2025 年末，一份來自斯坦福大學人本人工智能研究院（Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence，簡稱 HAI）與 DigiChina 項目聯合發(fā)布了一項政策簡報，對中國開放權重 AI 模型的全球崛起這一在硅谷引發(fā)熱議卻鮮少被系統分析的話題進行了深入解讀。

這份題為《超越 DeepSeek：中國多元化的開放權重 AI 生態(tài)系統及其政策影響》的報告，發(fā)布于 12 月初，由 Caroline Meinhardt、Sabina Nong、Graham Webster 等五位研究者聯合撰寫。

圖丨相關報告（來源：HAI）

報告試圖厘清一個現實：當 DeepSeek 在今年 1 月以一款推理模型震驚全球投資者、讓英偉達市值單日蒸發(fā)近千億美元時，這家杭州初創(chuàng)公司并非中國 AI 領域的唯一選手。它只是一個更龐大、更多元生態(tài)系統的冰山一角。

從追趕到領跑

報告援引的多項數據指向一個明確結論：在開源大模型領域，中國已從追趕者變?yōu)轭I跑者。所謂開放權重，指的是模型的參數權重可供下載、使用和修改，開發(fā)者能夠在官方應用或 API 之外獨立運行這些模型，并根據自身需求進行調整。

根據 Hugging Face 平臺的下載統計，阿里巴巴旗下的 Qwen（通義千問）模型系列在 2025 年 9 月正式超越 Meta 的 Llama，成為該平臺下載量最高的大語言模型家族。截至 12 月中旬，Qwen 累計下載量已達約 3.85 億次，而 Llama 約為 3.46 億次。另一組數據同樣值得關注：2024 年 8 月至 2025 年 8 月間，中國開發(fā)者的模型下載量占 Hugging Face 總下載量的 17.1％，首次超過美國的 15.8％。這組數據由麻省理工學院與 Hugging Face 聯合追蹤，經 ATOM 項目分析后公布。

圖丨開源模型的累積下載量（來源：HAI）

衍生模型的增長曲線更能說明問題。自 2025 年 1 月起，基于 Qwen 和 DeepSeek 的衍生模型上傳數量持續(xù)攀升，到 9 月份時，中國模型的衍生版本已占 Hugging Face 當月新增衍生模型的 63％。這意味著全球開發(fā)者社區(qū)正在以前所未有的速度圍繞中國模型構建應用生態(tài)。

報告重點剖析了四個具有代表性的中國模型家族。

Qwen 由阿里云開發(fā)，定位于多語言和多模態(tài)能力最強的通用模型，支持 119 種語言，采用 Apache 2.0 許可證開源；DeepSeek-R1 以推理能力見長，在數學和復雜問題求解方面表現突出，同時也提供了多個蒸餾版本供資源受限的開發(fā)者使用；月之暗面（Moonshot AI）的 Kimi K2 聚焦于代碼生成和智能體任務，強調快速推理；智譜 AI（現更名為 Z.ai）的 GLM-4.5 則走均衡路線，通過多專家訓練整合推理、編程和視覺能力。

（來源：HAI）

芯片受限下的效率優(yōu)先策略

從技術架構看，這些模型普遍采用了混合專家（Mixture of Experts，MoE）架構。MoE 的核心優(yōu)勢在于效率，它能讓模型在有限的計算資源下獲得更好的性能，訓練和推理速度都更快。這并非巧合。

由于美國自 2022 年起對先進 AI 芯片實施出口管制，中國開發(fā)者被迫在算力受限的條件下尋找替代方案。DeepSeek 在 2024 年底和 2025 年初發(fā)布的模型，正是 MoE 架構的標桿應用。以 DeepSeek-V3 為例，雖然總參數量高達 6,710 億，但單次推理僅激活 370 億參數，既保證了性能，又大幅降低了運行成本。

另一個值得關注的轉變是許可證條款的自由化。

2024 年發(fā)布的 Qwen 2.5 曾對最小和最大規(guī)格的模型施加了研究用途限制，同期的 DeepSeek V3 也限制了商業(yè)使用和再分發(fā)。但到了 2025 年，Qwen3 和 DeepSeek R1 全部采用了最寬松的開源許可證，前者是 Apache 2.0，后者是 MIT License。這種轉變的背后，既有吸引全球開發(fā)者社區(qū)的商業(yè)考量，也有中國開發(fā)者希望借開放姿態(tài)在國際 AI 圈建立學術信譽的訴求。

有意思的是，這場開放潮流甚至影響了此前堅持閉源路線的玩家。百度 CEO 李彥宏曾是中國科技圈里最堅定的閉源擁躉，他多次公開強調私有模型的商業(yè)優(yōu)勢。然而到了 2025 年 6 月，百度還是向市場妥協，將旗艦產品文心一言（ERNIE）4.5 以開放權重形式發(fā)布。用李彥宏自己的話說：“當模型開源時，人們出于好奇自然想嘗試一下?！?/p>

政策支持與商業(yè)模式

報告作者們特別指出，中國官方在開放權重 AI 發(fā)展中扮演的角色復雜而微妙。頂層設計的支持確實存在：早在 2017 年的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中，“開源”和“開放”就被明確列為推動國家創(chuàng)新戰(zhàn)略的關鍵詞匯。

2023 年 10 月發(fā)布的《全球人工智能治理倡議》和 2025 年 7 月發(fā)布的《全球人工智能治理行動計劃》，則將開源 AI 提升至國際話語權爭奪的高度，強調“平等的 AI 發(fā)展和使用權”，與美國的出口管制形成對比。

但報告同時也提醒讀者警惕過度簡化。DeepSeek 的成功似乎與政府扶持關系不大，這家公司脫胎于私募量化基金幻方，直到 V3 發(fā)布引發(fā)廣泛關注后，其創(chuàng)始人梁文鋒才進入更廣泛的公眾視野。

換句話說，中國開放權重 AI 的繁榮更多是市場競爭、人才積累和工程文化共同作用的結果，而非自上而下的規(guī)劃產物。

當然，政府的角色也并非完全缺席。地方政府正在為參與開源社區(qū)的 AI 組織和項目提供定向財政支持；學術機構被鼓勵將開源貢獻納入科研績效考核；算力基礎設施的建設也得到了國家層面的資源傾斜。據不完全統計，已有不少地方公共服務部門將 DeepSeek 模型的本地化版本集成到相關系統中，這些系統通常由數據管理部門與技術伙伴負責部署和微調。

從商業(yè)模式角度看，中國開放權重模型開發(fā)者正在探索多元化的變現路徑，但長期的規(guī)?；瘍冬F與可持續(xù)性仍有待市場檢驗。

阿里巴巴作為云服務提供商，將 Qwen 定位為“AI 操作系統”，試圖通過企業(yè)和政府客戶對模型的采用帶動云計算業(yè)務增長，HP、阿斯利康據稱已成為其客戶。新加坡國家 AI 計劃選擇基于 Qwen3 構建旗艦模型，可能為阿里云帶來東南亞市場的商業(yè)流量。

DeepSeek 和智譜則走輕資產路線，沒有自建大規(guī)模云基礎設施，而是采取協作部署策略，為不同云和算力提供商的客戶提供本地化服務?？傮w而言，與西方同行類似，中國開發(fā)者目前仍依賴間接變現：通過廣泛采用的開放模型培育用戶基礎，再將其引導至付費產品和服務。

老調子還沒唱完

報告最后用相當篇幅討論了政策影響，歸納為四個維度：全球獲取與依賴性、AI 治理、AI 安全、地緣政治競爭，毫無疑問的又是美國智庫討論中國技術議題時的標準模板。

關于技術獲取，報告指出高性能中國模型的廣泛可用，為資源有限的低收入和中等收入國家提供了獲取先進 AI 能力的新路徑。當模型性能趨同于前沿水平時，這些國家的采用者可能更看重負擔得起、穩(wěn)定可靠的服務，而非追逐最高基準分數。

中國模型“夠好用”、許可證寬松、使用成本低，恰好契合這一需求。這一邏輯在發(fā)達國家同樣適用：Airbnb CEO Brian Chesky 在 11 月透露，公司傾向于使用 Qwen 而非 ChatGPT 為客服聊天機器人供電，原因很簡單：“又快又便宜”。

治理和安全維度則再次搬出了那些熟悉的論調。報告聲稱使用中國模型可能“繼承內置的內容審查邏輯”，數據“可能物理傳輸至中國”，面臨“被政府或商業(yè)競爭對手獲取的風險”。在安全層面，報告引用美國政府 AI 測試中心 CAISI 的評估稱 DeepSeek 模型被越獄攻擊突破的概率是美國同類模型的 12 倍。

最后一個維度依舊是地緣政治競爭。DeepSeek R1 的發(fā)布直接改變了美國對開放權重 AI 的政策態(tài)度。特朗普總統稱其為“警醒時刻”，白宮 AI 事務負責人 David Sacks 則將其作為推行聯邦層面 AI 去監(jiān)管政策的依據。

2025 年 7 月，白宮發(fā)布《美國 AI 行動計劃》，將開放權重模型提升為戰(zhàn)略資產，同時強調加強對中國等對手的出口管制。一個月后，OpenAI 時隔近六年首次發(fā)布開放權重模型，采用 Apache 2.0 許可證——Sam Altman 在與記者的晚餐中坦承，中國開源模型的競爭是促使他們做出這一決定的重要因素：“如果我們不這么做，世界將主要建立在中國開源模型之上。這確實是我們決策中的一個重要考量?！?/p>

當然，盡管這份報告離不開這些模板化的框架，但其價值仍在于它提供了一個相對完整的圖景：中國開放權重 AI 生態(tài)系統的參與者多元，包括 DeepSeek、阿里巴巴這樣的明星，也包括智譜、月之暗面、百川、零一萬物等一眾“小巨頭”，以及北京智源人工智能研究院這樣的非營利機構；它們的技術路線各有側重，許可證策略趨向寬松，商業(yè)模式仍在摸索；政府支持確實存在，但并非唯一驅動力；全球擴散已成事實，政策影響正在顯現。

對于那些仍將 DeepSeek 視為“中國 AI 的全部故事”的觀察者而言，這份報告是一次必要的校準。而對于那些試圖以簡單的“趕超”或“落后”敘事框定中美 AI 競爭的人來說，它提供了更多需要消化的復雜性：當模型能力差距縮小，真正的競爭會越來越像生態(tài)競爭、工程競爭、成本競爭與合規(guī)競爭疊加的系統戰(zhàn)。把這些變量看清楚，才更接近“中文模型是否超越全球同行”這個問題在產業(yè)層面的真實答案。

參考資料：

1.https://hai.stanford.edu/policy/beyond-deepseek-chinas-diverse-open-weight-ai-ecosystem-and-its-policy-implications

運營/排版：何晨龍