开源这件事情对于AI大模型开发企业来说是非常艰难的，但对于整个生态发展又是非常有必要的。如Deepseek的开源直接引发国际震荡，彻底击碎了美国的AI霸权。在我国，随着阿里等大厂的不断加入，整个开源和下沉应用生态已在国际领先。

那我们国内有哪些开源大模型，它们又各自有什么特点呢？今天就给大家分享一下。

一、Qwen系列（阿里巴巴）

技术突破：全球首个混合推理模型（快思考+慢思考集成），支持动态算力分配；MoE架构总参数量235B，激活仅需22B，效率提升显著。

性能优势：登顶全球开源模型榜（如AIME25数学推理81.5分、BFCL智能体评测70.8分）；多语言支持119种语言，涵盖方言及小语种，适配全球化场景。

特色亮点：低成本部署（4张H20 GPU即可运行满血版）。提供8款尺寸模型（0.6B~235B），覆盖手机端到企业级需求。

应用领域：跨语言商务翻译、电商客服（如联想智能体“百应”接入）。教育、金融领域专业问答与文档生成。

行业影响力：全球衍生模型超10万，HuggingFace下载量占比30%，超越Llama成第一开源生态。

二、GLM-4.5（智谱AI）

技术突破：首创GUI Agent跨平台操作能力，可自主操作浏览器获取私域知识（如知乎、小红书）。

性能优势：数学推理、代码生成对标GPT-4o，支持动态任务拆解与多模态交互。纯前端视觉感知技术突破API限制。

特色亮点：“边想边干”模式优化复杂任务执行路径（如采购年货、社交分享）。开源视觉语言模型CogAgent强化图像界面理解。

应用领域：教育（定制学习方案）、科研（论文分析）、企业流程自动化（财务报账缩短50%时间）。

行业影响力：推动AGI五级技术路线，赋能金融、政务等高合规场景。

三、DeepSeek R1（深度求索）

技术突破：MoE架构+MLA（多头潜在注意力）机制，激活参数仅370亿，训练成本仅557万美元（为GPT-4的1/30）。

性能优势：推理速度达GPT-4的10倍，API价格低至0.004元/千token。长文本处理20万token，中文优化领先。

特色亮点：开源代码库FlashMLA降低开发门槛，吸引全球开发者。适配昇腾国产芯片，实现高性能推理。

应用案例：医疗（医院本地化部署）、政务（智能审批）、金融（十余家券商投研分析）。

行业影响力：打破闭源垄断，推动AI普惠化，月活用户超3000万。

四、Kimi K2（月之暗面）

技术突破：超长上下文处理（20万token）与多模态思考融合，支持深度关联推理。

性能优势：Short-CoT模式数学/代码能力超GPT-4o达550%。

登顶开源模型社区投票榜首（LMArena榜单）。

特色亮点：个人助理场景全覆盖：日程管理、教育辅导、旅行规划。

应用领域：商务辅助（合同生成）、知识检索（多文档同步处理）。

行业影响力：助力北京建设“开源之都”，推动国产模型国际竞争力。

五、混元 3D（腾讯）

技术突破：全栈多模态生成技术，覆盖文本、图像、3D及视频内容。

性能优势：中文创作自然流畅，广告文案生成效果突出。接入超700个业务场景，支持高并发企业级部署。

特色亮点：结合知识图谱增强事实性输出（如法律合同审核）。开源混合推理MoE模型Hunyuan-A13B。

应用案例：智能客服（人工提效50%）、工业制造（流程优化）。

行业影响力：构建MaaS（模型即服务）生态，推动文创与制造业升级。

六、MiniMax Text-01（MiniMax）

技术突破：Speech-02语音模型支持32种语种及方言情绪表达。

性能优势：稀缺小语种（如非洲斯瓦西里语）覆盖领先。多轮对话一致性优化。

特色亮点：语音合成支持方言与情感语调，适配跨文化场景。

应用领域：全球化智能客服、无障碍通信（如印度19种方言适配）。

行业影响力：提升技术包容性，助力弱势语言文化传播。

七、ERNIE 4.5（百度）

技术突破：知识增强+多模态融合，强化中文搜索与专业领域理解。

性能优势：医疗、金融垂直领域问答准确率超通用模型。深度搜索功能整合海量知识图谱。

特色亮点：文心一言开源生态覆盖4500家企业，核心产业规模近6000亿。

应用案例：智能写作辅助、医疗咨询（如Baichuan-M1医疗增强模型）。

行业影响力：培育940万开发者，开源参与者数量全球第二。

八、豆包大模型（字节）

技术突破：稀疏MoE架构实现7倍参数杠杆，训练零外部数据依赖。

性能优势：多项基准超越GPT-4o，实时语音模型全量上线。

长文本生成与社区推荐系统深度融合。

特色亮点：社交平台内容创作优化（如生成高互动性评论）。

应用领域：短视频脚本生成、个性化推荐（火山引擎API调用）。

行业影响力：推动AIGC与影视、广告制作快速融合。

九、盘古 Pro MoE（华为）

技术突破：720亿参数混合专家模型，昇腾推理技术实现国产算力突破。

性能优势：气象预测模型精度达98%（10天周期）。适配国产芯片，降低对英伟达依赖。

特色亮点：开源稠密模型+MoE架构双路线，支撑复杂科学计算。

应用案例：全球南方国家气象预警（如MITAO Forecast联合应用）。

行业影响力：构建“开源生态+闭源核心”混合模式，重构全球AI治理话语权。

十、MiniCPM-V-4（面壁智能）

技术突破：轻量化端侧模型，高性能适配移动设备。

性能优势：图像-文本跨模态理解优化，模型下载量国内前五。低算力需求下保持SOTA性能。

特色亮点：科学智能广场平台下载超27万次，辐射上万开发者。

应用领域：工业质检（代码生成实现自动化）、教育工具（移动端部署）。

行业影响力：推动成熟制程芯片AI应用，降低技术落地门槛。

在整个国际AI开源生态中，中国开源模型下载量激增（如Qwen超3亿次），将推动全球国家技术平权，让AI大模型能更好地应用落地，加快AI的普惠化发展。

我们从以上的分析中可以看出，国内AI大模型正在向着算力-算法协同方向发展，国产芯片（昇腾/寒武纪）与模型深度适配，算力成本将降低60%以上。而在垂直场景渗透方面，制造业、金融、医疗成落地的主战场。在生态竞争方面：阿里、腾讯等构建的“开源+商业服务”闭环模式，已将衍生模型数量突破10万个以上。

作为AI大模型的开发者，我们该怎么选择呢？企业级复杂任务选DeepSeek R1；全球化多语言场景用Qwen；追求智能体原生支持就用GLM-4.5；长文本法律/科研首选Kimi K2。

最后不得不感叹，中国真的是太了不起了！我们以开源开放的方式重构了AI的竞争范式，从技术追随者变为规则制定者，让硅塔之外的每一片土地，都能点亮智能的微光。

十一、AI大模型学习路线

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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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