今年中國開(kāi)源大模型密集迭代：自1月的中國智 DeepSeek/R1 起步，隨后 阿里Qwen 以及 Moonshot、開(kāi)源Z.ai、人工MiniMax 等接連發(fā)布。領(lǐng)域上述模型普遍提供可免費下載與改動(dòng)的先地開(kāi)源/開(kāi)權重版本，推動(dòng)了全球開(kāi)源模型的位震發(fā)展。美國方面，驚華長(cháng)期堅持閉源策略的盛頓廠(chǎng)商感到壓力，OpenAI 已在8月推出首個(gè)開(kāi)源模型 gpt-oss 作為回應。和硅

　　科技史表明，中國智標準之爭并非總由“技術(shù)最強”決定，開(kāi)源可得性與靈活性常是人工關(guān)鍵。這也是領(lǐng)域為何中國在開(kāi)源AI上的推進(jìn)引發(fā)美國政企側的關(guān)注。7月發(fā)布的先地美國AI行動(dòng)計劃也提出：開(kāi)源模型有望在部分業(yè)務(wù)與學(xué)術(shù)場(chǎng)景成為全球標準，并呼吁美國國內打造所謂“基于美國價(jià)值觀(guān)的位震開(kāi)源模型”。

　　在商業(yè)模式上，開(kāi)源贏(yíng)家短期直接回報有限，但可像 Android/Linux 生態(tài)那樣，通過(guò)免費部分帶動(dòng)配套服務(wù)（應用、云與工具鏈）變現。研究共同體長(cháng)期擁抱開(kāi)源以加速前沿技術(shù)演進(jìn)；中國亦鼓勵在 AI、操作系統、半導體架構、工程軟件 等領(lǐng)域開(kāi)展開(kāi)源研發(fā)。

　　企業(yè)側采納正在擴大。新加坡華僑銀行（OCBC）基于開(kāi)源模型自研約 30 個(gè)內部工具：用 Gemma 做文檔摘要、Qwen 輔助寫(xiě)代碼、DeepSeek 做行情分析；其策略是避免被單一模型鎖定、隨時(shí)根據新版本切換，并偏好多數開(kāi)發(fā)者熟悉、便于獲得技術(shù)支持的模型。

　　性能體驗方面，第三方評測機構 Artificial Analysis 指出：自去年11月起，在權威評測的綜合分里，中國公開(kāi)權重的大模型總體跑分比當前美國最強的開(kāi)源模型更高；其一項對比中，Qwen3 的版本優(yōu)于 gpt-oss。多位亞洲工程師也反饋，中文與區域文化語(yǔ)境下，部分中方模型對隱含意圖與禮貌表達把握更好。日本橫濱工程師 Shinichi Usami 為零售客戶(hù)搭建客服機器人時(shí)，因對細膩表達理解更佳而選擇 Qwen。

　　產(chǎn)業(yè)競爭正從閉源價(jià)格戰延伸到開(kāi)源生態(tài)的用戶(hù)爭奪。研究人士稱(chēng)，中國公司往往優(yōu)先做大用戶(hù)黏性，再以配套服務(wù)承接商業(yè)化。窗口期內，初創(chuàng )有機會(huì )迅速積累用戶(hù)，但大型平臺更具變現能力。硅谷初創(chuàng )公司 DeepLearning.AI 負責人吳恩達在一篇近期的博客中認為，激烈競爭將淘汰一批玩家，但也會(huì )錘煉出更強的公司。

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責任編輯：黃康

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