人工智能技術(shù)突飛猛進(jìn)，尤其是以ChatGPT為代表的大模型時(shí)代來臨，迅速將全球AI競賽推向高潮。與之同步，國內(nèi)科技企業(yè)也在積極布局AI大模型，而“開源”成為其中一個(gè)高頻詞匯。開源大模型不僅能加速行業(yè)協(xié)同創(chuàng)新，也為國內(nèi)企業(yè)提供了“造自己的輪子”的可能。

下面將圍繞“AI大模型國內(nèi)開源”為核心關(guān)鍵詞，系統(tǒng)梳理當(dāng)前國內(nèi)在AI大模型開源領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀、代表項(xiàng)目、背后的戰(zhàn)略意圖及未來發(fā)展走向，幫助讀者全面了解這場AI競賽中的“中國聲音”。

一、什么是AI大模型？為何“開源”成為關(guān)鍵詞？

AI大模型指的是基于超大參數(shù)量、海量語料數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來的人工智能模型。它通常具備語言理解、知識(shí)推理、多模態(tài)交互、內(nèi)容生成等能力，是當(dāng)前通用人工智能(AGI)路徑的重要體現(xiàn)。

而“開源”在這里有兩層含義：

模型參數(shù)和結(jié)構(gòu)公開，便于外部使用和二次開發(fā);

提供完整的訓(xùn)練數(shù)據(jù)、訓(xùn)練方法、微調(diào)接口，支持社區(qū)協(xié)作與衍生應(yīng)用。

對(duì)于國內(nèi)AI技術(shù)生態(tài)而言，開源具有重要戰(zhàn)略意義：

加速產(chǎn)業(yè)應(yīng)用落地;

降低初創(chuàng)企業(yè)進(jìn)入門檻;

提高國產(chǎn)替代率，減少對(duì)國外模型依賴;

培養(yǎng)技術(shù)社區(qū)、標(biāo)準(zhǔn)制定者。

二、國內(nèi)AI大模型開源發(fā)展概況

從2023年開始，多個(gè)國產(chǎn)大模型陸續(xù)宣布開源，在開源路線、授權(quán)協(xié)議、技術(shù)方案等方面，各家策略各異，初步形成了多元化競爭格局。截至2025年初，已有超過40款國產(chǎn)大模型以不同方式部分或完全開源，涵蓋語言模型、多模態(tài)模型、行業(yè)定制模型等多個(gè)維度。

三、代表性的國內(nèi)開源大模型項(xiàng)目梳理

下面列舉當(dāng)前較具影響力的國內(nèi)開源AI大模型項(xiàng)目：

1. 清華大學(xué)·智譜AI——ChatGLM系列

ChatGLM系列是國內(nèi)首批開源的類ChatGPT語言模型，由清華大學(xué)KEG實(shí)驗(yàn)室與智譜AI聯(lián)合開發(fā)。其核心特點(diǎn)在于中文能力強(qiáng)、部署靈活，目前已迭代至ChatGLM3.支持千億參數(shù)模型與本地部署，廣泛應(yīng)用于教育、醫(yī)療、政務(wù)等行業(yè)。

開源亮點(diǎn)：完全開放模型權(quán)重、推理代碼、訓(xùn)練方案

開源協(xié)議：Apache 2.0

特別優(yōu)勢：中文任務(wù)表現(xiàn)優(yōu)異、社區(qū)活躍度高

2. 阿里巴巴——通義千問系列

阿里在2023年開源了“通義千問”Qwen系列大模型，支持13B、7B等多個(gè)參數(shù)版本，并針對(duì)推理優(yōu)化進(jìn)行了低成本部署支持。

開源亮點(diǎn)：多語言支持強(qiáng)、推理效率高

開源協(xié)議：可商用許可(限制部分用例)

特別優(yōu)勢：適配阿里云環(huán)境、企業(yè)級(jí)部署友好

3. 百度——文心·ERNIE系列

雖然百度文心大模型整體上偏向閉源策略，但在ERNIE系列中，部分小參數(shù)模型及訓(xùn)練框架已經(jīng)開源，并提供了ErnieBot輕量版本供開發(fā)者使用。

開源亮點(diǎn)：提供中文語義理解強(qiáng)的精簡模型

開源協(xié)議：兼容MIT協(xié)議

特別優(yōu)勢：適合政企定制場景

4. 商湯科技——書生·浦語PLM系列

書生·浦語模型強(qiáng)調(diào)大模型“輕量化+多模態(tài)”方向，率先推出了圖文理解與生成模型，并將基礎(chǔ)模型在開放平臺(tái)上線。

開源亮點(diǎn)：強(qiáng)化視覺語言融合，適合多模態(tài)應(yīng)用

開源協(xié)議：學(xué)術(shù)研究與非商用許可

特別優(yōu)勢：適合教育、藝術(shù)、醫(yī)療影像行業(yè)落地

5. MiniMax、百川智能、月之暗面等初創(chuàng)力量

這些創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)代表了新一代AI技術(shù)突破力量，雖未全部開源完整模型，但都在不同程度上發(fā)布了API測試平臺(tái)或微調(diào)框架。未來一旦完成融資閉環(huán)或技術(shù)迭代，有望加入開源主力軍。

四、開源路徑背后的邏輯與政策推動(dòng)

開源不僅是技術(shù)動(dòng)作，更是產(chǎn)業(yè)邏輯和政策選擇。

1. 政策引導(dǎo)與安全考量：

工信部、網(wǎng)信辦明確提出“推進(jìn)國產(chǎn)大模型開源開放”，“支持安全可控的AI模型生態(tài)”;

開源可降低對(duì)美歐模型的依賴，規(guī)避技術(shù)封鎖風(fēng)險(xiǎn);

部分高校與國有企業(yè)更傾向使用本土開源模型以滿足數(shù)據(jù)合規(guī)要求。

2. 社區(qū)與生態(tài)聯(lián)動(dòng)：

開源推動(dòng)模型快速傳播、優(yōu)化與創(chuàng)新;

出現(xiàn)如開源中國、魔搭社區(qū)(ModelScope)等聚集地，支撐模型復(fù)用與組合;

開源培養(yǎng)了一批國內(nèi)AI工程師與數(shù)據(jù)科學(xué)家，為技術(shù)“可持續(xù)發(fā)展”積蓄人才基礎(chǔ)。

五、AI大模型開源的挑戰(zhàn)與風(fēng)險(xiǎn)

盡管開源被廣泛推崇，但實(shí)際推進(jìn)過程中仍存在不少痛點(diǎn)：

算力門檻高：即便模型開源，完整訓(xùn)練依舊需高昂GPU資源;

數(shù)據(jù)資源稀缺：優(yōu)質(zhì)中文語料構(gòu)建難，合規(guī)數(shù)據(jù)成本高;

人才儲(chǔ)備有限：相比OpenAI等國際機(jī)構(gòu)，國內(nèi)深度學(xué)習(xí)工程師結(jié)構(gòu)仍偏“應(yīng)用型”;

安全與倫理挑戰(zhàn)：模型開源易被濫用，如用于虛假信息生成等，尚需制定監(jiān)管邊界;

開源不等于好用：許多模型只是“代碼可見”，缺乏文檔、社區(qū)支持或兼容性優(yōu)化，制約實(shí)際應(yīng)用。

六、未來發(fā)展趨勢預(yù)測

展望未來，AI大模型國內(nèi)開源的發(fā)展將呈現(xiàn)如下幾個(gè)趨勢：

從“開源模型”向“開源系統(tǒng)”轉(zhuǎn)變

不再只是開放模型本體，而是包括訓(xùn)練框架、數(shù)據(jù)處理流程、部署模板的全鏈路開源。

多模態(tài)模型開源將成為主流

融合圖像、文本、音頻等多種輸入的大模型將加速開源，推動(dòng)更多創(chuàng)意應(yīng)用落地。

產(chǎn)業(yè)定制模型興起

各行業(yè)如金融、醫(yī)療、制造將基于通用大模型進(jìn)行開源細(xì)化，形成垂直行業(yè)生態(tài)。

與大規(guī)模算力平臺(tái)綁定發(fā)布

如阿里、華為等將結(jié)合云服務(wù)發(fā)布可調(diào)用式開源模型，推動(dòng)“開源即服務(wù)”模式。

國家層級(jí)的AI基礎(chǔ)模型或?qū)⒐_

未來或由中科院、教育部牽頭發(fā)布國產(chǎn)基礎(chǔ)性AI大模型，服務(wù)科研和公共項(xiàng)目。

總結(jié)

AI大模型的開源，并非是一場短期風(fēng)潮，而是推動(dòng)中國AI產(chǎn)業(yè)“自主、安全、可控”的根本路徑。它不僅釋放了知識(shí)紅利，也為廣大開發(fā)者和初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)提供了技術(shù)上車的機(jī)會(huì)。

國內(nèi)在大模型開源方面已經(jīng)邁出關(guān)鍵一步，未來的比拼將不僅是模型效果的高低，更是開源生態(tài)的廣度與深度。