趕在WAIC結(jié)束后，搶在OpenAI發(fā)布GPT-5前，北京的智譜開源了新一代大模型GLM-4.5。僅在今年7月更新的開源模型，至少還包括了K2、Qwen3-2507系列、Qwen3-Coder、Wan2.2、Step-3，霸占了榜單的整個(gè)頭部。這是中國(guó)與美國(guó)在AI領(lǐng)域的前沿競(jìng)爭(zhēng)，也是北京、上海與杭州自己的三城演義。

美國(guó)發(fā)布AI之后，緊接著中國(guó)舉辦了一屆規(guī)模空前的WAIC，展示中國(guó)將加快向全世界部署開源AI。而美國(guó)越來越忌憚中國(guó)的開源技術(shù)棧，無論是白宮的開源AI策略、OpenAI推遲發(fā)布的開源模型，還是Meta斥巨資打造超級(jí)AI夢(mèng)之隊(duì)后給Llama帶來的懸念，在開源領(lǐng)域，美國(guó)遭遇的可能是又一個(gè)電動(dòng)車的故事，至少榜單已經(jīng)開始雷同了。

DeepSeek啟動(dòng)了中國(guó)開源模型的飛輪效應(yīng)，引也發(fā)了一波又一波的價(jià)格戰(zhàn)。開源模型就像是另一個(gè)在產(chǎn)業(yè)政策推動(dòng)下處于“飛輪與內(nèi)卷”中的行業(yè)。它們?cè)谌驙?zhēng)奪各種性能測(cè)試榜單最后那些百分點(diǎn)，展示各自的城市的雄心。

開源之都，繼續(xù)開源

杭州最先舉起了開源的大旗，從互聯(lián)網(wǎng)之城向AI。前陣子黃仁勛在他，將它稱為“中國(guó)的硅谷”，下次一定要去看看。

自年中開源Qwen3以來，阿里巴巴已經(jīng)陸續(xù)更新了統(tǒng)一多模態(tài)理解與生成模型Qwen VLo、編碼模型Qwen3-Coder，以及升級(jí)版的基礎(chǔ)模型Qwen3-2507系列，最近又發(fā)布了全球首個(gè)開源MoE視頻生成模型。此外，阿里巴巴還悄悄分享了中文方言的合成模型Qwen-TTS與支持92種語言的互譯模型Qwen-MT。不少都集中在。

其中，Qwen3-Coder的旗艦?zāi)Ｐ停阅茏阋詫?duì)標(biāo)Claude Sonnet-4。它的總參數(shù)高達(dá)4800億，每次激活350億參數(shù)，最大的創(chuàng)新之一，在于具備智能體功能，一條命令接管整個(gè)代碼倉(cāng)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)“在世界中自主編程”。但它的平均價(jià)格只是Claude 4的1/3。如果還嫌貴，可以自己部署。Perplexity首席執(zhí)行官Aravind Srinivas直呼“開源正在取勝”，HuggingFace首席執(zhí)行官Clement Delangue更是在X上刷屏推薦。

Wan2.2則首次將MOE架構(gòu)引入了視頻生成。以往，視頻生成消耗遠(yuǎn)高于文本與圖像的token，采用MOE架構(gòu)，可以使模型在推理成本幾乎不變的前提下，提升總參數(shù)規(guī)模。它其實(shí)是一個(gè)雙專家設(shè)計(jì)。Wan2.2先是將任務(wù)交給多個(gè)高噪專家構(gòu)建主體結(jié)構(gòu)，然后再由低噪專家補(bǔ)充細(xì)節(jié)。阿里團(tuán)隊(duì)還在訓(xùn)練中引入了電影工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的美學(xué)數(shù)據(jù)，包括光影、鏡頭與色彩。

開源不僅意味著技術(shù)創(chuàng)新，也意味著產(chǎn)品策略更切近社區(qū)。與不少模型廠商將“快思考”與“慢思考”整合到一起不同，這次阿里在更新基礎(chǔ)模型Qwen3-2507時(shí)，仍然區(qū)分了非思考版的Instruct與推理版的Thinking。這是基于“與社區(qū)溝通和深思熟慮”后的決策。

目前，盡管外面吵得火熱，DeepSeek仍然保持平靜，只是在兒童節(jié)前悄悄丟了一個(gè)更新版的R1-0528，讓人會(huì)更具“雄心”與“真誠(chéng)”。DeepSeek領(lǐng)先的MOE、GRPO等技術(shù)，已經(jīng)被對(duì)手超越；這個(gè)世界上唯一在前沿競(jìng)爭(zhēng)卻又不在乎商業(yè)化的AI實(shí)驗(yàn)室，也許有足夠的定力，在GPT-5發(fā)布之后再度出手。

上海與北京緊跟

上海與北京加入開源的三城演義，是被DeepSeek逼出來的。從AI分析機(jī)構(gòu)Artificial Analysis的前沿模型智能趨勢(shì)就能發(fā)現(xiàn)，無論是上海的MiniMax，還是北京的月之暗面或智譜，首個(gè)納入統(tǒng)計(jì)的模型都出現(xiàn)在2025年后。尤其是北京的兩家，更是首次亮相。好在，它們正在迅速追齊。

上海的MiniMax與北京的月之暗面，一直都是市場(chǎng)“拱火”對(duì)象。去年，媒體攢局讓兩家的投資者坐在一起，盡訴分歧。結(jié)果，自去年底DeepSeek激活了開源模型的競(jìng)爭(zhēng)后，兩家初創(chuàng)企業(yè)至少在開源路線上達(dá)成了一致，迅速卷了起來。年初，MiniMax開源了MiniMax-01，月之暗面發(fā)布了K1.5；最近，MiniMax，拿出了長(zhǎng)上下文推理大模型M1，月之暗面則拿出了的K2。

競(jìng)爭(zhēng)太過激烈，月之暗面先開源了K2，上周才發(fā)布它的技術(shù)報(bào)告。除了之前已經(jīng)披露過的更少的注意力頭，更多的專家的MOE架構(gòu)創(chuàng)新，以及與之配合的自研MuonClip優(yōu)化器與QK-Clip技術(shù)，報(bào)告還揭示了更多訓(xùn)練細(xì)節(jié)。為了解決高質(zhì)量數(shù)據(jù)不足的問題，提升每token有效學(xué)習(xí)信號(hào)，K2在訓(xùn)練中采用了重述法（rephrasing），把原始文本改寫成不同的表達(dá)方式，讓大模型多學(xué)幾遍，同時(shí)又不至于過擬合，效果高出同一內(nèi)容重復(fù)相同遍數(shù)約5個(gè)百分點(diǎn)。重述是自動(dòng)化流水線（pipeline）的。

K2還引入了自我批評(píng)獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，增強(qiáng)了對(duì)復(fù)雜、難以直接驗(yàn)證任務(wù)的處理能力，相當(dāng)于擴(kuò)展了，這也是擴(kuò)展AGI能力邊界的關(guān)鍵。

在WAIC前夜，上海的階躍星辰則拿出了旗艦基礎(chǔ)模型Step 3。這個(gè)3210億總參數(shù)規(guī)模，每次激活380億參數(shù)的模型，在多項(xiàng)基準(zhǔn)測(cè)試中表現(xiàn)突出，階躍星辰稱之為“最強(qiáng)開源多模態(tài)推理模型”。作為推理模型，它具備視覺能力。多模態(tài)也正是階躍星辰最擅長(zhǎng)的，CEO姜大昕稱，多模態(tài)領(lǐng)域也開始向強(qiáng)化學(xué)習(xí)過渡。這款模型將在7月31日正式開源，接受開發(fā)者在真實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景中的試用與評(píng)價(jià)。

為開發(fā)Step 3，該團(tuán)隊(duì)采用了AFD技術(shù)，也就是讓注意力（Attention）模塊與前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FFN）解耦為專門的子系統(tǒng)，更好地適應(yīng)不同的硬件配置和性能需求，優(yōu)化解碼效率。在知乎上，該團(tuán)隊(duì)員工Yibo Zhu進(jìn)一步解釋稱，DeepSeek之前提出的DeepEP（適用專家并行的數(shù)據(jù)庫(kù)）方案，本質(zhì)上就是AFD的特例；對(duì)于國(guó)產(chǎn)芯片設(shè)計(jì)來說，AFD技術(shù)也降低對(duì)單個(gè)芯片的高性能的過度依賴。

在WAIC結(jié)束后，智譜也加入了進(jìn)來，開源了旗艦混合推理模型GLM-4.5與GLM-4.5-Air，以及這兩個(gè)模型的基礎(chǔ)模型（Base）與向量化版本（FP8），均采用MIT開源許可證發(fā)布，可用于商業(yè)用途和二次開發(fā)。GLM-4.5擁有3550億總參數(shù)量，其中320億活躍參數(shù)；GLM-4.5-Air更輕巧些，擁有 1060億總參數(shù)量，其中120億活躍參數(shù)?？梢哉f是用更小的參數(shù)規(guī)模實(shí)現(xiàn)了相當(dāng)水平的智能水平。除了比主流大模型更便宜，它的生成速度最快可至100tokens/s，超越了其他模型。此外，與Qwen3-Coder或K2類似，GLM-4.5也是一款智能體友好的模型；這是一大趨勢(shì)。

三城演義與地緣競(jìng)爭(zhēng)

阿里巴巴選擇開源，無論是在技術(shù)路徑上還是商業(yè)模式上，都與它云巨頭的身份相契合。阿里云創(chuàng)始人王堅(jiān)認(rèn)為，與其他大多數(shù)生意都是“從商業(yè)出發(fā)”，用技術(shù)來支持商業(yè)不同，云計(jì)算必須是“先有技術(shù)”，而且也不是所有技術(shù)都能成為生意。AI何嘗不是如此，電力、算力最終轉(zhuǎn)化成token，模型要先有智能才能被應(yīng)用所調(diào)用。

在面對(duì)黃仁勛時(shí)，王堅(jiān)承認(rèn)“開源模型正在改變我們的業(yè)務(wù)”。開源的生態(tài)，最終服務(wù)于阿里云，與通義大模型適配到一起，也對(duì)齊了阿里“讓天下沒有難做的生意”的使命。在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，免費(fèi)就是平臺(tái)經(jīng)濟(jì)的一種放大規(guī)模效應(yīng)的競(jìng)爭(zhēng)策略，在AI時(shí)代這一套同樣有效，Qwen系列模型的累計(jì)下載量已超4億次，衍生模型超14萬，位居全球排名第一。

而對(duì)于DeepSeek這個(gè)獨(dú)特的本土團(tuán)隊(duì)而言，開源不僅僅是商業(yè)策略，更是一種文化，吸引頂尖人才，逐步成為全球硬核創(chuàng)新貢獻(xiàn)者。DeepSeek證明了通往AGI的路將是由本土華人與硅谷華人趟出來的。

不過，北京仍然具備顯著的人才優(yōu)勢(shì)。黃仁勛說全世界一半的AI人才是華人，中國(guó)一半的頂尖AI人才應(yīng)該在北京。Meta狂挖硅谷華人，幾乎都是中國(guó)本科畢業(yè)的，再細(xì)節(jié)探究它新近曝光的，就可以發(fā)現(xiàn)清華貢獻(xiàn)了最多的AI研究人才，北大同樣貢獻(xiàn)巨大。事實(shí)上，年初，DeepSeek橫空出世的時(shí)候，胡佛研究所（Hoover Institution）的，就發(fā)現(xiàn)它的人才也離不開這兩所高校。

這些頂尖人才也可以通過北京的開源模型廠商證明自己的價(jià)值。在發(fā)布K2后，月之暗面員工自述稱，開源意味著更高的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，會(huì)倒逼自己做出更好的模型，與 AGI 的目標(biāo)更一致；唯一的遺憾就是，這條路不是自己率先走通的。相比投放流量，“硬實(shí)力就是最好的推廣”。這一點(diǎn)，對(duì)于開源模型，對(duì)于AI人才而言，都同樣有效。

上海正在奮起直追。從史上最大規(guī)模WAIC上，“東道主”的階躍星辰與MiniMax動(dòng)靜就可以見一斑。MiniMax創(chuàng)始人閆俊杰在WAIC上的主旨演講，被主辦方恰好排在了之后。后者也是這屆WAIC最大亮點(diǎn)之一。此前，Minimax五連發(fā)，終于讓一心想做“模都”的上海，終于出了個(gè)能打上國(guó)際榜單的大模型。今年3月，上海將規(guī)劃中的智算規(guī)模，從去年底“算力浦江”規(guī)劃到2025年底的30EFLOPS，提升到2027年底的200EFLOPS，短短兩年，足足增長(zhǎng)6倍。

在開源路線上，深圳也重視起來了。最近，騰訊在WAIC上開源了混元3D世界模型1.0，并披露了包括端側(cè)混合推理語言模型、多模態(tài)理解模型、游戲視覺模型等在內(nèi)的一系列開源計(jì)劃。

在中國(guó)，開源也在擁抱產(chǎn)業(yè)政策。在這一屆WAIC上，《人工智能全球治理行動(dòng)計(jì)劃》提議打造跨國(guó)開源社區(qū)和安全、可靠開源平臺(tái)，算是中國(guó)對(duì)美國(guó)《AI行動(dòng)計(jì)劃》的官方回應(yīng)。智能將是出海的“新新三樣”。新加坡數(shù)碼發(fā)展及新聞部（MDDI）部長(zhǎng)楊莉明就歡迎DeepSeek之類高性價(jià)比開源模型，幫忙覆蓋東南亞數(shù)百種語言的市場(chǎng)需求。此外，中國(guó)的行動(dòng)計(jì)劃還提出要“公共部門率先部署應(yīng)用”。這些城市的公共部門，一定會(huì)更加帶頭卷起來的。

創(chuàng)投機(jī)構(gòu)Benchmark的Bill Gurley看到了這一點(diǎn)。他認(rèn)為中國(guó)開放AI模型所產(chǎn)生的組合效應(yīng)非常強(qiáng)大，模型之間都可以互相改進(jìn)，新模型的推出也更容易。這種既開放又競(jìng)爭(zhēng)的生態(tài)，創(chuàng)新力特別強(qiáng)勁，將輕松超越任何一家專有模型。底下，一位AI創(chuàng)業(yè)者評(píng)論稱，任何“和它在一起”的國(guó)家，都會(huì)認(rèn)識(shí)到這是軟實(shí)力的新杠桿。這也是美國(guó)擔(dān)心的。與特朗普關(guān)系越來越密切的奧特曼，就在6月底一份關(guān)于中國(guó)AI的研究中點(diǎn)名了智譜。

有創(chuàng)新的卷，要好過沒有創(chuàng)新的。在卷的過程中暴露的問題，最終也將在應(yīng)用落地時(shí)得以淘汰、迭代與進(jìn)化。王堅(jiān)非常喜歡“群體心智”（collective mind）這個(gè)概念。在他看來，AI是一場(chǎng)馬拉松，今天的領(lǐng)先更像是進(jìn)入下一階段的一個(gè)“過程”而已。但是，“集體”推動(dòng)可以實(shí)現(xiàn)非常快速的迭代，這也是中國(guó)AI“人才紅利”的意義所在。

這輪你跑得快，下一輪可能換另一個(gè)人跑得快；節(jié)奏可能會(huì)慢下來，但只要你夠好，你就還能追上來……這不是殘酷，這是健康。因?yàn)槟愫妥钣懈?jìng)爭(zhēng)力的人在一起工作，這正是新技術(shù)誕生的方式。

事實(shí)上也是如此。這一個(gè)月來，全球最強(qiáng)開源模型的稱號(hào)，已經(jīng)迅速在R1-0528、K2、Qwen3-2507與GLM-4.5不斷流轉(zhuǎn)?，F(xiàn)在的懸念是，在OpenAI發(fā)布GPT-5后，它會(huì)專注于拿出一個(gè)開源模型，從中國(guó)企業(yè)頭上搶走桂冠嗎？

但也許更重要的，是中國(guó)在開源的基礎(chǔ)上建立起技術(shù)棧，在token經(jīng)濟(jì)上足以與美國(guó)的閉源前沿模型競(jìng)爭(zhēng)。