近日，被誉为“小钢炮”的开源模型Qwen3.8-27B连日登顶全球大模型趋势榜，开源两日全球下载量即破百万，业内预测年内有望登顶点赞榜。这是继DeepSeekV〖肆〗、 KimiK3后，又一款引发全球关注的开源大模型。通过开源，AI产业进入了义利并举的蓬勃发展期。业内人士认为，与互联网时代相比，AI时代的开源生态已有大幅发展，但仍有不小进步空间。
开源模型密集上新
近段时间以来，行业开源大模型持续上新霸榜。7月份，月之暗面2.8万亿参数的KimiK3开源，一度引发全球科技市场波动；8月初，稀宇科技开源通用视频模型MiniMaxH3，不俗的视频生成能力受到业内追捧；随后，阿里千问的2.4万亿参数Qwen3.8-Max和270亿参数Qwen3.8-27B接力开源。
这些产业模型参数各异、用途不同，却都在全球开源社区掀起强劲的技术潮流。抱抱脸（HuggingFace）是全球主要AI大模型托管平台和开源社区，其托管大模型数量超300万。截至8月19日，在HuggingFace趋势榜前十名中，Qwen3.8-27B连续多日位居榜首，开源2天下载量破100万次。同期，HuggingFace点赞榜中，上线月余的Kimi-K3获赞过1万，上线仅周余的Qwen3.8-27B获赞超1.1万。榜首大模型虽获赞1.4万余，但其上线已约20个月，按此预估，年内点赞榜首席位或将易主。
HuggingFace在2026年夏季报告中指出，Qwen已成为全球开源模型生态中最大的基座之一。在2026年前七个月，Qwen衍生模型每天新增约180至210个；截至7月底，平台上的Qwen衍生模型超过15万个，是第二名的1.8倍。
阿里云相关负责人告诉记者，千问系列模型自2023年开源至今，已开源460余个模型，衍生模型数超30万个，累计下载量突破30亿次。
天工开物开源基金会秘书长庄表伟告诉记者，随着DeepSeek、千问、Kimi、智谱等大模型厂商的加入和跟进，开源已经成为中国AI行业的默认选项。
产业走出增收新路径
随着AI企业对开源大模型布局的持续深化，行业普遍存在疑问：大模型一旦开源，企业将如何赚钱？记者采访了解到，善用开源不仅不会影响商业变现，还可能“名利双收”。
开源社区Datawhale生态负责人司玉鑫表示，在头部大模型产品很难被直接超越的情况下，后发厂商可依托开源模式，吸引大量生态主体共同迭代产品，冲击行业头部地位。而且，开源用户在使用过程中，更可能对产品形成认同感，持续跟进产品、提供深度反馈，进而成为厂商的高价值贡献者，为产品发展提供创造力。
“开源的商业价值是通过让利来扩大用户基数，实现薄利多销。”庄表伟说，例如，传统商业软件基于100%功能定价，但仅能覆盖有限付费用户；采用开源模式后，商业版仅需针对独有的20%功能收费，而开源版的免费属性可带动整体用户规模大幅扩张，即便付费转化率不变，总收益也可能提升不少。
而且，大模型和软件不同，从开源到用好仍存在较高的技术门槛。Huggingface中国区前负责人王铁震表示，大模型的部署门槛较高，特别是参数量上万亿的大模型，普通消费级硬件根本无法支撑运行，相关服务器成本预计为千万元级别，即使算力租赁成本也要每小时上百美元，远高于直接购买官方API或包月服务的成本。而且，官方服务质量更稳定，在回答准确度、单位时间输出词元数量、可承载并发量方面，一般都远优于用户自行部署开源模型的效果。
如今，一些AI企业已经通过开源获益颇丰。王铁震透露，此前，Kimi凭借其在长上下文技术方面的突破及多个开源项目，在开源社区赢得极高声誉，其估值由此大幅跃升，成为国内估值比较高 的AI独角兽之一。智谱持续发布开源模型，并经过开源社区验证与肯定，为其估值增长和上市发展提供了有力支撑。
杭州电子科技大学人工智能开源生态学院院长徐旭初认为，国内的AI开源生态，整体上是选取 性地开放代码、模型、核心技术能力，本质上是企业的商业战略行为，核心目的为获客引流、构建技术护城河、保持市场竞争优势。
生态短板仍待补齐
尽管AI开源产业已在全球生态中占据重要席位，但开源生态仍存在明显短板，尚有较大提升空间。
在开源用户数量方面，开源社发布的《2025中国开源年度报告》显示，截至2025年底，开源社区GitHub平台上中国的活跃开发者超210万，规模稳居全球第三；如果加上国内开源社区，整体数量预计超过350万人，位居全球第二。但是，从新增活跃开发者变化趋势看，中国从2016年至2018年稳步上升，2020年后持续回落，2025年仅新增约1.5万人。
业内人士认为，当前AI开源产业繁荣主要依靠头部企业拉动，长尾价值尚未充分挖掘，产业生态仍有较大挖潜空间。
与此同时，行业开源人才生态也面临挑战。徐旭初指出，国内AI开源生态从发展初期就由大厂主导推动，但AI开源生态繁荣不依赖单一节点的优秀程度，而是依托技术、工具、安全等多个模块的并存与互相依赖。此外，我国开源AI技术向产业价值转化缺乏成熟的中间承接层；同时，相关人才结构性矛盾显著，表现为懂AI技术的人员不了解产业需求、懂产业的人员不熟悉AI技术。
如今，扶持开源生态、用好开源产品已经成为各级政府的共识。《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出“促进开源生态繁荣”，包括“支持人工智能开源社区建设，促进模型、工具、数据集等汇聚开放”等。此外，《北京市开源生态体系建设实施方案（2026-2028年）》《上海市加强开源体系建设实施方案》《深圳市推动开源鸿蒙欧拉产业创新发展行动计划（2023-2025年）》等政策也接连出台，致力于打造开源创新高地。
对于完善开源生态，徐旭初认为，应遵循“坚持长期主义，壮大耐心资本，优化功能路径，鼓励兼容并蓄”的发展原则，秉持“企业与高校双轮驱动，生态与场景深度融合，发展与治理适度超前”的思路，鼓励国内企业、科研院所、开源基金会深度参与世界 开源治理，从浅层参与转向规则制定层面的深度参与。同时，强化人工智能开源生态的全球叙事能力，提升英文交流比例、拓展多语言交流渠道，推广开源实践经验，提升世界 影响力。
（文章来源：经济借鉴 报）
