国外社区全面盘点中国开源 AI 力量

近年来，中国开源大模型的快速发展引发了国际社会的高度关注。Interconnects.ai 在 2025 年 8 月发布的《RankingtheChineseOpenModelBuilders》对中国主要开源模型实验室进行了系统性评估，并在国外行业和社区中引发热烈讨论。本文基于该文章，结合作者与平台背景、排名内容与价值、国外行业的讨论与反馈，分析了西方视角下的中国开源模型生态。通过客观梳理可见，中国开源团队在技术与生态贡献上逐渐形成国际影响力，但其在国外落地仍面临信任、合规与地缘政治的制约。

一、作者与平台背景
本文所依托的分析文章由 Nathan Lambert 主导撰写，他是加州大学伯克利分校博士，曾任职于 Meta、DeepMind 和 Hugging Face，目前在美国 Allen Institute for AI（AI2）担任研究员¹。Lambert 同时运营 Substack 平台上的 Interconnects 专栏，该专栏目前拥有超过五万名订阅者，包括来自硅谷、欧洲与亚洲的研究人员、工程师与投资人，被多位学者和从业者称为“当前最值得关注的 AI 评论平台之一”²。
Interconnects 的定位并非传统学术论文，而是结合研究敏感度与行业洞察的评论性内容。它的价值在于能够快速捕捉前沿趋势，并以清晰的框架帮助读者理解复杂的生态格局。因此，这篇关于中国开源模型的排名虽非官方权威报告，却在国外行业中具有较强的参考性和话题影响力。
二、文章的主要内容与价值
在《RankingtheChineseOpenModelBuilders》中，作者提出了一个核心评估逻辑：并非以模型绝对性能为唯一标准，而是以“开源贡献的质量与数量”为主要依据，即实验室是否持续发布开放模型、其开放程度如何、是否对国际研究社区产生支持³。
文章将这些实验室分为四个层级：前沿（At the frontier）、紧随者（Close competitors）、值得关注（Noteworthy）、新兴力量（On the rise），并在最后增加了 荣誉提及（Honorable Mentions）。
在“前沿”层级，作者重点提到 DeepSeek 和 Qwen。DeepSeek 以 V3 和 R1 模型引发全球关注，凭借开放链式思维方法和高频率的模型更新，成为开源生态中的领导者。Qwen 则以多模态全谱系模型著称，不仅涵盖语言、视觉、图像、视频，还特别提供 GGUF、MLX 等西方社区常用格式，提高了国际使用便利性。
在“紧随者”层级，文章列出 Moonshot AI（Kimi） 和 Zhipu AI。Kimi 的 K2 模型采用 MoE 架构，具备百万上下文能力，是中国开源的重要尝试。智谱的 GLM-4.5 与 GLM-4.5V 不仅在语言处理上表现突出，还进入了多模态生成领域。
在“值得关注”层级，包括 StepFun、腾讯混元、红笔记、MiniMax、InternLM/OpenGVLab、Skywork 等。这些团队要么正在从闭源向开源转型，要么聚焦细分方向（如视频生成、OCR、长上下文推理），展现了中国开源的多样化。
在“新兴力量”层级，文章点到 字节跳动 Seed、OpenBMB、 小米、百度 等，虽然整体影响力尚不及前几梯队，但已在研究性模型、小型高效模型和多模态探索上有持续发布。
在“荣誉提及”部分，作者提到 华为 Pangu、北京人工智能研究院（BAAI）、蚂蚁集团 inclusionAI、阿里国际电商团队 等，它们在特定领域保持活跃，但整体贡献尚不足以进入前四个核心层级。
整体来看，文章的价值在于为国外读者提供了一份清晰的“中国开源模型生态地图”，展示了哪些团队处于领先地位，哪些团队正在追赶，以及整个生态的多样性和快速发展。
三、国外行业与社区的讨论
国外多家 AI 社区对这篇文章进行了直接回应与讨论，而不是仅聚焦具体模型。以下是他们关注的核心议题，以及代表性的讨论语句：
1.对文章结构方法的认可
在 r/LocalLLaMA 社区，有用户评论认为这篇文章提供了“第一次看到对中国开源生态比较系统的英文梳理”，对于帮助行业建立整体视角具有积极价值。虽然 Reddit 上并未大段引用，但整体倾向认同文章的结构清晰、有助于理解生态布局。
2.对评估标准的讨论与分歧
也有社区成员对文章的分类提出疑问。例如在 r/DeepSeek 社区，有用户提到：“This is a good list. Kimi should be Frontier though”，认为 Moonshot AI（Kimi）被归在“紧随者”层级存在低估可能。
3.文章作为信息入口的价值
虽 Reddit 上社区对模型讨论较多，但多个从业者指出，这篇文章为陌生的西方读者提供了快速了解中国开源模型生态的入口，而不是最终结论。即它更像是一份“观察框架”而非绝对权威。
4.提醒主观性与进一步验证需求
社区中也有人强调，尽管本文结构清晰，但毕竟属于评论性排名，缺乏统一客观标准，因此建议结合更多独立数据再做判断。公众普遍认同其启发价值，同时也提醒用户不要把它当作最终定论。
不过，国外行业普遍保持谨慎态度。Interconnects 的另一篇文章指出，尽管中国模型技术先进，但西方企业在采纳时仍顾虑合规、知识产权与潜在的安全风险，尤其担心后门或政策导向性问题4。这种担忧使得即便承认中国模型的实力，实际采用上仍有保留。
四、客观评价与中立思考
整体而言，这篇文章的最大价值在于为国外行业提供了一个“理解中国开源生态的快速入口”。它既有学术背景的支撑，也有开源社区的实践参考。但我们必须认识到，这样的排名不可避免地带有主观性，其衡量标准更多关注“开源贡献”，而非单纯的学术指标或商业指标。
更重要的是，国外行业对中国模型的态度是“承认技术实力—但保持谨慎采用”。这种态度背后既有客观的安全考量，也受地缘政治与监管环境影响。从中立角度看，这类评价既是交流的桥梁，也可能成为限制合作的屏障。
对于中国团队而言，如何在开放生态中持续积累国际信任、在透明度与合规性方面与全球标准接轨，将是其未来能否被更广泛接纳的关键。
五、结语
Interconnects.ai 的这篇文章不仅是一份排名，更是一次西方行业对中国开源生态的观察与投射。它帮助国外行业快速理解中国的开源力量，同时也反映出技术认可与信任谨慎并存的复杂态度。从长远看，随着中西方在 AI 技术与政策上的互动加深，这类跨文化的分析与讨论将成为常态。理解这种讨论，并在其中找到合作与沟通的空间，或许是中国开源团队进一步走向全球的关键。
附全文翻译
今年夏天，中国的AI生态系统以其持续不断发布的出色开放模型，席卷了整个人工智能世界。其中最受西方媒体关注的旗舰版本是像Qwen 3、Kimi K2或Zhipu GLM 4.5这样的模型，但紧随其后的是一大批在发布质量和节奏上都非常接近的提供商。
在这篇文章中，我们根据对开放AI生态系统的贡献质量和数量，对中国排名前19的实验室进行了排名——这并非一个关于原始能力的列表，而是关于产出的列表——从顶尖的DeepSeek到新兴的开放研究实验室。如果想更详细地了解所有具体模型，我们建议您研究我们的“产品日志”（Artifacts Log）系列，该系列每个月都会记录所有主要的开放模型发布。我们计划重新审视这份排名，并关注主要的新参与者，所以请务必订阅。
业界前沿 (At the frontier)
这些公司在模型的质量和发布频率上可与西方同行相媲美。
DeepSeek
DeepSeek无需过多介绍。他们的V3和R1模型及其带来的影响，很可能仍是2025年人工智能领域最大的新闻——这些处于性能前沿的中国开放模型，拥有宽松的许可证和开放的模型思维链，吸引了世界各地的用户。
随着这些突破性发布的模型受到广泛关注，相比其他实验室，关于DeepSeek的运营、理念和商业模式有了更多的讨论。他们在技术上极具创新性，但并未在其消费者聊天机器人或API托管上投入大量资源（从其高于行业标准的性能下降情况可以判断）。
在过去的18个月里，DeepSeek以“大约每月发布一个主要版本”而闻名。但自从V3-0324和R1-0528的更新版本发布以来，许多密切观察者都对他们贡献的缺乏感到惊讶。这让生态系统中的其他参与者缩小了差距，但就影响力和实际商业用途而言，DeepSeek仍然是王者。
DeepSeek战略的一个重要方面是，他们专注于改进其处于性能前沿的核心模型。作为补充，他们利用当前一代模型进行基础研究创新实验，例如定理证明或数学模型，这些成果最终会被用于下一代模型的迭代。这与西方实验室的运作方式相似。首先，在内部将一个新想法作为实验进行测试，然后将其融入到大多数用户看到的“主产品”中。
例如，DeepSeekMath使用了DeepSeek-Coder-Base-v1.5 7B模型，并引入了如今著名的强化学习算法——群体相对策略优化（Group Relative Policy Optimization, GRPO），这也是R1模型性能的主要驱动力之一。目前的例外是Janus，他们的全模态系列，尚未被用于其主线产品中。
Qwen (通义千问)
通义千问是阿里巴巴云部门内的主要AI实验室，以其开放的语言模型系列而闻名遐迩。多年来，他们一直在发布各种规模的模型（与Llama 1到3代非常相似）。最近，他们的Qwen 2.5和Qwen 3模型在AI研究和初创公司开发中的市场份额正在加速增长。
在发布方面，Qwen比其他中国AI实验室更接近美国的科技巨头：他们覆盖了整个技术栈，从视觉语言模型（VLM）到嵌入模型、编码模型、图像和视频生成等等。
他们还通过发布各种规模的强大模型，来满足所有潜在客户（或者说，开放社区的每一个部分）的需求。小型的密集模型对于学术界进行实验以及中小型企业为其应用提供动力非常重要，因此基于Qwen的模型大受欢迎也就不足为奇了。
除了为所有人发布模型外，他们还专注于支持（西方）社区，发布了其模型的MLX和GGUF版本供本地使用，或者为其编码模型提供命令行界面（CLI），其中包含了大量的免费请求。
与一些美国公司不同，其核心团队的员工人数似乎相对较少，这与其他中国AI实验室保持一致：Qwen3有177名贡献者，而Llama 3的人数是其三倍，Gemini 2.5则有超过3000人参与模型开发。

紧密的竞争者 (Close competitors)
这些公司最近也达到了性能的前沿，我们将观察它们是否有能力以匹配Qwen或DeepSeek的速度持续发布优秀模型。
Moonshot AI
月之暗面是所谓的“AI六小虎”之一，这是由中国媒体和投资者评选出的一批热门中国AI初创公司，包括百川智能（Baichuan）、智谱AI（Zhipu AI）、月之暗面（Moonshot AI）、MiniMax、阶跃星辰（StepFun）和零一万物（01.AI）——其中大多数都吸引了科技基金和其他科技巨头的投资。例如，阿里巴巴通过拥有自己的模型并领投月之暗面，被视为AI领域的赢家，这有点像美国的大型科技公司投资于新兴AI实验室的融资轮次。
虽然他们的首批模型K1和K1.5是闭源的，并通过API提供，但在R1发布后，他们开始使用Muon优化器发布实验性开放模型。与DeepSeek类似，他们专注于单一模型系列，小型实验的成果最终会反馈到主模型中。K2是他们的“登月计划”式的大胆尝试（即yolo run），并迅速像R1一样走红。
Zhipu / Z.AI （智谱AI）
智谱AI，在西方被称为Z.ai，是从清华大学剥离出来的初创公司，获得了中国公司和风险投资的大量投资。目前，他们甚至在考虑进行首次公开募股（IPO），这将使他们成为第一个这样做的“AI六小虎”。
在模型方面，他们最著名的是最近发布的GLM-4.5和GLM-4.5V，这两款模型在其规模上都非常强大（两者都是相当大的混合专家模型）。然而，他们不仅仅发布大语言模型（LLM），还发布图像和视频生成模型，这使他们与纯LLM公司和实验室区别开来。
值得关注 (Noteworthy)
这些公司正在向开放发布转型，或者其开放模型的能力稍逊一筹，或者其关注点与那些推动智能前沿、以文本为中心的实验室略有不同。
StepFun (阶跃星辰)
阶跃星辰最初是一家闭源模型提供商，但在DeepSeek R1撼动行业后，转向了开放模型发布。他们主要专注于多模态模型的发布，其中Step3是其旗舰视觉语言模型（VLM）。他们还拥有图像、音频和视频生成模型。
Tencent (Hunyuan / 混元)
混元主要以HunyuanVideo和Hunyuan3D而闻名。虽然他们已经发布了三个不同系列的大语言模型，但其发布的模型带有非常严格的许可证，这在中国公司中并不常见，再加上其性能水平在别处也能找到，这削弱了人们的热情。
RedNote (Xiaohongshu / 小红书)
中国版的Instagram——小红书，最近也加入了发布开放模型的中国公司行列。特别是他们强大的字符识别/OCR模型让许多人感到惊讶。与小米和百度类似，他们在近期和远期的整体开放战略将如何发展还有待观察，而且他们尚未在大型前沿模型领域展开竞争。
MiniMax
MiniMax是另一家“AI六小虎”，最初也是一家闭源公司。在R1发布后，他们改变了策略，发布了Minimax-Text-01的权重，并在此基础上推出了推理模型。这些模型的独特卖点是通过混合注意力¹实现的1M上下文窗口。
这些文本模型并不是他们唯一的关注点——他们也有图像和视频生成模型，但这些模型仍然是闭源的，只能通过他们的API使用。随着他们着眼于IPO，他们也在大力推广其消费者平台。
OpenGVLab / InternLM (书生)
InternLM和OpenGVLab与上海人工智能实验室有着深厚的联系，其中InternLM专注于语言模型，而OpenGVLab则发布视觉模型。虽然他们发布了一系列模型，如S1或InternLM-Math，但这些组织主要以强大的InternVL系列而闻名。虽然早期版本主要使用他们自己的InternLM预训练模型，但后来的版本（如InternVL3）则依赖Qwen作为语言后端。
Skywork (天工)
新加坡的Skywork最初是一家在线卡拉OK公司（是的，你没看错），之后转型进入AI领域，成为Manus的竞争对手，其平台专注于与工作相关的智能体任务，例如生成幻灯片。
他们的大语言模型之旅始于发布自己的预训练密集模型和混合专家模型（MoE）。然而，他们停止了对自己模型的预训练，转而开始对现有模型进行微调：他们的OR1推理模型建立在DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B之上，R1V3则使用了InternVL3（而InternVL3本身使用Qwen2.5作为其LLM后端）。
除了LLM，他们还有广泛的其他模型，从世界模型、图像和视频生成模型到奖励模型。与他们的LLM类似，他们主要是在其他模型的基础上进行构建。与许多实验室不同，Skywork在发布模型的同时也发布了一些数据集，例如偏好和推理训练数据。
新兴力量 (On the rise)
这些公司要么刚刚开始涉足开放模型，要么更像学术研究组织，而不是推动模型性能极限的实验室。
ByteDance Seed (字节跳动)
Seed是字节跳动的研发部门，与Meta的FAIR部门惊人地相似：模型多样，研究有趣，其论文在社区中获得了大量关注。然而，他们是会致力于发布一款Llama风格的模型，还是会继续发布研究性产品，仍有待观察。
以下是近期的一些论文：
Seed Diffusion: A Large-Scale Diffusion Language Model with High-Speed Inference
Seed-Prover: Deep and Broad Reasoning for Automated Theorem Proving
Seed-X: Building Strong Multilingual Translation LLM with 7B Parameters
Seedance 1.0: Exploring the Boundaries of Video Generation Models
SeedEdit 3.0: Fast and High-Quality Generative Image Editing
Seed1.5‑VL Technical Report
Mogao: An Omni Foundation Model for Interleaved Multi‑Modal Generation
Seed1.5‑Thinking: Advancing Superb Reasoning Models with Reinforcement Learning
VAPO: Efficient and Reliable Reinforcement Learning for Advanced Reasoning Tasks
Seed LiveInterpret 2.0: End‑to‑end Simultaneous Speech‑to‑speech Translation with Your Voice
OpenBMB
OpenBMB是一个开源社区（可与BigScience相提并论），源自清华大学NLP实验室（智谱AI也是从这所大学分拆出来的），并得到了北京智源人工智能研究院（BAAI）和ModelBest的支持。
他们主要专注于用于边缘设备的小型多模态模型，例如MiniCPM-V-4。然而，其许可证相当严格，考虑到该组织的社区驱动起源，这一点令人惊讶。除了发布模型，他们还发布框架和专门的计算核心，以确保他们的模型能在低端硬件上运行。
Xiaomi (MiMo / 小米)
小米开始发布一系列小巧而强大的模型，范围从LLM到VLM和音频模型。小米在初次发布后迅速更新模型，并发布了多个变体，这表明他们并非一次性地涉足开放模型。然而，这些模型主要是研究性产品，还是他们真的有心推动前沿或争夺市场采用，仍有待观察。
Baidu (ERNIE / 文心)
百度，作为中国AI领域的元老之一，目前仅发布了ERNIE 4.5的权重。他们是否会继续发布更新版本的权重，还有待观察。
荣誉提名 (Honorable Mentions)
我们正在关注的其余实验室。
Multimodal Art Projection (MAP)
一个开放的研究社区，发布各种模型（包括一个带有数据等资源的真正开放的7B语言模型）。现在，他们主要以音乐生成模型YuE而闻名。
Alibaba International Digital Commerce Group (AIDC)
阿里巴巴的另一个研发部门，主要发布基于Qwen构建的利基模型。
Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI / 北京智源人工智能研究院)
作为一所大学（应指研究机构），北京智源人工智能研究院的项目具有高度多样性。他们主要以BGE（强大的嵌入模型）而闻名。
inclusionAI
来自蚂蚁集团（阿里巴巴的关联公司，处理移动支付和一些金融行业）的开源权重部门，负责Ling Lite系列LLM。
Pangu (Huawei / 华为盘古)
华为正在研发AI加速器，以威胁Nvidia GPU的市场份额，这些GPU经常成为美国和中国法规的目标。他们发布的模型主要是为了展示其芯片的能力，但也曾引发争议，被指责将Qwen模型进行二次包装（upcycling）而未予说明。我们预计他们在不久的将来会继续发布更多模型。
¹ 混合注意力（Hybrid attention）指的是像Striped Hyena这样的模型，它们使用一些非注意力模块来更好地扩展长上下文推理的规模。
参考文献
1.Interconnects.ai.
About the Author: Nathan Lambert. Substack. https://www.interconnects.ai/about
2.Interconnects.ai.
Home. Substack. https://www.interconnects.ai/
3.Interconnects.ai.
RankingtheChineseOpenModelBuilders. August 17, 2025. https://www.interconnects.ai/p/chinas-top-19-open-model-labs
4.Interconnects.ai.
What people get wrong about the leading Chinese AI labs. https://www.interconnects.ai/p/what-people-get-wrong-about-the-leading