中国AI大模型全面开源，为何OpenAI马斯克Anthropic等坚持闭源？

“通义千问已实现全尺寸、全模态的全面开源，真正打破了开源与闭源模型之间的技术壁垒。”世界人工智能大会（WAIC）上，阿里云副总裁、大数据和智能实验室负责人叶杰平说。

与此同时，阿里云接连发布了三款大模型，分别斩获基础模型、编程模型和推理模型等主流领域全球开源冠军。

千问3最新版基础模型（非思考版），被权威AI研究机构Artificial Analysis评为“全球最智能的非思考基础模型”；千问3推理模型，为推理模型全球开源冠军；AI编程模型Qwen3-Coder，登顶全球最大开源社区HuggingFace模型总榜冠军。

叶杰平指出，大模型在 2025 年正呈现周级迭代的爆发态势，“以通义千问为代表的开源模型，已成为这场变革的重要力量”。

就在当周，字节跳动、月之暗面、智谱等都纷纷有开源发布。

7 月 28日，智谱发布 GLM-4.5。

GLM-4.5采用 MoE 架构，在12项评测中综合性能全球第三、国产第一、开源第一。

7 月 26 日，月之暗面发布 Kimi-K2。

K2 也是万亿参数的MoE 大模型，登顶 LMArena 全球开源榜，在 Agentic Coding 和工具调用场景表现突出。

同一天，字节跳动旗下 AI Agent 开发平台扣子（Coze），宣布正式拥抱开源，主要包括Coze Studio（扣子开发平台）、Coze Loop（罗盘运维平台）两大核心项目，覆盖 AI 智能体开发、运维、测试、调优等全环节。

接下来的 7 月 31 日，阶跃星辰将发布阶跃星辰 Step 3。

公开信息显示， Step 3专为多模态推理优化，在国产芯片上推理效率达 DeepSeek-R1 的 300%。

同时，阶跃还将联合华为昇腾、沐曦等芯片厂商成立“模芯生态创新联盟”，推动模型-芯片协同适配。

一时间，开源，似乎成了国内大模型公司的统一方向。

不能不提到百度。

在去年，李彦宏公开称，开源没有前途，闭源才是方向，“闭源是商业化唯一选择”。

但2025年发生了重大转向。

2 月，百度突然宣布文心大模型免费；6月，更是开源文心4.5系列10款模型。

而且，从470亿参数MoE多模态模型到0.3B轻量模型（ERNIE-4.5-0.3B），10款模型全开源，覆盖文本、代码、多模态等场景。

还有华为。

2023 年，华为常务董事、华为云 CEO 张平安在发布盘古 3.0 大模型时明确表示，“盘古大模型不会开源。”

今年 6 月 30 日，华为正式宣布开源盘古大模型，包括盘古 70 亿参数稠密模型、盘古 Pro MoE 720 亿参数混合专家模型、基于昇腾的推理优化技术等。

值得一提的还有，“AI 六小龙”之一的MiniMax。

和百度、华为一样，此前一直坚持闭源路线的。今年初，开源了其 MiniMax-01 系列。

但这些AI 大模型公司里，闭源还是基本面。

比如百度，更高价值产品文心5.0，则坚持不开源，面向企业级闭源授权实现商业转化。此外，在智能驾驶（Apollo）、医疗大模型（Bio-ERNIE）等垂直领域，仍坚持闭源。

这种布局可总结成，即“小模型开源做生态+大模型闭源赚钱”。

比如腾讯，核心模型Hunyuan-Turbos，全球排名第8，专注长文本推理与多模态能力，未开源。

而混元3D模型（GitHub星标3.2万）等垂直模型，则以MIT协议开源，以吸引开发者，但保留商业控制权。

比如字节，核心的豆包大模型（如Doubao-1.5-Pro）保持闭源，部分轻量级或实验性模型，如Seed团队开源的多模态模型BAGEL、视频生成模型VideoWorld，等尝试开源。

与此同时，字节在工具链层，又选择全面开源，以构建生态护城河。

这些开发工具如Coze Studio（Agent开发平台）、Cozeloop（监控工具）、AGILE框架（智能体训练）等。

与此相比，阿里可谓唯一践行全栈开源战略的AI公司。

“全栈开源”，不仅指大模型本身开源，还包括从底层算力、操作系统、模型、平台工具到上层应用的全面开源能力。

除大模型外，倚天710自研芯片架构开放，算力调度系统开源，阿里云百炼、PAI平台、AI Stack一体机、钉钉、夸克等均支持开源接入。

国内开源模型风潮兴起的节点，是今年初 DeepSeek 的发布。

其在 PPIO 的使用占比高达 99%。

而现在，根据 PPIO 刚发布的报告， DeepSeek 与Qwen 一起， 已成最受欢迎的两大开源模型。

与国内全面拥抱开源模型的态势相比，国外在这方面则要保守得多。

目前来看，只有Meta高举开源大旗，但其Llama 系列，已经全面落后于阿里云Qwen。

Anthropic 则是坚定的闭源派。

Google 和百度、字节等策略类似。Gemini 2.0/2.5 Pro、Gemini 1.5 Pro、PaLM 2 等主力模型坚持闭源，Gemma 2B/7B、Phi-3、Phi-4 等“小型开源”，及Gemini CLI Agent 框架等开源。

马斯克xAI 最新承诺称，等 Grok 3 稳定后，会开源 Grok 2。

OpenAI的态度则充满戏剧性。

今年初，奥特曼曾罕见承认“我们站在了历史错误的一边”，并称“需要一个新的开源策略”。

4 月，他在 X 平台正式预告称，“几个月内发布一款带推理能力的开放权重（open-weight）模型”。

7 月 ，奥特曼再次发文，以“需要额外安全测试与风险审查”为由，将该开源模型无限期推迟。

开源闭源路径的分野，并不是技术高低之争，更多是商业模式不同所导致。

简单而言，在国内，云厂商能把高昂的模型成本转嫁到算力消费，所以能大胆开源；而在美国，市场有愿意为 API 买单的用户基础，所以能安心闭源。

比如，OpenAI、Anthropic 的 GPT-4o、Claude 4 等，调用单价远高于国内，但架不住欧美 B2B 客户付费意愿强。

一如 DeepSeek 带给全球的冲击，随着国内开源模型性能的不断巩固和提升，美国主流闭源模型构建的商业模式和AI 权力城池，会被开放生态瓦解么？

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