今年中国开源大模型密集迭代：自1月的DeepSeek/R1起步，随后阿里Qwen以及Moonshot、Z.ai、MiniMax等接连发布。上述模型普遍提供可免费下载与改动的开源/开权重版本，推动了全球开源模型的发展。美国方面，长期坚持闭源策略的厂商感到压力，OpenAI已在8月推出首个开源模型gpt-oss作为回应。
科技史表明，标准之争并非总由“技术最强”决定，可得性与灵活性常是关键。这也是为何中国在开源AI上的推进引发美国政企侧的关注。7月发布的美国AI行动计划也提出：开源模型有望在部分业务与学术场景成为全球标准，并呼吁美国国内打造所谓“基于美国价值观的开源模型”。
在商业模式上，开源赢家短期直接回报有限，但可像Android/Linux生态那样，通过免费部分带动配套服务（应用、云与工具链）变现。研究共同体长期拥抱开源以加速前沿技术演进；中国亦鼓励在AI、操作系统、半导体架构、工程软件等领域开展开源研发。
企业侧采纳正在扩大。新加坡华侨银行（OCBC）基于开源模型自研约30个内部工具：用Gemma做文档摘要、Qwen辅助写代码、DeepSeek做行情分析；其策略是避免被单一模型锁定、随时根据新版本切换，并偏好多数开发者熟悉、便于获得技术支持的模型。
性能体验方面，第三方评测机构ArtificialAnalysis指出：自去年11月起，在权威评测的综合分里，中国公开权重的大模型总体跑分比当前美国最强的开源模型更高；其一项对比中，Qwen3的版本优于gpt-oss。多位亚洲工程师也反馈，中文与区域文化语境下，部分中方模型对隐含意图与礼貌表达把握更好。日本横滨工程师ShinichiUsami为零售客户搭建客服机器人时，因对细腻表达理解更佳而选择Qwen。
产业竞争正从闭源价格战延伸到开源生态的用户争夺。研究人士称，中国公司往往优先做大用户黏性，再以配套服务承接商业化。窗口期内，初创有机会迅速积累用户，但大型平台更具变现能力。硅谷初创公司DeepLearning.AI负责人吴恩达在一篇近期的博客中认为，激烈竞争将淘汰一批玩家，但也会锤炼出更强的公司。
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