開源模型已進入中國主導時代

哇，硅谷竟然被中國開源模型“占領”了！

連Yann LeCun都點贊認可：說得沒錯！

初代AI編程熱門工具Cursor和Devin，都被曝出號稱自研的模型，實際是套殼中國開源模型。

上個月，Cursor承認旗下Composer 2套殼Kimi K2.5。

首個推出“AI自動工程師”Devin的Cognition公司，其自研模型SWE-1.6疑似基于GLM模型進行后訓練。

類似案例越來越多，中國開源模型在硅谷的受歡迎度持續(xù)上升——

Shopify切換至Qwen后，每年節(jié)省500萬美元；愛彼迎聯(lián)合創(chuàng)始人Brian Chesky也表示：Qwen好用、快速又便宜，比GPT還實用！

智譜最新發(fā)布的GLM-5.1，作為部分指標超Opus 4.6的開源模型，性價比在硅谷也極具競爭力。

國產開源模型席卷硅谷

國外模型選擇蒸餾中國開源模型或在此基礎上后訓練，這類情況已屢見不鮮。

上個月，Cursor的自研模型Composer 2在基準測試中反超Opus 4.6，價格卻大幅降低。

結果沒過幾天就被曝出實際套殼Kimi K2.5。

雖然事件以雙方和解告終，但仍令人感慨。

Cursor作為初代AI編程的熱門工具，這種做法確實不太妥當！

此外，另一個熱門工具Cognition的自研模型SWE-1.6也被曝疑似基于GLM模型后訓練。

而且這家公司早有類似行為，前代SWE-1.5就開始“偷梁換柱”。

去年，SWE-1.5就被曝出是在GLM-4.6基礎上后訓練得到的。

當時相關梗圖廣泛傳播：

Cursor和Cognition最初都集成Claude和GPT的能力，如今卻紛紛轉向中國開源模型。

Cognition開發(fā)者Shawn Wang曾坦言：

只要基礎模型足夠優(yōu)秀，其具體特性就不再重要，因為強化學習和后訓練才是關鍵，也是區(qū)分模型的核心。

不過，初創(chuàng)企業(yè)不成體系，出現(xiàn)套殼還不承認，大家權當笑話看看。

但連巨頭也這么做，背后或許有更深層原因。

去年12月，Meta的“牛油果”項目被曝出使用Qwen開源模型進行蒸餾訓練。

此前，Meta旗下Llama模型長期主導開源領域，衍生模型數量和下載量均領先。

扎克伯格還曾公開呼吁構建以美國模型為核心的開源生態(tài)。

但如今，面對Llama系列增長乏力和東方模型的崛起，Meta做出了選擇。

經過9個月研發(fā)，Meta最新模型Muse Spark已發(fā)布，不過是閉源的。

另外，愛彼迎聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO Brian Chesky早就被Qwen的實力圈粉。

他曾公開表示：

我們很大程度依賴阿里巴巴的Qwen模型。它非常出色，速度快且價格低。我們也會用OpenAI的最新模型，但實際生產中不會大量使用，因為有更快、更經濟的模型可選。

小八卦：Brian Chesky和奧特曼是摯友，但涉及自家產品整合時，必須“親兄弟明算賬”…

Brian直言，OpenAI的連接工具“尚未完全準備好”。

愛彼迎的選擇，只是中國大模型技術實力的一個縮影。

學術界方面，斯坦福大學李飛飛團隊、艾倫人工智能研究所等頂尖機構在研究中也采用基于Qwen的技術方案。

去年年初，李飛飛團隊基于Qwen2.5-32B構建了頂級推理模型s1-32B，成本不到50美元。

該模型的數學和編碼能力，與OpenAI的o1、DeepSeek的R1等尖端推理模型不相上下。

艾倫人工智能研究所也基于Qwen2-72B構建了多模態(tài)系統(tǒng)。

Mira Murati創(chuàng)辦的獨角獸Thinking Machines Lab，也將Qwen作為默認微調選項。

中國開源模型在硅谷的走紅，由此可見一斑。

性價比成關鍵優(yōu)勢

硅谷為何如此青睞中國開源模型？

當然是因為性價比高。

Peter Yang算了一筆賬：在眾多基準測試中，中美同等質量模型的價格相差10-20倍。

以最新發(fā)布的幾款國產模型為例：

Kimi K2.5：每百萬token輸入4元/輸出21元；

MiniMax M2.7：每百萬token輸入2.1元/輸出8.4元；

GLM-5.1：每百萬token輸入6元/輸出24元；

Qwen3.6-Plus：每百萬token輸入2元/輸出12元。

這些模型在基準測試中的表現(xiàn)，接近甚至部分超過Opus 4.6、GPT-5.4等頂尖閉源模型。

而Opus 4.6的價格是每百萬token輸入5美元/輸出25美元，GPT-5.4則是輸入2.5美元/輸出15美元。

性價比一目了然。

節(jié)省超10倍成本，還能獲得不錯的模型表現(xiàn)，這難道不香嗎？

而且開源模型并非完全不如閉源模型。

早在Kimi推出K2時，Vercel CEO Guillermo Rauch就提到：

在內部智能體真實場景基準測試中，Kimi K2的運行速度和準確率優(yōu)于GPT-5和Claude Sonnet 4.5，準確率更是高出50%。

硅谷投資人Chamath也表示，Kimi K2性能強勁，且比OpenAI和Anthropic便宜得多。

自從艾倫人工智能研究所宣布削減開源模型研發(fā)資金、轉向AI應用后，美國開源AI的旗幟真的倒了。

開源模型，已進入中國主導的時代。

參考鏈接：

[1]https://x.com/petergyang/status/2042248752157839793?s=20

[2]The All-You-Can-Use AI Subscription Won’t Last Forever

本文來自微信公眾號“量子位”，作者：關注前沿科技，36氪經授權發(fā)布。

本文僅代表作者觀點，版權歸原創(chuàng)者所有，如需轉載請在文中注明來源及作者名字。

免責聲明：本文系轉載編輯文章，僅作分享之用。如分享內容、圖片侵犯到您的版權或非授權發(fā)布，請及時與我們聯(lián)系進行審核處理或刪除，您可以發(fā)送材料至郵箱：service@tojoy.com