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2025年底跟国外AI圈朋友喝咖啡，他盯着电脑上HuggingFace的榜单直摇头。

去年还被Llama霸榜的下载量排名，现在前10里中国模型占了7个。

连Meta的工程师私下都跟我吐槽，他们内部测试新模型，现在默认拿Qwen3当基准，而不是自家Llama了。

这篇就聊聊中国AI开源这两年怎么从"跟跑"变成"领跑"的。

今年DeepSeekR1发布那天，我正好在看一个AI创业者的朋友圈。

他晒了张MIT许可证截图，配文"这下游戏规则变了"。

本来以为又是个噱头，点开技术报告才发现，这个不到50人的团队，竟然做出了能跟GPT-4掰手腕的模型。

最狠的是那个许可证，以前开源模型要么藏着掖着，商用条款写得跟天书似的，要么干脆搞"非商业用途"限制。

DeepSeek直接用MIT许可证，意味着你拿去改、拿去卖、甚至拿去训练自己的模型，都没人管。

这步棋走得真够大胆，等于把技术底裤都露出来了。

这一下就像往平静的湖面扔了块石头，百度文心、阿里通义这些大厂，本来对开源还犹犹豫豫，结果半个月内全都宣布放宽开源许可。

连以前说"闭源才能保证安全"的某AI巨头，也悄悄把自家模型的商用限制给改了。

行业里都在传，DeepSeek这招是"倒逼"，但不管怎样，整个行业的开源热情被彻底点燃了。

有意思的是，这波开源潮里小企业反而更积极。

我认识个做AI应用的老板，以前用国外模型，API调用成本占了营收的30%。

现在基于DeepSeekR1魔改了个小模型，成本直接砍到原来的十分之一。

他说这才叫"技术普惠"，以前想都不敢想。

如果说DeepSeekR1是炸开了缺口，那Qwen3就是派大军冲进去的主力。

4月份Qwen3发布的时候，我特意数了数它的模型家族，通用对话、看图、写代码、甚至还有个专门处理长文档的版本。

这哪是发布模型，简直是直接端出一套"AI工具箱"。

最让我意外的是那个MoE架构模型，简单说就是把大模型拆成多个小模型，需要处理复杂任务时才调用全部算力。

我拿它跑过一个数据分析项目，电脑配置一般，居然也能流畅运行。

这对普通开发者太友好了，以前用大模型得租服务器，现在笔记本就能玩得转。

HuggingFace的榜单变化最能说明问题。

7月份Qwen系列下载量第一次超过Llama的时候，平台还专门发了篇分析文章。

里面提到个细节，开发者讨论区里，"基于Qwen微调"的话题量三个月涨了20倍。

有个做教育APP的团队告诉我，他们选Qwen不是因为参数最大，而是社区里现成的教学领域微调模板最多，省了至少两个月功夫。

学术界的反应更直接，最近看顶会论文，十个里有七个实验用的是Qwen模型。

想起当年ImageNet怎么统一计算机视觉的标准，现在Qwen好像也在做类似的事。

以前做AI研究，光复现别人的实验就得折腾半个月，现在大家都用同一个底座模型，省下来的时间能多做多少新研究。

Qwen和DeepSeek领跑的时候，其他中国玩家也没闲着。

KimiK2专门优化了长文本处理，我试过用它分析一本300页的技术手册，居然能精准定位到某句话的上下文。

MiniMaxM2则在多模态上发力，生成的图片和文字搭配之自然，连设计师都开始拿它当灵感工具。

不同梯队的打法也挺有意思，第一梯队的大厂拼生态，模型、工具、社区一条龙服务。

第二梯队的小团队就专攻细分领域，有的专注低功耗模型，手机端都能跑，有的深耕垂直行业，法律、医疗这些专业领域做得比通用模型还精准。

这种差异化竞争，反而让整个中国开源生态更健康。

全球格局这下彻底变了，Meta今年悄悄收紧了Llama的使用权限，听说内部在争论要不要彻底闭源。

谷歌倒是宣布要加大开源投入，但新模型发布还是遮遮掩掩。

西方科技巨头的反应挺真实的，以前是"施舍式"开源，现在不得不正视中国军团的集体实力。

前几天参加一个国际AI安全论坛，有个欧盟专家的话让我印象很深。

他说以前全球AI发展像个单引擎飞机，全靠硅谷拉着飞。

现在中国开源生态起来了，变成了双引擎，甚至多引擎，虽然偶尔会有不协调，但飞得更稳、更远是肯定的。

未来会怎么样？我觉得技术普惠和安全发展这两条路得并行。

现在中小开发者能用得起好模型了，这是好事，但也得防止技术被滥用。

看到国内几家企业联合发布了开源模型安全指南，里面提到要建恶意使用举报机制，这种自律挺重要的。

说到底，开源不是目的，而是手段。

中国AI企业这两年通过开源，不仅输出了技术，更输出了一种"开放协作"的理念。

以前总说AI发展有"技术鸿沟"，现在越来越多的国家和开发者能参与进来，这种多极化的发展，对整个行业才是最有价值的。

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