文/觀察者網(wǎng) 張廣凱

2025開年伊始，國內(nèi)大模型行業(yè)似乎正醞釀著一場劇烈的格局變動。

一邊是零一萬物與阿里云達(dá)成合作，不再獨立追求超大模型的預(yù)訓(xùn)練；另一邊，以豆包為代表的大廠模型仍在快速進(jìn)化，“不差錢”的DeepSeek更是以創(chuàng)新架構(gòu)，讓人看到超越OpenAI的可能性。

這似乎印證了一段時間以來的流言：國內(nèi)大模型企業(yè)將進(jìn)一步收斂，一些過去的頭部玩家也開始掉隊？

另一個有趣的現(xiàn)象是，此前一直走閉源路線的MiniMax，最近突然發(fā)布了自己的開源模型。開源是弱勢方爭奪市場的捷徑，還是本身就具備比閉源更好的商業(yè)邏輯閉環(huán)？

當(dāng)然，美國對中國愈加嚴(yán)厲的政策限制，一直都是不容忽視的巨大風(fēng)險。國產(chǎn)大模型行業(yè)準(zhǔn)備好迎接進(jìn)一步脫鉤了嗎？

圍繞上述話題，我們邀請AI生態(tài)專家、曾任零一萬物開源及開發(fā)者生態(tài)負(fù)責(zé)人的林旅強，以及Hugging Face工程師王鐵震進(jìn)行對話，收獲了不少新穎的觀點。

林旅強

王鐵震

摘要如下：

·中國大模型行業(yè)的研發(fā)能力與OpenAI沒有明顯差距，即使放棄預(yù)訓(xùn)練的團(tuán)隊，也并非因為訓(xùn)練效果不佳，只是更好的商業(yè)選擇。

·隨著主流模型能力基本夠用，一味追求模型能力最強或許是個誤區(qū)。以操作系統(tǒng)為例，性價比才是大規(guī)模應(yīng)用的決定性因素。

·當(dāng)算力成本進(jìn)一步降低，開源模型的性價比將更加突出。

·開源的優(yōu)勢還在于更容易成為行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

·開源的AI開發(fā)工具鏈，對大模型的國產(chǎn)化替代意義巨大。

以下為對話全文：

放棄預(yù)訓(xùn)練，不是能力不夠

觀察者網(wǎng)：可以聊聊最近零一萬物預(yù)訓(xùn)練團(tuán)隊并入阿里的事嗎？這是不是意味著，國內(nèi)頭部大模型公司之間的能力已經(jīng)在分化，零一發(fā)現(xiàn)自己預(yù)訓(xùn)練的效果不夠好？

林旅強：完全不是這樣的。零一的團(tuán)隊很強，預(yù)訓(xùn)練出來的東西也很強，去年5月發(fā)布的Yi-Large，10月發(fā)布的Yi-Lightning都很好，尤其是Yi-Lightning，可以說是當(dāng)時時間點上最強的之一。

但是模型強不強，跟商業(yè)上能不能走通是兩回事。零一絕對不是沒能力做預(yù)訓(xùn)練，而是作為一個小公司，必須面對現(xiàn)實——你投入巨大的資源去做預(yù)訓(xùn)練，能不能做到self sustainable？是不是對投資人負(fù)責(zé)？

所以一個公司最終還是要去找到符合商業(yè)規(guī)律的生存之道。

王鐵震：對，我非常同意。我要補充一下，其實中國的research非常強，這兩年中國的大模型追得非?？欤ㄗ罱腄eepSeek，甚至讓OpenAI都感到一些危機。

如果說中國跟美國的頭部模型存在一些差距，我覺得不能說是人的問題，主要還是因為資金的分配、公司的政策方向等等。像零一這樣的中國公司，有最優(yōu)秀的團(tuán)隊，有開復(fù)老師的領(lǐng)導(dǎo)，那么如果給它像OpenAI一樣的資金，它絕對也能做出同樣好的產(chǎn)品。但是這樣的條件在中國是很稀缺的。

大部分中國公司，不可能把無止境的資金投入到一個非常燒錢的項目里。在“六小虎”中，所有人一開始都是to b也要做，to c也要做，to developer也要做，foundamental research也要做，但是很快大家就會發(fā)現(xiàn)，我不可能每一件事情都做得好，每一件事情的競爭都是非常激烈的，我需要把所有的精力放到某一個自己很擅長的事情上面，才能做出最好的效果。

可能零一也經(jīng)歷了這樣一波周期，發(fā)現(xiàn)必須把全部精力集中在做APP，或者專注做to b。我覺得這完全沒有問題，因為很少有公司能夠像DeepSeek或者阿里巴巴一樣，有另外賺錢的業(yè)務(wù)去養(yǎng)活不賺錢的foundamental research。

所以我覺得國內(nèi)做預(yù)訓(xùn)練的公司會越來越少，其實是一個好事，是更好的資源調(diào)配。想做預(yù)訓(xùn)練的人也可以更集中，資金也可以更集中，可能最后只有四五家模型，但每家都可以得到非常多的資金支持，可以走得更遠(yuǎn)更好。

中國很多行業(yè)都走過了類似的路，比如說電動汽車、光伏，都經(jīng)歷了自然淘汰的過程，從無序競爭到有序收斂，這是一個市場比較理想的狀態(tài)。

觀察者網(wǎng)：也就是說國內(nèi)的大廠也好，“六小虎”也好，在大模型能力上還沒有顯著差距。

王鐵震：我認(rèn)為還在牌桌上的玩家，水平都沒有太大的差距，有差距的自己已經(jīng)放棄了，所以牌桌上的玩家確實在減少。

林旅強：很多行業(yè)應(yīng)用，也未必非要去做預(yù)訓(xùn)練。例如百川很早就宣布把重點放在醫(yī)療，那么醫(yī)療大模型是不是一定需要做預(yù)訓(xùn)練？基于別人的基座大模型，拿行業(yè)數(shù)據(jù)去做后訓(xùn)練是不是足夠了？

所以退出牌桌的人，也不一定是失敗，而是調(diào)整。所有公司都要找到適合自己的路。

觀察者網(wǎng)：那么當(dāng)初為什么大家一擁而上都去做預(yù)訓(xùn)練？是戰(zhàn)略選擇錯誤，還是擔(dān)心使用別人的模型，不是好的商業(yè)模式？

林旅強：首先，你要向資本市場講一個故事。2023年上半年，資本市場會覺得一個團(tuán)隊能做預(yù)訓(xùn)練，代表團(tuán)隊的能力是很扎實的。

另一個原因是當(dāng)時的基座模型還不夠強，后續(xù)去做fine-tune的效果也不好，所以只能自己去做基座。

現(xiàn)在，很多大模型效果已經(jīng)好到一定的程度，甚至10B以下的小模型都比當(dāng)時強很多了，對很多場景來說完全夠用了。所以大家不會再盲目追求超大模型。

王鐵震：對，剛開始的時候，你必須向資本市場證明自己的團(tuán)隊實力。只做fine-tune的團(tuán)隊，估值不會很高，后續(xù)做很多事情就會非常受限。而且最開始的那段時間，市場上資金是最充裕的，越往后融資越難，如果開始拿不到足夠資金，后面可能很快就死了。

還有很重要的一點，是對人才的爭奪。那個時候大模型人才是相當(dāng)稀缺的，很多公司都需要開出非常高的薪水挖人。

做預(yù)訓(xùn)練更有利于去培養(yǎng)自己的團(tuán)隊。如果只是做微調(diào)，你只能看到世界的一小部分，只有懂預(yù)訓(xùn)練的人才能告訴你，一個問題到底應(yīng)該用預(yù)訓(xùn)練解決，還是后訓(xùn)練解決。

但在今天這個時間點，基于很多開源模型去做后訓(xùn)練，已經(jīng)能達(dá)到比較好的效果，預(yù)訓(xùn)練可能就更多是一種情懷了。

最好的大模型，未必要最強

觀察者網(wǎng)：那么在今天這個時間點上，開源模型跟閉源模型的能力還有差距嗎？

林旅強：我想先correct一下這個問題本身。模型就是模型，不會因為它是開源或者閉源就更強或更弱，模型強弱跟是否開源是完全兩個維度的事情。

觀察者網(wǎng)：但是最早Llama之所以選擇做開源，可能是因為它不夠強，要通過開源來搶市場。

林旅強：開源確實有利于搶占市場，但是它想搶市場，跟它夠不夠強，不能建立直接關(guān)系。現(xiàn)在DeepSeek也是開源，難道是因為它不夠強？所以我個人覺得Llama只是開源中一種情況，并不代表開源的本質(zhì)。

開源和閉源的參與者也是動態(tài)變化的，比如之前一直閉源的MiniMax，最近突然也做開源了，這并不只是取決于模型強弱。

王鐵震：這是一個經(jīng)常被問到的問題，最近我剛好也有一些新的想法。

首先就像前面提到的，沒有開源強的閉源模型已經(jīng)死掉了，所以結(jié)果就變成，閉源模型永遠(yuǎn)是大于等于開源模型。

之前我也覺得，開源模型跟最頭部的閉源模型相比，還是有非常大的差距。但是最近DeepSeek發(fā)布的成果，以及國內(nèi)在推理模型上面的進(jìn)展，都讓我覺得差距沒有那么大了，反而是OpenAI更應(yīng)該感到焦慮。

視頻生成模型也是一個很好的觀察角度。Sora是一個閉源模型，它剛出來的時候大家都驚嘆，中國跟它的差距非常大。但是現(xiàn)在大家驚嘆的反而是，Sora怎么一直都像個期貨，好像還不如中國的開源模型給力。

所以開源模型是可以很強的。但這個問題仍然很有價值，我會想問，如果開源模型廠商真的做出了比OpenAI更好的模型，它們還會不會繼續(xù)開源？整個開源生態(tài)本身已經(jīng)在收斂，如果再有更多廠商放棄開源預(yù)訓(xùn)練，對行業(yè)將是巨大損失，因為沒有市場競爭的話，很難保證大家都還愿意在這個牌桌上玩。

觀察者網(wǎng)：所以仍然可以說，閉源模型大于等于開源模型？究竟有沒有哪家開源模型，能夠達(dá)到跟OpenAI差不多的能力？

林旅強：其實對于開發(fā)者跟行業(yè)來說，很多開源模型的能力是足夠的。那么在同等能力情況下，如果有開源的選擇，我一定選開源，因為性價比就是開源強。

所以你怎么去評判強不強？論性價比開源超強。你的問題其實暗含了一個假設(shè)，認(rèn)為模型能力一定要達(dá)到最強，這件事情是很重要的。如果從科研角度或者公司估值的角度，追求最強確實是有意義的，但是從我們開發(fā)者角度，性價比高才能普及。

我舉個例子，PC端操作系統(tǒng)，最強的肯定是Windows或者macOS，但是Linux對于全球行業(yè)的影響力或許更大。你看得到的機器上跑的都是Windows或者macOS，你看不到的機器上跑的基本都是Linux，后者的數(shù)量可能更多。

Linux甚至根本不需要一家公司去推動，它成立一個基金會，IBM、谷歌都會捐錢。每家捐幾百萬美元，就能換來持續(xù)可用的操作系統(tǒng)，而且不會被人卡脖子。

所以究竟是Linux最強，還是macOS比較強，現(xiàn)在已經(jīng)沒有人care這一點了。

觀察者網(wǎng)：有支持閉源的人，說開源模型是“智商稅”，認(rèn)為即使從成本來看，閉源也比開源要低。

林旅強：我尊重他們的選擇，但我不認(rèn)同這個結(jié)論，開源相比閉源成本一定是低的。因為購買一個閉源模型本身就是很大的支出，在此之外，開源不會比閉源增加任何成本。

王鐵震：一些現(xiàn)在做閉源的公司，其實在過去的時代也在做開源，對NLP、OCR等領(lǐng)域都有很大幫助。后來在大模型領(lǐng)域轉(zhuǎn)向閉源，雖然很可惜，但是一定是經(jīng)過了深思熟慮，甚至可能也有激烈的內(nèi)部討論。那么一旦選定了技術(shù)路線，對外也只能這樣說。