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开放权重并非开源,且与闭源模型的差距正在缩小

Mozilla 最新发布的《开源 AI 现状报告》显示,中国领先的开放权重模型落后美国前沿产品约 4.4 个月,但开源促进会(OSI)认为该标签本身承载了过多的含义。

人工智能与模型分析王雅琴发布: 2026年9月28日5 分钟阅读资料来源 2
开放权重并非开源,且与闭源模型的差距正在缩小

9 月内相隔四天发布的两份文件,从相反的两端描述了同一个市场。Mozilla 的报告衡量开放权重模型距离闭源模型有多近。开源促进会(OSI)则衡量这些权重实际允许用户做什么。

来自 Mozilla 的数据更具引用价值。其《开源 AI 现状报告》1.1 版于 9 月 15 日发布,数据截至 9 月 1 日。据 Tom's Hardware 报道,该报告发现最佳开放模型在 Artificial Analysis 智能指数上落后闭源领导者 3 分,但价格仅为后者的 60%。相对于 Claude Fable 5,差距为 2 分,价格为 30%。Mozilla 基于 METR 任务地平线数据的拟合显示,开放与闭源之间的滞后约为 4.4 个月,与 Epoch AI 的 4 个月估算一致。

四个月这一数字实际衡量的是什么

METR 通过模型能半概率完成的任务长度(以人类工作时间计)来评分。根据 Mozilla 的拟合估算,闭源模型能处理人类专家需 8 至 12 小时的任务,而开放模型达到这一水平的时间大约晚四个月。在 Mozilla 的计算中,开放能力每 3.9 个月翻倍,而闭源模型为 5.5 个月。

Mozilla 是 Firefox 背后的非营利组织,也是开放模型的支持者。其报告基于 Mozilla/SlashData 对约 1,400 名开发者的调查、OpenRouter 流量数据以及第三方基准指数。Tom's Hardware 指出,TIME 杂志于 7 月 14 日报道称,Mozilla CTO Raffi Krikorian 将该报告描述为部分具有倡导性质。报告统计了 16 个值得注意的开放发布,但没有一个提供 OSI 定义所需的数据配方。

“我们认为为闭源 [模型] 付费的决定是基于工作负载,而非基于组织,”Krikorian 在给 Ars Technica 的邮件中写道。

报告自身的硬件图表中隐藏着第二个注意事项。能装入单台服务器的最佳开放模型得分为 52.6,能装入单张 GPU 的最佳模型得分为 40,分别比最高分低 10 分和 23 分。这是一个比四个月更宽的差距。Kimi K3 的原生 MXFP4 检查点跨越 96 个分片,运行约 1.56TB。Mozilla 的部署配置列出了 64 个或更多加速器,vLLM 要求至少 8 个 GB300 GPU。报告将此描述为开放,但大多数持有者无法运行。Thinking Machines 的 Inkling-Small 基于 Apache 2.0 协议,在 180GB 最低要求下可装入一台 B300。

Mozilla 的数据截至 9 月 1 日,而实时排行榜此后已发生变化。Artificial Analysis 将其指数调整为 v4.3,使用了不同的评估集,其中 Claude Fable 5.1 在最高努力设置下得分为 53,而 Kimi K3 为 44。vals.ai 的 Terminal-Bench 2.1 排行榜于 9 月 11 日更新,由 GPT-6 Astra 以 87.27% 领先。Mozilla 自己的图表标题写着:“差距在每个发布周期重置。”

K3 还涉及 9 月 8 日 NSA/CISA/FBI 联合咨询 AA26-251A 中详述的一项指控。Mozilla 报告将其表述为“被断言,但未证实”,即 Moonshot 通过蒸馏(用另一个模型的输出来训练模型的做法)提取了 Claude Fable 5 的数据来训练 K3。

底层的许可争论

开源促进会(OSI)9 月 19 日的帖子采取了相反的观点。它认为,开放权重允许用户行使四项软件自由(使用、研究、修改和共享)中的一部分,但并非全部,且程度有限。

AI 模型由三个组件组成:训练数据、权重和参数,以及用于数据准备和训练的代码。开放权重发布仅公开中间部分。这允许用户在本地运行模型、付费让第三方托管,或用自己的数据进行微调。它不允许用户完全修改或研究模型,因为代码和训练数据,或关于数据如何构建的详细记录,仍保持私密。

OSI 指出 Ai2 的 Olmo 作为反例。由于 Olmo 发布了完整的训练数据集和模型检查点,研究人员可以将新信息注入训练数据,并观察模型如何记忆或遗忘。OSI 认为,这种研究只有在完全开源发布下才可能实现。

这一区别并非纯理论。Mozilla 统计,截至 8 月,OpenRouter 上按 token 量计算的前十名模型中有八名为开放权重,其中七名为中国构建。根据 Linux 基金会,2025 年 5 月至 9 月间,闭源提供商仍占据了 OpenRouter 模型层收入的 96%,这表明买家权衡的是工作负载,而非意识形态。

这两份文件都未解决其作者试图回答的问题。Mozilla 的 4 个月数字是在托管端点上以 API 对 API、按牌价测量的,其自身标题承认差距随每个发布重置。OSI 的论点关乎许可证允许什么,而非买家需要什么。两者都清楚地表明,“开放”现在涵盖了一系列安排,仅凭标签本身很难了解底层模型的具体情况。

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资料来源

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  1. 01China's open-weight AI models are now just 4 months behind frontier US offerings, Mozilla report claimsEN
  2. 02Open Weights Are Good. Open Source Is Better.EN

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本内容由编辑部在人工智能辅助下制作完成。

王雅琴

王雅琴

人工智能、模型与技术

王雅琴负责FLASH24的人工智能、模型与技术报道,覆盖科技、人工智能与模型、媒体与互联网领域。她习惯直接查阅技术文档、模型卡与官方博客,而非依赖新闻稿,对未经核实的参数和跑分数据一概不放行。每篇报道前,她会逐项核对基准测试结果,对照论文原文与开源代码,确认版本号、数据集和评测条件是否一致。她常联系开发者与研究人员求证细节,也盯着各大厂商的发布会和论文截稿日期,横向比较同类模型的实际表现。私下她自建服务、折腾家庭网络,这让她对部署成本和真实算力需求有直观判断。她的原则是:没有可复现来源的数字,不写进稿子。

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