中國AI實驗室將開源權重轉化為四種不同策略
專欄概述
7月25日，Nvidia執行長黃仁勳在X平台發表了他生平首篇帖子，為一件不尋常的事背書：一封聯合聲明。該聲明由Meta、Microsoft、Hugging Face等公司共同簽署，主張開源權重模型應與封閉式前沿系統並列，成為AI版圖中永久的組成部分，而非次要的追趕者層級。這更像是一項原則性聲明，而非任何產品的發布公告。然而，其時機卻產生了奇特的共鳴，因為在那封信發佈的前後幾天，四家中國AI實驗室推出了四款模型，這些發布內容加在一起，將信中抽象的觀點具體化——同時也使其變得複雜。月之暗面（Moonshot AI）、深度求索（DeepSeek）、阿里巴巴和MiniMax目前正在推出開源權重模型，但它們這樣做的原因和方式各不相同。「開源權重」並非這些公司匯聚於單一策略的結果；它是一個標籤，被四家不同的公司賦予了四種不同的賭注。
直言不諱的聲明
黃仁勳的聲明之所以引人注目，並非因為其論點本身——許多研究人員都曾提出過開源權重能加速下游研究，並讓較小的開發者有機會基於前沿級技術進行構建的觀點。引人注目的是誰簽署了這份聲明以及簽署的時間。一家硬體公司、一個基礎模型實驗室、一個雲端平台和一個開源模型託管中心公開同意，開源權重不是過渡方案，而是一個持久的類別，這是一個信號，表明圍繞開源模型的商業生態系統——晶片、託管、微調服務、企業部署——已經成熟到值得以書面形式捍衛的地步。正是這個生態系統，使得中國實驗室在前幾個月表現得最為活躍，這也是為什麼我們應該將它們幾乎同時發布的內容並排閱讀，而不是作為孤立的新聞項目來看待。
月之暗面的賭注：越大越好
月之暗面對於「開源權重」作為市場營銷和技術聲明的含義表達得最為直白。它在7月19日發布了Kimi K3的預覽版，擁有2.8萬億參數和百萬token級的記憶能力，隨後在7月28日發布了完整版本，宣稱這是迄今為止發布的最大開源權重模型，定位為在能力上媲美美國頂級封閉系統。無論「最大」一詞在獨立復現基準測試時是否經得起推敲，其戰略邏輯在其自身框架內是清晰的：月之暗面將純粹的規模視為開源權重可信度的一種形式。如果你要免費提供一個模型，那麼就提供一個足夠大的模型，讓任何人都無法將開源層級貶低為真實事物的折扣版。這是一個賭注，即規模本身就是頭條新聞，而這則新聞對月之暗面來說，現在比更輕量、更高效模型帶來的價值更高。
深度求索的雙軌策略：釋放權重，價格 undercut
深度求索正在進行一場不同的實驗，值得注意的是，它有兩個變量而不是一個。4月，該公司發布了DeepSeek V4的開源預覽版，這是一個擁有萬億參數、上下文窗口達百萬token的模型——完全處於與月之暗面發布相同的規模討論範疇。但一個月後，深度求索做了一件與開源權重無關的事：它將其旗艦V4-Pro API定價的75%折扣永久化，而不是限時促銷，實際上使其成為市場上最便宜的前沿級API。將這兩步棋結合起來，深度求索的策略便清晰呈現為雙管齊下，而非單一維度。開源權重服務那些希望自行託管、微調或直接審視模型的受眾；激進的API定價則服務於那群只想進行推理而不想承擔任何額外負擔的更大受眾。深度求索並沒有在「開源」和「便宜」這兩個競爭身份之間做出選擇——它利用這兩者來觸達不同的客戶群，而這些客戶群是單靠其中任何一項都無法服務的。
阿里巴巴的產品組合方法：一個旗艦，一個專家
阿里巴巴的Qwen團隊採取了另一條不同的路線，將開源權重視為需要刻意填充的產品組合，而不僅僅是一個單一的旗艦賭注。專門針對編程任務發布的4800億參數模型Qwen3-Coder，以及萬億參數的通用旗艦模型Qwen3-Max-Preview，在約六週內相繼推出，顯然不是為了互相競爭——而是為了覆蓋不同的任務。這是一種有意義上不同的開源權重策略，區別於「發布你能拿出的最大的東西」。這讀起來更像是一條產品線，而不是一款單一產品：一款面向最廣泛開發者基礎的通用模型，以及一款專為單一垂直領域（代碼生成和智能體編碼工作流）設計的專家模型，在該領域企業願意為微小的質量提升支付溢價的意願最高。覆蓋範圍，而非規模，是其組織理念的核心。
MiniMax的狹窄賭注：自我改進的智能體
MiniMax選取了四家中最狹窄的車道， arguably 也是最技術特定的車道。4月以開源權重發布的M2.7，主打的是自我進化的智能體架構，而非通用聊天或推理能力，其在SWE-bench Pro上的得分為56.22，在Terminal-Bench 2上的得分為57.0——這些基準測試衡量的是智能體自主完成實際編碼和基於終端任務的能力，而不僅僅是回答問題的能力。當月之暗面在銷售規模，阿里巴巴在銷售覆蓋範圍時，MiniMax在銷售一種能力：一個圍繞智能體應通過自身迭代在任務中變得更強這一理念構建的開源模型，而不需要更大的基礎模型或更多的微調數據。這是一個賭注，認為開源權重模型下一個競爭軸心將不再是參數數量，而是模型作為自主系統核心的運作效率。
「開源權重」實際上為他們帶來了什麼
將這四家公司並排對比，有趣的結論並非中國AI實驗室都決定開源權重是未來——而是它們各自對開源權重的用途得出了不同的結論。對於月之暗面而言，開源權重既是規模聲明，也是可信度聲明。對於深度求索而言，它們是雙軌分發策略的一半，另一半由價格承擔。對於阿里巴巴而言，它們是在通用旗艦和編程專家之間建立市場覆蓋範圍的方法，且兩者不會相互競爭。對於MiniMax而言，它們是針對智能體自我改進這一更狹窄、更具技術性的賭注的載體。黃仁勳的信件將「開源權重」視為一個在原則上有必要捍衛的類別。這四個發布內容顯示，在該類別內部，實際的戰略內容差異巨大——而且這種多樣性，比任何單一發布內容，可能是關於開源模型下一步走向的更持久的故事。