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開發(fā)者實測,用了中國開源AI后,Llama突然不香了?

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2025年的AI圈有點意思,表面上看還是閉源模型占大頭,OpenRouter最新報告說閉源模型市場份額還穩(wěn)在70%。

但你要是湊近了看開源這塊兒,風向早就變了以前是西方模型說了算,現在中國團隊做的那些模型,正悄悄把地盤搶過來。

這事兒沒多少人喊口號,可開發(fā)者電腦里的工具早就換了一批。



剛開始我也沒太在意,畢竟科技圈新東西出來時,大家都愛湊個熱鬧,下載量沖一波就降了。

但今年不一樣,像DeepSeekV3、KimiK2這些中國模型,發(fā)布完非但沒涼,調用量反倒越來越高。

有個做開發(fā)的朋友跟我說,他們公司服務器里現在跑的AI引擎,一半都是中國團隊的模型。

這可不是隨便玩玩,是真拿它們當吃飯的家伙用了。

以前咱們一提中國科技產品,總覺得是“平價替代”,便宜但差點意思。



今年徹底改觀了。

就拿編程這塊兒說,阿里巴巴那個Qwen3Coder,我親眼見朋友用它寫一個復雜的數據庫接口,以前用別的模型得調半天參數,現在直接生成的代碼就能跑,連注釋都給寫明白了。

這哪是“替代”,分明是反過來把標準提上去了。

要說這權力交接怎么發(fā)生的,得先看看西方開源模型的處境。

以前Meta的Llama系列多火啊,開發(fā)者電腦里幾乎都有。

今年再問,好多人都說“早換成DeepSeekR1了”。



不是說Llama不行了,而是它更新太慢,社區(qū)里提個bug反饋,半個月沒動靜。

反觀中國團隊,今天用戶說代碼生成有問題,明天新版本就把修復包放出來了。

更有意思的是“粘性”這事兒,我查了下幾個中國模型的使用曲線,完全不是“發(fā)布即巔峰”的樣子。

KimiK2發(fā)布三個月后,調用量還在漲,為啥?因為開發(fā)者把它嵌到自己的工作流里了。

有個做數據分析的團隊,用它處理客戶的財務報表,從最初試用到現在,已經離不開了。



這種從“試用”到“必需”的轉變,才是真的站穩(wěn)了腳跟。

西方模型份額下滑,不是中國模型“搶”了多少,是它們自己把機會讓出來了。

以前開源社區(qū)的創(chuàng)新節(jié)奏,都是硅谷帶著跑。

現在呢?中國團隊每周一個小更新,每月一個大版本,算法優(yōu)化、推理速度提升,全往實用了整。

開發(fā)者不傻,誰能幫他們少加班、多賺錢,他們就用誰的工具。



以前總有人說“中國AI只會抄”,今年這話沒人提了。

為啥?因為在數學推理這種硬核領域,中國模型真的站起來了。

DeepSeekV3做微積分題,準確率比某些西方閉源模型還高。

有個大學教授跟我吐槽,現在學生交的數學作業(yè),邏輯鏈比以前清晰多了,一問才知道,都是用中國模型輔助推導的。

這可不是抄來的,是真刀真槍拼算法拼出來的。



中國模型能突圍,最關鍵的是撕掉了“價格標簽”。

以前可能靠免費吸引用戶,今年全是硬碰硬比性能。

就拿數學推理來說,有個國際排行榜,中國模型包攬了前三個位置。

不是說參數堆得多,而是算法優(yōu)化做得好。

同樣的硬件條件,中國模型跑起來又快又準,這才是真本事。



垂直領域的突破也很關鍵,中國團隊沒想著一下子包打天下,而是盯著幾個硬骨頭啃。

編程和數學推理,這倆都是AI領域的“高地”,技術壁壘高。

結果呢?Qwen3Coder在代碼生成效率上,把西方同類模型甩出去一截,DeepSeekV3做數學證明題,連數學系教授都覺得“思路清晰”。

這種“尖刀突破”,比撒胡椒面似的全面進攻管用多了。

還有個被忽略的點,就是對開發(fā)者需求的理解。



西方模型總想著做“全能選手”,結果啥都沾點邊但不精。

這種“你需要啥我就做啥”的態(tài)度,誰不愛?

芯片管制這事兒,反而成了倒逼創(chuàng)新的動力。

大家都知道高端芯片不好拿,中國團隊就死磕算法優(yōu)化。



同樣的算力,別人跑一次的時間,他們能跑三次,還更準。

這種“以軟補硬”的思路,反倒走出了一條自己的路。

現在硅谷那邊都在研究,怎么用中國模型的算法邏輯去優(yōu)化他們的硬件效率,這算不算是“反向輸出”?

現在全球開發(fā)者選模型,早就不看“出身”了。

管你是中國的還是西方的,能幫他們解決問題的就是好模型。



有個國外論壇搞了個投票,問“你現在最離不開的AI工具是啥”,前三名全是中國模型。

底下評論區(qū)有人說“以前覺得用中國模型是‘嘗鮮’,現在是‘剛需’”。

這話挺實在,技術這東西,終究得靠實力說話。

以前開源生態(tài)的規(guī)則都是西方定的,更新節(jié)奏、功能方向,他們說了算。

現在變了,中國團隊用高頻更新和快速響應,把社區(qū)的創(chuàng)新節(jié)奏帶起來了。



開發(fā)者習慣了這種“今天提需求明天有反饋”的日子,再用回那些更新慢的模型,自然覺得別扭。

這規(guī)則,不知不覺就改過來了。

有人擔心“閉源巨頭會不會打壓”,其實沒必要。

閉源模型有閉源的優(yōu)勢,比如極端復雜的通用推理。

但開源這塊兒,中國模型已經把“好用”的標準立起來了。



未來很可能是閉源巨頭守著高端市場,開源領域中國模型帶著大家往前跑。

這種分工,說不定是最好的結果。

說到底,這場權力交接不是靠喊口號,是靠一個個模型迭代、一行行代碼優(yōu)化拼出來的。

從“跟跑”到“并跑”,再到某些領域“領跑”,中國開源AI用實力證明了自己。

以后咱們聊AI,可能不會再分“東方西方”,只會問“這個模型好不好用”。



這種變化,才是真的“震耳欲聾”。

現在再打開開發(fā)者的電腦,你會發(fā)現以前那些熟悉的西方模型圖標少了,取而代之的是DeepSeek、Qwen這些名字。

沒人敲鑼打鼓宣布“權力交接完成”,但工具的變遷,就是最真實的答案。

這場靜悄悄的比賽,中國團隊用代碼和算法,寫出了自己的得分牌。



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