国产大模型密集发布 开源生态加速完善_中国经济

　　本报记者 袁传玺

　　近日，百度、阶跃星辰、阿里、DeepSeek、Kimi等多家头部科技企业密集发布自研大模型，覆盖OCR识别、多模态理解、具身智能、推理能力等多个前沿领域，且这些新模型绝大多数选择了开源路径。

　　业内普遍认为，我国AI开源生态正从“可用”迈向“好用”乃至“引领”的关键阶段，同时国内开源生态的逐步扩大与完善将加快我国人工智能领域的发展速度。

　　头部企业动作频频

　　近期，国产大模型的发布节奏显著加快。2月2日，阶跃星辰推出Step 3.5 Flash，该模型采用稀疏混合专家（MoE）架构，总参数量高达1960亿，但每Token仅激活约110亿参数，在确保强大推理能力的同时大幅提高了运行效率，尤其适用于复杂Agent工作流场景。

　　在轻量化模型方面，2月3日，智谱正式开源GLM-OCR，据了解，这是一款仅0.9B参数的小型模型，并支持vLLM、SGLang和Ollama等主流推理框架，显著降低了部署门槛；1月29日，百度发布文档解析模型PaddleOCR-VL-1.5，该模型以仅0.9B参数的轻量架构，在文档解析评测榜单OmniDocBench V1.5中取得全球综合性能第一的成绩，整体精度达到94.5%。

　　与此同时，具身智能成为新热点。优必选于近日发布其自研的“具身大脑”Thinker模型，以“小参数、高性能、全开源”为特色。而在多模态领域，DeepSeek发布新的OCR2模型、月之暗面发布Kimi K2.5模型等。

　　据了解，上述模型集中在2026年1月份至2月初密集发布，覆盖文本、图像、语音、具身控制及多模态融合等多个维度，且多数模型强调在特定场景下的性能优化，如文档解析、工业机器人响应、Agent协同等。

　　“众多厂商选择在此时集中发布模型，主要是因为经过三年的技术积累，国产大模型在架构设计、训练方法、工程优化等方面已形成较为成熟的技术体系，具备了规模化输出高质量模型的能力。”广州艾媒数聚信息咨询股份有限公司CEO张毅在接受《证券日报》记者采访时表示，应用场景愈发明确，从工业机器人到智能办公，从金融风控到教育医疗，下游需求促使模型向专业化、轻量化、高效化发展。

　　“更重要的是，当前正处于全球AI竞争的关键时期。国产大模型不仅是技术产品，更是国家战略科技力量的重要组成部分。通过密集发布高水准模型，中国企业正积极争夺技术话语权与生态主导权。”张毅表示。

　　开源已成主流趋势

　　值得注意的是，无论是智谱的GLM-OCR、阶跃星辰的Step 3.5 Flash、Kimi K2.5，还是DeepSeek-OCR2，均选择发布即开源策略。业内普遍认为，这一趋势标志着中国AI产业正从“闭源竞赛”转向“开源协同”，其背后既有战略考量，也有生态逻辑。

　　张毅认为，开源有助于快速验证模型能力、扩大影响力。在模型性能日益相近的当下，谁能率先获得开发者和企业的广泛应用，谁就更有可能成为事实标准。通过开源，企业可借助社区力量进行压力测试、场景适配与漏洞修复，形成“发布—反馈—迭代”的高效闭环。

　　同时，开源也是构建国产AI生态的必经之路。过去，中国AI产业高度依赖国外基础模型与框架，如今，以Qwen、智谱、Kimi、DeepSeek等为代表的国产开源模型矩阵日益完善，覆盖语言、视觉、语音、具身智能等多个模态，初步形成了从基座模型到工具链、从训练到推理的全栈能力。“这种‘自主可控+开放协作’的模式，既保障了技术主权，又避免了重复建设，有效降低了中小企业和科研机构的创新门槛。”有行业分析师对《证券日报》记者表示。

　　更重要的是，开源生态的繁荣反过来反哺模型本身。其中，由社区贡献的评测数据、优化方案、插件工具等，成为了模型持续进化的“养分”。以阿里千问为例，AI开源社区Hugging Face的最新数据显示，阿里千问的衍生模型数量已突破20万个，全球开发者基于千问开发的衍生模型每天新增超过200个，涵盖机器人控制、代码生成、漫画后期制作、多语种翻译等多个方向。

　　展望未来，张毅表示，从密集发布到全面开源，国产大模型正走出一条兼具技术创新与生态共建的发展路径。这不仅是中国AI产业迈向成熟的重要标志，也为全球人工智能的多元化发展增添了新的动力。在开源浪潮的推动下，一个更为开放、协同、高效的国产AI生态正在加速形成。