北京
聽雨 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI
嚯，硅谷居然被中國開源模型占領了！
連Yann LeCun也點贊：說得對！
初代AI編程炸子雞Cursor和Devin，都被曝出號稱自研的模型，其實套殼的就是中國開源模型。
上個月，Cursor承認了旗下的Composer 2套殼Kimi K2.5。
當初首個推出“AI自動工程師”Devin的公司Cognition，其自研模型SWE-1.6，則疑似在GLM模型上進行后訓練。
其實不止這兩家，類似的例子越來越多，中國開源模型在硅谷的受歡迎程度與日俱增——
Shopify因切換至Qwen，每年節省500萬美元；愛彼迎聯創Brian Chesky也曾表示：Qwen又好又快又便宜，比GPT還好用！
而且智譜最新發布的GLM-5.1，是部分指標超Opus 4.6的開源模型，估計性價比放在硅谷也相當有競爭力了。
國產開源模型橫掃硅谷
國外模型選擇蒸餾中國開源模型，或是在此基礎上進行后訓練，這事兒已經不少見了。
上個月，Cursor的自研模型Composer 2在基準測試上反超了Opus 4.6，價格還腳踝斬。
結果沒得意兩天就被曝出其實套殼Kimi K2.5。
雖然事情以雙方握手言和告一段落，但讓人唏噓不已。
Cursor啊Cursor，你好歹是初代AI編程當紅炸子雞，這事兒干得也不太地道了！
除此之外，另一位炸子雞Cognition，其自研模型SWE-1.6也被曝疑似在GLM模型上進行后訓練。
而且這家伙是個老慣犯了，從前代SWE-1.5就開始偷梁換柱。
去年，SWE-1.5就被曝是在GLM-4.6上進行后訓練得到的。
當時的梗圖傳得滿天飛：
Cursor和Cognition最早集成的都是Claude和GPT的能力，但現在已經紛紛轉投中國開源模型的懷抱。
Cognition的開發者Shawn Wang還曾直言：
- 只要基礎模型足夠好，它的具體特性就越來越不重要了，因為強化學習和后訓練才是關鍵所在，也是區分彼此的關鍵所在。
不過嘛，初創獨角獸不成建制，出現套殼還拒不承認，大家就當個笑話看。
但連巨頭也這么干，或許背后還存在更深層次的原因。
去年12月，Meta的“牛油果”項目曾被曝出使用Qwen開源模型做了蒸餾訓練。
在此之前，Meta旗下的Llama模型曾長期主導開源領域，其衍生模型數量和下載量均保持領先地位。
扎克伯格還曾經公開呼吁，要構建以美國模型為核心的開源生態。
但現在，面對自身Llama系列增長乏力與東方模型的強勢崛起，Meta已經做出了選擇。
經過9個月的奮戰，Meta的最新模型Muse Spark已經交卷，不過也是妥妥的閉源了。
此外，愛彼迎的聯創兼CEO Brian Chesky，早就被Qwen的實力圈粉了。
他曾經公開表態：
- 我們很大程度上依賴阿里巴巴的Qwen模型。它非常好，速度也很快，而且很便宜。
我們也會用OpenAI的最新模型，但在實際生產中通常不會大量使用，因為有更快、更經濟的模型可供選擇。
小八卦，Brian Chesky和奧特曼還是摯友。不過涉及自家應用產品整合時，必須得“親兄弟，明算賬”…
Brian直言不諱，表示OpenAI提供的連接工具還“沒有完全準備好”。
愛彼迎的選擇，只是中國大模型技術實力的一個縮影。
在學術界，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了基于Qwen的技術方案。
去年年初，李飛飛團隊曾基于Qwen2.5-32B構建了一個頂級推理模型s1-32B，成本不到50美元。
該模型的數學和編碼能力，與OpenAI的o1和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，構建了其多模態系統。
還有Mira Murati創辦的獨角獸Thinking Machines Lab，也把Qwen作為默認的微調選項。
中國開源模型在硅谷的走紅，可見一斑。
性價比壓倒一切
為啥硅谷這么熱衷于中國開源模型？
當然是因為量大便宜
Peter Yang算了一筆賬：在許多基準測試中，中美同等質量的模型價格相差10-20倍
就拿最新發布的幾款國產模型來說：
- 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。
這幾款模型在基準測試上的表現，都接近甚至部分反超了Opus 4.6、GPT-5.4等頂尖閉源模型。
但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。
這性價比，一目了然。
節省超10倍價格，拿到一個還不錯的模型表現，豈不是美滋滋？？
而且開源模型也并非完全打不過閉源。
早在Kimi還只出了K2的時候，Vercel CEO Guillermo Rauch就曾提到：
在內部智能體真實場景基準測試中，Kimi K2在運行速度和準確率上優于GPT-5和Claude Sonnet 4.5。
其中準確率更是高出50%。
硅谷投資人Chamath也曾表示，Kimi K2性能夠強，且比OpenAI和Anthropic便宜太多。
而且自從艾倫人工智能研究所宣布削減開源模型研發資金，轉向AI應用后，美國開源AI的旗幟就真倒了。
開源模型，已經來到了中國時間。
[1]https://x.com/petergyang/status/2042248752157839793?s=20
[2]The All-You-Can-Use AI Subscription Won’t Last Forever
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