2025年大模型开源：新秩序与商业化的双赢

2025年，开源成为大模型领域的关键词。

自生成式AI革命以来，大模型的开源与闭源之争一直难以分出高下，各阵营争论不休，互不相让。

然而，随着时间的推移，答案逐渐清晰。

随着众多互联网大厂纷纷支持开源，开源阵营在2025年牢牢占据了主导地位，使得开源大模型的使用人数跃居全球首位。

显然，攻防态势已发生根本性变化。

DeepSeek撼动了旧秩序

过去，大模型领域曾是一成不变。

受海外ChatGPT的示范效应影响，大模型闭源一度被视为唯一出路，后来者大多也选择了闭源策略。

回顾来看，大模型闭源在数据安全、商业变现、响应速度等方面具有明显优势，ChatGPT等选择这条路也在情理之中，但在AI普惠、生态建设、市场抢占等方面也存在不足。

因此，开源大模型应运而生。

Meta是国外大模型开源的先锋，而国内则由阿里巴巴引领，众多企业纷纷转向开源路线。

如此，大模型领域形成了两大阵营对峙的新格局。

随之而来的，是日益激烈的隔空交锋，“未来开源模型会落后”与“没有开源就没有Linux，没有Linux就没有互联网”各有支持者。

在此背景下，折中方案浮现。

部分企业坚持闭源路线，同时对外提供第三方开源大模型，以满足不同场景需求，成为当时的最佳解决方案。

直到DeepSeek崛起，局面才出现微妙变化。

DeepSeek-R1的总训练时长约为80小时，训练成本仅为约29.4万美元，以低成本高效能颠覆了传统算力“大力出奇迹”的粗放模式。

更关键的是，DeepSeek采取了开源策略。

“DeepSeek时代”下，开源阵营声势大涨，越来越多互联网企业改换门庭，形成了一边倒的局面。

例如，腾讯旗下的混元世界模型1.5首次开源了业界最系统、最全面的实时世界模型框架，覆盖数据、训练、流式推理部署等全链路、全环节。

又如，OpenAI开源了新模型Circuit-Sparsity，该模型参数量仅0.4B，99.9%的权重为零，提出稀疏化新路径。

《中国智能互联网发展报告（2025）》显示，以DeepSeek、Qwen为代表的开源模型在核心性能上已追平甚至超越国际主流产品，完成了从“跟跑”到“并跑”的转变。技术差距的缩小，使市场竞争焦点从单纯性能比拼，迅速转向成本、效率和商业化能力。

与此同时，Meta却“叛变”了。

Meta旗下的Llama大模型一直是开源的重要代表之一，如今却转向闭源的Avocado大模型，计划于2026年第一季度左右上线。

“量子位”表示：“计划走向闭源的Meta，竟然是通过开源模型训练自己的闭源模型。对于多年以‘开源’为核心叙事的Meta而言，这无疑是一次战略转向。”

为何开源成为必由之路

抛开Meta不谈，拥抱开源依然是全球的主流趋势。这背后的原因有三。

首先，应用比拼成为共识。

大模型的尽头是AI应用已成为行业共识。谁能率先推出杀手级应用，谁就能掌握更大的行业话语权及更高的AI生态位。

QuestMobile的数据显示，截至2025年9月，AI市场进入快速迭代阶段，技术追求从“大而全”转向“精而强”，在成本可控范围内实现性能提升；AI应用市场移动端、PC端月活跃用户数分别达到7.29亿、2.00亿。

事实上，开源成为大模型落地的最短路径。将分散的力量聚拢、共同营造繁荣的AI应用生态，从而寻找AI时代的超级流量入口。这是一个双赢的格局，互联网大厂自然不会吝啬。

“零态LT”表示：“共识已形成后，接下来的竞争在于谁开源的尺度更大、干货更多。”

其次，大模型生态为王。

开源之下，开发者只需针对应用场景进行微调，大幅降低了创业和创新的门槛。从而减少了成本支出、缩短了迭代周期、提升了用户体验。

庞大的开发者群体也能进行技术反馈，打开技术边界。通过开源的知识聚合让大模型加速迭代。

“大模型在未来需要像互联网一样走向开源。”中国科学院院士梅宏表示，“由全世界共同维护一个开放共享的基础模型。”

再次，开源不等于免费。

“历史经验表明，”智谱CEO张鹏曾表示，“包括像MySQL和RedHat都已证明开源并不等于完全免费。”

“还有自己后期技术人员的投入、维护的成本。”

简而言之，开源之下也有商业化的路径。

(此处省略了部分中间内容)