在全球 AI 技术迅猛发展的浪潮中，中国开源 AI 模型异军突起，展现出诸多显著优势，正深刻地影响着 AI 产业的格局。从技术性能的突破，到开发成本的优化，再到开源生态的构建，中国开源 AI 模型以其独特魅力，在国际舞台上崭露头角。

中国开源 AI 模型在技术性能上不断实现重大突破。以 DeepSeek-V3 为例，这一拥有 6710 亿参数的超大规模语言模型，采用混合专家（MOE）架构，根据任务需求动态激活特定参数，极大提升了模型效率。在处理每个词元时仅激活 370 亿参数，与庞大的总参数形成鲜明对比。同时，引入无辅助损失的负载均衡策略和多词元预测（MTP）技术，确保各 “专家” 均衡运行，将生成速度提升三倍，

7 月发布的阿里通义千问 AI 编程大模型 Qwen3-Coder 同样表现亮眼。在代码占比 70% 的 7.5T 数据上预训练，并经编程及智能体任务强化学习，编程能力登顶全球开源模型阵营，超越 GPT4.1 等闭源模型，比肩全球最强的编程模型 Claude4，具备出色的 Agent 能力，能通观全局自主安排工作，调用多种工具解决复杂编程任务。

成本方面，中国开源 AI 模型展现出颠覆传统的优势。开发训练成本高昂曾是制约 AI 技术普及的一大瓶颈，而中国开源模型打破了这一困境。DeepSeek-V3 的训练成本约 557.6 万美元，仅为其他主流模型（如 GPT-4）的 1/10 左右，OpenAI 创始成员安德烈・卡帕蒂强调，如此性能级别的模型通常需 1.6 万到 10 万个 GPU 的集群来训练，而中国初创公司仅用 2048 个 GPU 在 57 天内便完成。

这种低成本优势，让中小企业和开发者能以极低门槛调用顶尖 AI 能力，彻底打破闭源巨头的技术垄断，极大加速了 AI 在垂直领域的渗透。

开源生态的构建是中国开源 AI 模型的又一核心优势。中国开源模型赋予用户广泛自由度，如 DeepSeek 发布的 R1、V3 以及 Janus-Pro 等大模型，用户可自由使用、复制、修改、合并、发表、分发、再授权或销售，还能部署到自有服务器保护数据隐私。AI 大模型社区 Hugging Face 成功复现 DeepSeek-R1，这是中国 AI 大模型首次被复现，全球多家企业宣布接入或以此为基础开发本地化引擎，如印尼教育公司 Ruangguru 借此优化教学模型，俄罗斯 Yandex、印度 Yotta 等开发出本地化 AI 模型。

此外，国内开源环境日益成熟，截至目前，已孵化超 3000 万个开源项目，覆盖从芯片到框架再到应用的全产业链。据中国工业和信息化部数据，软件开发者数量突破 940 万，开源参与者数量排名全球第二。中国开源 AI 以 “合作共赢” 为理念，促使更多企业摒弃 “闭门造车”，加入开源行列，形成 “创新 — 共享 — 再创新” 的良性循环。

在全球 AI 竞争日益激烈的当下，中国开源 AI 模型凭借技术、成本和生态等多方面优势，正重塑 AI 产业格局，为全球 AI 技术的开放、多元、高效发展注入强大动力，推动着 AI 技术迈向普惠大众的新阶段。