為什么開放模型會(huì)拉開與封閉模型的差距 | 筆記

Nathan Lambert是美國(guó)艾倫實(shí)驗(yàn)室的研究員，他訓(xùn)練并跟蹤開放權(quán)重模型，去年的報(bào)告和榜單，宣告了中國(guó)的開放模型已經(jīng)全面超過了美國(guó)，引起了中美兩國(guó)各自的轟動(dòng)。

最近，他對(duì)開放模型與封閉模型之間的競(jìng)爭(zhēng)，產(chǎn)生了新的想法，其中一些判斷，與我們?nèi)ツ甑讓?duì)今年開源模型的展望不謀而合。

中國(guó)開放模型總體上保持領(lǐng)先的同時(shí)，美國(guó)的開放模型也在形成新的陣型，如Nemotron，Gemma等，可能會(huì)收復(fù)一些失地。

2026/12/21 閱讀全文 >

此外，由于封閉模型在智能體性能和經(jīng)濟(jì)性上的持續(xù)優(yōu)化能力，以及開放模型缺乏商業(yè)支持，美國(guó)封閉模型將會(huì)明顯拉開領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。

下面是Nathan Lambert的文章：

我們正身處這樣一個(gè)階段：我們將會(huì)知道，開放模型能否跟上封閉實(shí)驗(yàn)室的步伐。顯而易見的答案是否定的。

這種回答其實(shí)是在說，它們不可能在所有領(lǐng)域都跟上。這種說法排除了一個(gè)流行的預(yù)測(cè)，即開放模型會(huì)徹底追平，所有模型都會(huì)趨于飽和，開放與封閉模型只會(huì)變得越來(lái)越相似。而在親歷這一過程時(shí)，我們顯然還很難看清，能力上的長(zhǎng)期穩(wěn)定均衡究竟會(huì)在何時(shí)穩(wěn)定下來(lái)。

這是一個(gè)極其復(fù)雜的動(dòng)態(tài)過程，我們關(guān)注的核心點(diǎn)，是模型之間的能力差距。與此同時(shí)，這一差距又與多種不斷演化的動(dòng)態(tài)交織在一起，包括開放模型的資金供給、由誰(shuí)來(lái)構(gòu)建開源模型、蒸餾這類支持快速跟進(jìn)的技術(shù)如何遷移到新的應(yīng)用領(lǐng)域、可能妨礙開源 AI 生態(tài)系統(tǒng)的監(jiān)管，當(dāng)然還有，究竟是誰(shuí)在實(shí)際使用開放模型。

能力差距只是紛繁復(fù)雜力量中的一個(gè)信號(hào)，這些力量正把供給與需求推向不同的形態(tài)。在許多情況下，需求端，也就是顯然有大量個(gè)人、組織和主權(quán)實(shí)體期待或需要開放模型，與供給端大體上是分離的。供給完全由經(jīng)濟(jì)因素決定。“哪些商業(yè)策略能夠支持發(fā)布開放模型”這個(gè)問題，至今仍懸而未決。

面對(duì)這種復(fù)雜性，我想把自己的核心看法提煉成一份清晰的清單。這些判斷來(lái)自我今年春季圍繞開源模型寫作或錄制的 10 多篇內(nèi)容。

1.令人驚訝的是，即使考慮到訓(xùn)練和研究上的算力差異，頂級(jí)封閉模型也沒有表現(xiàn)出相對(duì)于開源模型不斷擴(kuò)大的能力優(yōu)勢(shì)，尤其是在 2025 年下半年以及直到今天。

2.開源模型實(shí)驗(yàn)室在既有基準(zhǔn)測(cè)試上保持同步方面，技術(shù)實(shí)力非常強(qiáng)。這種情況會(huì)持續(xù)下去，反映出一種平衡：既有充足的人才，也有足夠的算力。

3.中國(guó)的開源權(quán)重實(shí)驗(yàn)室，相比美國(guó)同類封閉實(shí)驗(yàn)室，略微更聚焦于基準(zhǔn)分?jǐn)?shù)。蒸餾幫助中國(guó)的大語(yǔ)言模型公司做到這一點(diǎn)，但它并不是萬(wàn)能藥。蒸餾動(dòng)態(tài)的變化，例如監(jiān)管，不會(huì)成為決定能力平衡的關(guān)鍵因素。對(duì)基準(zhǔn)分?jǐn)?shù)關(guān)注度的提升，自然是其激勵(lì)的結(jié)果，因?yàn)榫S持“正在追趕前沿”的敘事，對(duì)AI的融資和采用都至關(guān)重要。

4.到目前為止，封閉模型往往比得分相近的開源模型更穩(wěn)健、也更具通用性。封閉模型擁有一些難以衡量的特質(zhì)，并沒有被當(dāng)前或過去的基準(zhǔn)測(cè)試很好地捕捉到。這將成為封閉模型主導(dǎo)某些市場(chǎng)的關(guān)鍵。在這些市場(chǎng)中，單個(gè)用戶會(huì)不斷提出新的需求，也就是把模型作為直接助手來(lái)支持知識(shí)工作者。

5.通過基準(zhǔn)測(cè)試來(lái)觀察，開源與封閉模型的競(jìng)賽，在市場(chǎng)結(jié)構(gòu)收縮之前，很大程度上將是一場(chǎng)關(guān)于經(jīng)濟(jì)續(xù)航能力和快速跟進(jìn)的游戲。我預(yù)計(jì)，中國(guó)的開源權(quán)重實(shí)驗(yàn)室會(huì)最先面臨融資困難，最早可能就在今年晚些時(shí)候。 3 到 9 個(gè)月之后，融資困難將體現(xiàn)為能力軌跡出現(xiàn)分化。

6.以強(qiáng)化學(xué)習(xí)為主導(dǎo)的訓(xùn)練時(shí)代，分發(fā)到真實(shí)世界使用場(chǎng)景，在持續(xù)能力提升中成為一個(gè)關(guān)鍵因素。這些任務(wù)就是用戶直接使用 Claude Code 或 Codex 這類工具，通過智能體來(lái)解決工作中的問題。這是封閉實(shí)驗(yàn)室首次在一個(gè)明確的技術(shù)領(lǐng)域里，有可能在能力上壓倒開放權(quán)重模型，并且可能直接利用基于用戶反饋的在線強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

7.開放模型將越來(lái)越多地被用于重復(fù)性自動(dòng)化任務(wù)，這會(huì)體現(xiàn)在整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)中 API 市場(chǎng)份額的相對(duì)占比上，尤其是在重復(fù)性任務(wù)方面。其形式包括大量新的 AI 原生應(yīng)用、企業(yè)后臺(tái)自動(dòng)化等等。這方面的成功，將推動(dòng)對(duì)特定領(lǐng)域、高效率開放模型的更多投資。

這是一幅復(fù)雜的圖景，其長(zhǎng)期軌跡更多是一個(gè)經(jīng)濟(jì)問題，而不是一個(gè)能力問題。許多其他渠道可以講述一個(gè)更簡(jiǎn)單的敘事，比如“中國(guó)AI必然會(huì)追上我們”，并因此獲得更多傳播，因?yàn)槟鞘且粋€(gè)簡(jiǎn)單的故事。現(xiàn)實(shí)卻很復(fù)雜。只有真正的 AI 收入，才能帶來(lái)更多投資，而最終，這又會(huì)與模型能否持續(xù)快速改進(jìn)的能力相掛鉤。到目前為止，經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實(shí)尚未對(duì)開放模型擴(kuò)展造成普遍影響。

這種以經(jīng)濟(jì)為中心的視角，也關(guān)系到我對(duì)更廣泛開源模型生態(tài)系統(tǒng)的立場(chǎng)。

8.要求禁止某些類型開放模型的呼聲還會(huì)持續(xù)出現(xiàn)，但在實(shí)踐中根本無(wú)法實(shí)施。訓(xùn)練強(qiáng)大的 AI 模型，也就是接近但尚未達(dá)到前沿水平的模型，其成本與大規(guī)模部署相比其實(shí)相對(duì)較小。比如說，如果美國(guó)禁止超過某個(gè)算力閾值的開放模型，另一個(gè)主權(quán)實(shí)體最終也會(huì)訓(xùn)練出這類模型并公開發(fā)布，而這些模型將以更少監(jiān)管的方式進(jìn)入美國(guó)市場(chǎng)。

9.對(duì)開源模型影響的“二階導(dǎo)數(shù)”已經(jīng)發(fā)生了變化，而美國(guó)將從2027 年初開始，在開源模型的采用指標(biāo)上緩慢收復(fù)失地。中國(guó)速度的放緩，再到趨勢(shì)反轉(zhuǎn)，需要很長(zhǎng)時(shí)間。例子包括 Google 的 Gemma 4，它取得了驚人的成功，以及 Nvidia 的 Nemotron 和Arcee AI。

10.隨著越來(lái)越強(qiáng)大的封閉模型被構(gòu)建、預(yù)覽和發(fā)布，還會(huì)出現(xiàn)更多安全沖擊，認(rèn)為最強(qiáng) AI 模型的開放權(quán)重版本絕不能被允許存在，類似于人們對(duì) Claude Mythos 的反應(yīng)。這些都可能推動(dòng)針對(duì)開源模型的繁重監(jiān)管。

11.與此同時(shí)，市場(chǎng)對(duì)開放模型的長(zhǎng)期興趣也會(huì)增加，因?yàn)橹鳈?quán)實(shí)體和現(xiàn)有權(quán)力結(jié)構(gòu)會(huì)逐漸意識(shí)到，即將到來(lái)的超級(jí)強(qiáng)大 AI 工具，不能只落在一家公司或少數(shù)幾家公司手中。這些實(shí)體會(huì)把開放模型視為一種不同的治理范式。

12.新的開放模型融資結(jié)構(gòu)將會(huì)出現(xiàn)，因?yàn)樵S多利益相關(guān)方會(huì)意識(shí)到，讓獲取智能的渠道依賴于單一、以盈利為目的的公司，并不可靠。

13.本地智能體、OpenClaw 以及其他個(gè)人智能體，代表著一個(gè)迄今為止在很大程度上被忽視的開放模型使用市場(chǎng)。它有點(diǎn)像暗物質(zhì)，普遍存在，并且對(duì)開放與封閉模型力量對(duì)比具有巨大的潛在影響。

有一個(gè)詞支配著這篇文章，而且我是有意反復(fù)使用它的，那就是：復(fù)雜。

正是這種復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)，促使我更深入地思考，如何清晰描述開放模型的差距，以及為什么我會(huì)在腦中同時(shí)保持這樣一種判斷：盡管已經(jīng)有相當(dāng)明確的證據(jù)支持近期開放權(quán)重模型的能力，我仍然預(yù)計(jì)美國(guó)的封閉實(shí)驗(yàn)室會(huì)明顯拉開領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。

原文：

https://www.interconnects.ai/p/my-bets-on-open-models-mid-2026