【中美人工智能大模型的开源与闭源之争及其前景】 2024年底以来，中国大模型领域掀起了几波引人注目的开源潮。首先当然是Deepseekv3和R1的相继发布，部分关键能力媲美甚至超过ChatGPT4.0，震动业界，连总理都惊动了，火速接见深度求索的老板梁文锋。2025年5月，百度文心一言开源，其配套开发平台“飞桨”也一并向社区开放；一个月后，月之暗面旗下的Kimi在发布Kimi 2大模型也高调宣布全量开源，各项指标超过DeepSeek登顶开源第一；紧接着，阿里巴巴的通义千问再次发布新版Qwen开源模型，超越R1和K2成了新的最强开源大模型。这一串的国产大模型开源事件，成了AI产业发展的一个里程碑。很显然：与美国主流大模型坚持闭源路线不同，中国头部大模型已集体转向开源。中国人工智能企业在市场考量而不是政府的推动下，主动的走上了一条跟美国不同的技术发展路线。中美人工智能之争，已成为了开源与闭源这两条技术路线之争，这对中国人工智能产业的发展和相关政策制定将产生巨大影响。 这一转变，代表着中美在人工智能大模型发展战略上的深层分化。美国目前主导市场的四大闭源模型——OpenAI的GPT-4、Anthropic的 Claude、谷歌的 Gemini、马斯克的Grok——仍以精密的闭源体系持续冲击SOTA（state-of-the-art）榜单。而中国，则是文心、千问、Kimi、DeepSeek 等四大开源模型轮番登顶 Open LLM Leaderboard 等国际开源榜单，形成“闭源美国 vs 开源中国”的鲜明对照。 在理解中美大模型的这一技术路线差异之前，有必要先简要介绍一下“开源”和“闭源”的基本概念及其发展历程。所谓开源（Open Source），指的是将软件的源代码向公众开放，且放弃代码的知识产权，任何人都可以查看、使用、修改和再分发。它最早可以追溯到20世纪80年代的GNU运动，它由一些理想主义的程序员发起，主动将自己的代码分享给同行，倡导软件应当自由地被使用、复制、研究和改进。这种精神催生了自由软件基金会和一系列开源许可协议，推动了现代开源文化的形成。90年代，Linux操作系统的成功推动了开源理念进入主流。Linux的创始人林纳斯·托瓦兹（Linus Torvalds）是一位芬兰程序员，1991年他以大学生身份在业余时间开发出Linux内核，并决定将其源代码免费开放给全球开发者。托瓦兹在邮件列表中宣布这项工作时曾说：“只是一个爱好，不会像GNU那样大”。没想到这一尝试引来了全球程序员的热烈响应，许多人无偿参与到了Linux内核的开发中来，Linux社区迅速壮大，成为最成功的开源协作范例之一。林纳斯和Linux的吉祥物——小企鹅 Tux，也被视为开源精神的象征。 相对而言，闭源（Proprietary or Closed Source）则指软件源代码由公司或个人控制，不对外公开，用户只能使用编译好的产品。闭源模式强调产品一致性和商业盈利。简单来说，就是用户用着方便，开发者赚钱也更方便。一个直观的对比，就是闭源操作系统Windows的创始人比尔盖茨成为世界首富，而林纳斯则从未成为过富豪。 人类软件发展史上最早也是最著名的“开源 vs 闭源”之争，就是 Linux 和Windows 的长期对垒。21世纪之前，Windows占尽优势，微软跟芯片企业英特尔协作，形成了著名的“wintel”联盟，依靠软硬件生态在 PC 消费市场中占据了垄断地位。 对普通消费者来说，linux用起来很麻烦，而Windows简单好用容易上手。但是，对软件领域的专业人士来说，Windows的修改权限太低，收费又贵，系统漏洞甚至隐藏的后门无法被及时发现，只能被动等待微软发布修改补丁，这些都是不可容忍的缺陷。所以，在那些不直接面向消费者的领域，包括企业服务器、物联网、云计算、嵌入式软件等等，逐渐都全面转向linux。连微软自家的云服务Azure，如今也放弃了Windows，而使用 Linux 作为底层内核。此外，中国政府部门用的许多国产操作系统，也是基于Linux内核做的，因为这个内核完全开源，修改权限不受任何限制，安全漏洞之类的可以随时发现随时修改。如果单独看底层内核的占有率，开源的linux实际上已经取得了对Windows的绝对优势。 第二回合是在移动终端领域，开源的安卓与闭源的苹果iOS展开激烈竞争。安卓是基于linux内核做的手机操作系统，由谷歌公司发布并不定期升级。但谷歌不能直接靠安卓赚钱，像中国的手机企业小米vivo都是免费拿来用，不管是核心层还是应用层的代码，都可以随意修改，谷歌无权干涉。经过多年竞争，安卓在出货量、设备品类上全面胜出，成为全球最广泛使用的手机操作系统。而苹果公司的闭源操作系统iOS则通过高端定位和封闭生态，在利润率、用户粘性上占据有利地位，苹果一直都是利润率最高的手机品牌。两者形成互有胜负的格局。 大模型领域可以看作是“开源 vs 闭源”竞争的第三回合。在这一轮竞争中，中国企业主动选择了开源之路，既有技术、市场层面的考量，也有国际环境变化带来的战略压力。美国企业在ChatGPT等闭源模型上已形成先发优势，中国企业若再走闭源路线，难以吸引开发者共建生态；同时，美国又对中国大搞算力芯片封锁，中国企业很难买到最先进的GPU芯片，缺乏足够算力资源跟美国大模型巨头单打独斗。刚开始，中国企业简单模仿美国，埋头搞自家的闭源大模型，掀起“百模大战”。经过几年的探索，承认靠闭源模式无法与美国巨头竞争，头部大模型纷纷选择开源，开源也就成为中国企业“抱团作战”的现实之选。这不是中国政府推动的结果，完全是市场主体自己的选择。 开源使中国大模型企业之间的协同成为可能。Kimi2的诞生就是一个很好的例子。据社区反馈，其底层结构即基于 DeepSeek-V2/3 的框架优化而来，前者完全借鉴了后者公开的技术路径，在此基础上做了很多改进。在闭源模式下，这种“站在别人肩膀上继续冲刺”的演化是无法发生的。 除了技术合作，安全也是中国大模型开源的一个关键动因。近年来，美国对中国的技术封锁持续升级，AIGC模型也被列入出口管制范围。这意味着，中国企业几乎不可能获得高质量的闭源模型授权，而即便获得，也存在巨大的经济安全隐患。对中国企业而言，开源不仅是构建生态的方式，更成为构建“国产AI根技术”的必要路径。无论是产业界还是政府层面，都越来越倾向于选择可控、可查的模型体系。在这种信任结构下，即使是中国企业研发的闭源模型，也难以获得行业广泛采用。 文心一言的路线转变印证了这一趋势。李彦宏曾经放言：“开源是智商税”，但现实是文心一言在闭源阶段难以取得市场突破，惨淡经营了几年之后，最终也选择全面开源，并开放其背后的开发平台飞桨系统，以吸引社区加入、共享研发压力。阿里旗下通义千问最初也只是部分开源，如今逐步向全量开源推进。中国主流大模型已形成“开源竞赛”态势，从 Qwen 到 DeepSeek，从文心到 kimi，版本更迭日益迅猛，权重发布节奏加快，激烈程度远超国外闭源阵营。 开源当然不是没有代价的。最大的挑战在于：闭源模型可以“偷师”开源技术，但开源模型却无法看到闭源世界的核心突破。比如 GPT-4 的结构、训练方法、数据选择完全保密，导致开源社区难以精准复刻其优势。这种“只出不进”的信息单向流动，使得开源阵营在技术追赶上始终稍显被动。简单来说，开源的技术路线决定了，它要想在核心能力上超过闭源模型，基本上不可能，最多也就是“打平”，因为闭源可以抄开源，但开源没法抄闭源。所以，对开源大模型而言，能跟闭源大模型打平就是成功，略有差距也正常。它要想战胜闭源，关键是靠开发者生态。 开源的长期优势，除了便于彼此之间学习借鉴、协同进步以外，最重要的就是可私有化部署，特别适合企业、政府这样的机构用户，以及开发衍生应用的专业开发者。任何一个企业，想内部部署大模型，如果用闭源的，安全性就没法自己把控，数据会不会泄漏完全依赖于闭源模型开发商；一家智能设备制造商，如果在自家设备上安装闭源模型，也无法保证自家产品没有能被第三方接管的后门。这都是巨大的安全隐忧。还有，闭源模型自己无法修改，很多嵌入式软件其实只需要整个大模型中的一小部分功能就可以了，开源模型拿过来功能随便砍、随便加，方便了不止一星半点。 只要开发者够多，开源模型的核心能力完全可以做到不逊色于闭源模型，甚至在某些领域可以超过。这一点早已被Linux与Windows之争所证明。在Qwen3、R1、K2等新一代模型中，已有部分指标逼近甚至超过闭源代表模型，尤其在代码生成、长文本处理、工具调用等任务上表现抢眼。开源的竞争力不再只是“更便宜”，而是真正具备“替代潜力”。 中国大模型开源还有一个很重要的好处，就是更方便被外国开发者接受。因为一切都是公开的、看得见的。很多外国开发者、政府、企业对中国软件认知存在偏见，软件只认美国等传统强国，对中国企业的软件，不是认为不安全、就是觉得水平低，反正就是不信任。但开源之后就不一样了，玩开源的都是专业开发者，好不好用、安全不安全，在开源社区一讨论就都知道了。美国人这些年已经彻底撕下了美式民主所谓公平公正的假面具，赤裸裸的在各个领域推行欺凌式霸权，世界各国还相信美国的软件没有后门、安全可靠的已经不多了。对美国以外的国家和企业来说，在涉及到国家安全、技术秘密等领域使用美国企业的闭源大模型，肯定是顾虑重重。而中国提供的开源模型（如 Qwen、DeepSeek）既性能优异，又部署灵活，还可本地适配、随便修改，是极具吸引力的替代方案。正如 Linux 最终在全球服务器与嵌入式设备中取得支配地位，中国开源大模型也有望成为全球产业智能化的“第二操作系统”，成为全球人工智能时代的“技术底座”。 当然，闭源的优势也很突出，美国闭源模型在高利润的 C 端市场应该还会继续占据优势，成为超级App的核心引擎，类似苹果生态的“封闭一体式”体验还是会受到很多非专业的“傻瓜式”消费者喜欢。这也将是中美 AI 战略的一大分野：前者主打“拿来就用”，花钱之后用户体验好，以闭环产品赢得普通用户；后者以开放底座赢得政府、企业、开发者这样的机构与专业用户。整个过程可能跟Linux与Windows之争一样，刚开始闭源依靠收费和专业服务赢得优势，等开源发展完善以后，底层生态逐渐成为开源的天下。 中国走开源之路，并不意味着要复制过去的 Linux 模式。如今的大模型系统远比操作系统复杂，既涉及模型本体，也涉及推理框架、插件机制、数据安全、硬件适配等完整栈结构。中国若要真正把开源模型做强做大，必须积极主动的推动开源社区体系建设——包括提供更完善的开发工具链、标准化接口、权重仓库、社区激励机制等。 当前，阿里、百度、字节等大厂已经在模型发布、开源框架、训练平台等方面起到引领作用。政府层面，国家和多地地方政府也陆续出台了支持大模型开源发展的政策，如对开源模型给予 GPU 算力补贴、鼓励关键数据集共享、支持开源组织建设、推进国产基础软件生态协同等。 比如，《北京经济技术开发区关于加快建设开源开放信创产业高地的若干措施》（2025年3月） 中就提出，要“实施开源聚力行动，建设开放创新共同体”；“支持开源代码托管、关键组件备份……打造国家人工智能开源社区，支持开源大模型和工具链入驻，培育具有全球影响力的开源大模型社区。对优质开源项目，给予最高100万元一次性奖励；将优质项目捐赠给国家级开源组织并被接收的，最高给予300万元支持。”杭州市《人工智能全产业链高质量发展行动计划（2024—2026年）》就提出，要“推动龙头企业发布基础大模型‘全家桶’开源版本，支持全球优秀开源模型和开发者在‘魔搭’等开源社区集聚”；《加快推进人工智能产业创新发展的若干意见》提出：“支持模型开源社区建设……对模型下载量靠前、性能排名领先、社区贡献显著的开发企业，每家给予20万–100万元不等分档奖励。”深圳也提出，“支持企业建设、加入开源社区、代码托管平台等基础设施；对参与鸿蒙、Euler 等重大开源项目的企业，提供最高200万元资助。” 对中国而言，开源已不仅是企业的技术选择，而是在逐渐成为人工智能国家战略的一部分。中美大模型路线分化已成事实，双方将在各自优势领域深耕并拉开战线。开源是中国企业一次被动中的主动选择，但它所带来的生态繁荣与全球可能性，正成为中国大模型产业实现“换道超车”的关键变量。围绕大模型开源，以及基于开源模型的社区建设、应用生态建设，正在给中国带来巨大的产业机遇，无论政策制定者、企业经营者还是个人开发者，都需要密切关注。 （全文完） ================ 作者简介：李晓鹏博士领衔的中兴大城智库是一家产业类专业智库机构，主要从事产业经济、产业规划、产业战略方面的研究和咨询

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说实话最近国内密集开源的各种模型，也都发布了跟Claude Code集成的方式，我拿一个简单的网页版的坦克大战小游戏实测一轮下来，Kimi2还接近能用，其它的跟Claude都差得有点多，Qwen的费token，GLM4.5的都跑不起来[汗]。

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