愛好者提供了一封公開信。
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