## 588｜被排名的滋味：当美国AI专家给中国开源模型打分

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上周，我看到一个挺有意思的事儿：一个美国研究员对中国的AI开源团队进行了一次排名，还搞得挺正式，分了五个梯队，从“前沿领跑者”到“荣誉提名”，像极了一个中原武林大会的排行榜。

说实话，我第一眼看到这个排名时，心情挺复杂的。一方面觉得“咱们国内的AI圈终于被人家正眼瞧了”，另一方面又有点别扭，凭什么由你来排名？

但仔细想想，排名这事儿本身就挺有意思。要知道，在AI这个圈子里，话语权一直掌握在硅谷那帮人手里。什么模型好不好，什么技术路线对不对，基本都是他们说了算。现在突然有个美国技术专家专门花时间研究中国的开源模型，还认认真真地排了个名，这本身就说明了一个问题：中国的AI开源力量，已经强到让人家不得不重视的程度了。特别是有些开源模型在国内可能都没太受到关注，但出现在了这个排名中，至少说明人家真的非常关注中国开源生态的发展。

这个排名的发布者可不简单。他叫Nathan Lambert，听起来可能有点陌生。说实话，我第一次听说他，是在年初DeepSeek R1发布第二天。他写了一篇详尽的技术文章，在开发者圈里爆火，文章主要是拆解了R1背后的技术路线。当时我就感叹，这哥们反应够快的，而且分析得非常专业。后来才知道，在AI圈子里，他可是个响当当的人物。

Lambert现在是Allen AI研究所（AI2）的后训练负责人，专门研究“人类反馈强化学习”这块。说到强化学习，这可是让ChatGPT等AI产品变得逐渐好用的关键技术，Lambert在这个领域算是顶级专家。他之前还在HuggingFace领导过强化学习团队，要知道HuggingFace可是全球最大的AI模型社区。

更厉害的是，Lambert他不仅仅是一个技术专家，还创办了一个叫Interconnects的AI技术通讯平台，订阅者超过4.9万人，也就是说，他还是一个AI专栏作者，跟我还是同行呢。他专门发布高质量的AI技术分析，文章被业内人士评价为“AI爱好者必读”，而且他的文章产量基本上能达到周更。连英伟达创始人黄仁勋都把Lambert提出的一些技术概念写进了发布会PPT，你看这影响力得有多大。顺便提一句，他背后的Allen AI研究所，可不是什么小机构，它是微软联合创始人Paul Allen在2014年创立的非营利性AI研究机构，专门搞开源AI研究。

所以你看，Lambert给中国开源模型排名，这可不是随便一个外国人的个人观点，而是来自AI领域顶级研究机构的专业评估。这份排名发布在他的Interconnects平台上，标题就叫《中国开源模型开发团队排名》，一下子就在全球AI圈引起了热议。

Lambert在排名开头就明确表示，他要衡量的不是这些团队的“硬实力”或研究能力，而是它们对开源AI生态的贡献输出。用他的话说，就是看“开源贡献的质量和数量”，而不是闭门研发能力或公司规模，也不是这个模型的跑分结果。

这个定调其实挺有意思的。在AI这个圈子里，大家习惯了比论文数量、比融资规模、比团队人数，但Lambert偏偏要比的是“开源贡献”。这反映了一个重要趋势：开源正在成为AI发展的主流模式。

Lambert把19家中国开源模型团队分成了五个梯队，就像武林大会的排行榜一样，每个梯队都有自己的特色和江湖地位。

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> Ranking the Chinese Open Model Builders
> https://www.interconnects.ai/p/chinas-top-19-open-model-labs

第一梯队是双雄争霸。排在第一梯队的只有两家：DeepSeek和通义千问（Qwen）。Lambert直接称它们为“前沿领跑者”，说它们的开源模型性能和发布频率已经可以媲美全球顶尖水平。

DeepSeek被Lambert评为“本次排名的冠军”，这个评价可不是随便给的。你看DeepSeek-V3和DeepSeek-R1模型发布后的轰动效应就知道了，连美国科技圈都被震撼到了。更关键的是，DeepSeek不仅开源模型权重，连推理链路都公开了，这在业界是史无前例的。

Qwen则是大厂阿里巴巴的开源王牌。Lambert特别提到，阿里团队在几年内推出了类似Meta公司Llama系列那样完整的模型家族，从基础语言模型到多模态视觉模型，几乎覆盖了AI模型的全栈。更难得的是，他们还提供了各种格式版本和工具包，大量免费调用额度，真正做到了降低使用门槛。

第二梯队形成了追赶者联盟，包括Moonshot、智谱在内的“接近前沿的竞争者”。这些团队的模型性能逼近一流，但在持续输出上稍逊于第一梯队。

Moonshot就是那个做Kimi的月之暗面团队，被媒体列为“中国AI四小虎”之一。有意思的是，他们原本比较保守，早期的K1、K1.5模型并未开源。但看到DeepSeek R1引发行业震动后，迅速调整策略，开始开放模型权重。他们的Kimi-K2模型发布后很快成为现象级的开源模型，甚至有分析称OpenAI原计划开源的小模型也因K2的冲击而推迟。

智谱则是有清华大学背景的AI公司，是国内最早投入大模型研发并开源权重的公司之一。他们的GLM系列模型，参数虽大但效率较高。更重要的是，智谱不只做语言模型，还开源了图像和视频生成模型，产品线更丰富。

不管是智谱还是Kimi，其实咱们学习圈的同学都非常熟悉，最近这两家公司的两个开源模型，都受到了全球AI开发者的好评，特别是智谱的多模态模型，我前两周还做了个主观测试，拿10个特别奇葩的男女卫生间标识进行识别，最后智谱的这个模型识别准确率，甚至超过了OpenAI的GPT5，非常能打。

第三梯队是一些“值得关注的开源力量”，包括阶跃星辰（StepFun）、腾讯混元、小红书hi lab人文智能实验室、MiniMax等。这些团队各有特色，比如阶跃星辰专注多模态开源，混元代表着大厂的审慎开放，小红书从OCR切入AI，MiniMax主打超长上下文。

第四梯队是“上升中的新兴团队”，包括字节跳动Seed、OpenBMB、小米MiMo、百度ERNIE等。虽然这些团队要么刚开始尝试开源，要么主要以研究为导向，但都显示出了拥抱开放的意愿。

第五梯队是“荣誉提名”，包括多模态艺术投影（M-A-P）、阿里国际数字商业集团、北京智源人工智能研究院（BAAI）、华为盘古等。虽然目前开源成果不算颠覆性，但各有亮点，值得持续关注。

看完这个排名，我最大的感受是：中国的开源AI生态真的是百花齐放，既有技术实力顶尖的创业团队，也有大厂背景的正规军；既有专注通用模型的“卷王”，也有深耕多模态或特定场景的团队；这里面还有高校等不同的来源，显示了在AI开源领域的多元化。

但更有意思的是，我之前都是关注某一个开源产品的细节，而这次借助这个排名，帮我们把镜头拉到一个更宏观的视角。如果从中美AI企业的维度来看，在开源策略上有着截然不同的路数。这种差异不仅体现在技术路线上，更体现在对“开源”这件事的理解和态度上。正好借这个机会，我跟你好好聊聊。

最直观的差异就在许可证上。咱们中国团队普遍更“放得开”。

这里提一下，虽然都称为开源模型，但每个开源模型背后都有一个许可协议，来说明你可以如何使用这些代码。并不是所有的开源模型都可以随意使用，例如有些开源模型可以下载来做个人研究，但不能用于企业部署，更不能简单地包装一下就当成自己的产品卖出去。

但是，DeepSeek-R1用的MIT许可证，就是最宽松的开源协议之一，基本上可以任意使用，商业用途也完全没有问题。Moonshot的Kimi-K2采用的是Modified MIT，智谱的GLM-4.5也是MIT，Qwen的小模型多使用Apache 2.0许可证。虽然这些许可证在具体场景上有些许差别，但它们的共同特点就是：拿去用吧，别客气。

美国这边就复杂多了。Meta的Llama系列，在DeepSeek之前，是全球最主流的开源AI模型，采用的是社区许可证。虽然看起来是开源的，但它设置了一个7亿月活用户的门槛，超过这个规模就需要联系他们单独谈授权。更有意思的是，Llama的许可证还明确禁止用模型输出来改进其他家的大语言模型，这显然是为了防止竞争对手。

OpenAI最近推出的gpt-oss虽然采用了Apache 2.0许可证，但强调“政策对齐”和“负责任使用”。Google的Gemma和微软的Phi-3也都是open-weights模式，可以用于商业用途，但都附带了各种安全评估和合规要求。从这些动作上看，美国AI公司显得有些纠结，那就是“怕你不来，又怕你乱来”。

除了使用授权，中国团队在发布节奏上也更为激进。

Qwen几乎实现了全尺寸覆盖，从7B到100B+参数的各种规模都有，还提供GGUF等本地友好的格式，目的是让开发者“能跑起来”。DeepSeek更是将“早发布，常发布”做到了极致，甚至专门搞了一个开源周，每天开源一块真实工作代码。在开源模型的发布上，我们已经“卷”得非常厉害了，不过我觉得这种卷和那种疯狂查考勤的卷完全不一样，它属于大家在一个擂台上互相比拼，然后回去闭关苦练，最后提升的是整体的技术水平。而且，每一次开源都意味着其他团队可以学习到其中的很多细节，能够站在巨人的肩膀上做事情。

美国这边更强调在许可边界和安全评估内逐步放开。每次发布都要附带一堆安全报告和风险评估，唯恐出现问题。因此在发布节奏上，显得谨慎得多。

更深层的差异在于生态目标。

咱们国内将开源视为抢占开发者心智和实现工业落地的手段。阿里曾公开表示，开源Qwen有助于带动云需求和开发者扩散。这是一种典型的“先占生态位，再谈变现”的策略。这个很好理解，在没有开源模型之前，创业公司想做自己的AI产品，光是人才这块，就是一个难解决的问题，而现在，即使是一个在校大学生团队，也可以使用最强大的开源AI模型，这样就可以将精力集中在洞察用户痛点和制作产品上。只有普通创业者群体增多，像阿里、腾讯等众多AI大玩家，才能在更好的生态下进行更深入、更底层的研发。

从Lambert的观察可以看出，中国的“放得开”策略确实取得了不错的成果。他在报告中特别指出，虽然全球约60%的开源模型由西方机构发布，但其中许多实际上建立在中国模型的基础之上。换句话说，中国模型虽然在发布数量上略少，但凭借更开放的态度和更强的性能，其“质”的影响力更大。

HuggingFace等平台的数据也证实了这一点：Qwen已成为许多二次开发者进行微调的首选模型。也就是说，由于我们在开源上的彻底开放，国外的许多开发者更愿意将我们的一些模型作为基础，再进行二次开发。

说到底，我觉得这反映了两种不同的竞争哲学：中国AI公司更相信“先做大蛋糕，再分蛋糕”，而美国公司更担心“蛋糕别被别人抢走”。很多人以为开源就是“免费午餐”，但实际上，成功的开源项目背后都有清晰的商业逻辑。阿里开源Qwen，带动的是云服务和开发者生态；DeepSeek开源模型，获得的是全球影响力和来自全球AI从业者的宝贵技术反馈。

我在今年2月写过一篇《大教堂与集市》的读后感，在长文中提到了开源精神。我当时特意指出，开源并不是出于道德高尚，而是因为这种模式在某些场景下更为有效。在DeepSeek宣布开源其工作代码的推文下，他们写了这样一句话：“这里没有象牙塔，只有纯粹的车库精神和社区驱动的创新。”这其实就体现了开源的意义，并且不得不说，开源策略之所以在国内AI领域如此盛行，与DeepSeek的示范效应也是密不可分的。

被一个美国研究员排名中国的AI开源团队，这件事本身就很有意思。以前是我们学习硅谷的开源项目，现在是硅谷的专家来研究我们的开源成果。Lambert在8月初，还发表了一篇文章，题为《欢迎来到开源模型的丰饶时代》，其实说的就是阿里千问系列模型的快速发布，让全球许多小型团队或高校，在这个基础上构建了具有不同特点的开源模型。当然，我也希望接下来他能持续更新这个榜单，榜单上能够出现更多的中国AI团队和开源AI产品。

当基础开源模型的能力提升越快，我们的AI落地产品就会越来越多，越能解决真正的工作和生活中的问题。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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