ai models2026年8月4日阅读约 12 分钟

中国开放权重的三周狂奔：Kimi K3、Qwen3.8-Max，以及可能终结这波浪潮的转折

短短三周，中国头部AI实验室接连发布或预告了前沿级开放权重模型——Kimi K3、Qwen3.8-Max，以及已进入正式可用的DeepSeek V4。用大白话讲清每个模型是什么、哪些真正落地、哪些仍是承诺，以及北京为何如今要监管自己催生的这波浪潮。

Ken Jo

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从7月16日到26日，中国三家头部AI实验室相继摆出了前沿级的开放模型。Moonshot AI在7月16日发布Kimi K3，并于7月26日放出权重。阿里巴巴在7月19日的上海WAIC上亮相Qwen3.8-Max。DeepSeek的V4系列在7月20日前后进入正式可用（GA）。三家实验室，大约三周。

这条脉络很难忽视，而且它与中国开放模型阵营一贯赖以立名的方式并不相同。这些实验室过去以又小又快又便宜、却能以小博大的模型著称。这波浪潮押的是相反的注：把万亿参数级的系统，公开出来，或者承诺公开。

本文诚实地梳理这波浪潮：哪些真正落地，哪些仍停留在预览或承诺，以及随之而来的转折——正是让这些发布成为可能的那个政府，如今正在权衡是否要加以限制。我们会尽量少用术语，其余的边讲边解释，好让你即便第一次听到“开放权重”和“mixture-of-experts”，也能跟上这个故事。如果你读过我们7月的盘点，那么本文就是续集，而当时留下的一个悬念已经揭晓。

大型超级计算机机房内一排排机柜

Image: OLCF at ORNL, Wikimedia Commons, CC BY 2.0.

先讲清让这一切说得通的五个概念

如果你刚接触AI的这个角落，有五个词撑起了故事的大半，值得在进入模型之前用大白话花一分钟捋一捋。

“开放权重（open weights）”正是这波浪潮之所以重要的全部理由。一个模型的权重，就是它在训练中学到的那张巨大的数字网格——实际上就是练成的大脑。当实验室公开权重，你就能把那个文件下载下来，在自己的硬件上运行模型、加以调整，并在其上做产品，无需向任何人请示，也不必按次付费。另一端是封闭模型，就像大多数商用聊天机器人那样，权重被锁在厂商的服务器上，你只能通过付费API租用访问权。开放权重把模型从“你租用的服务”变成“你拥有一份副本的东西”，而每当一个好模型问世、整个行业都为之侧目，靠的正是这个区别。

“参数（parameters）”就是那些学到的数字，它们的数量大致代表模型能装下多少东西。“2.8万亿参数”的模型就是有2.8万亿个参数。更大并不自动更好，但在前沿，它通常意味着更多的推理余地——同样重要的是，也意味着运行它需要更多硬件。这就引出了“mixture-of-experts（MoE）”。MoE模型不是每个词都点亮全部参数，而是拆成许多被称为专家的专门子网络，由一个路由器为每个token只挑出其中一小撮。所以当你看到“总计2.8万亿、激活1040亿”，意思是这个模型极其庞大，但任一时刻真正干活的只有约1040亿参数——就像一家有几千名专科医生的医院，每位病人只由相关的少数几位诊治。总数暗示它能有多强，激活数告诉你服务它有多贵。这个差值，是判断成本时最有用的一个数字。

“上下文窗口（context window）”是模型一次能同时记在脑中的文本量，以token计——而一个token大约相当于四分之三个词。一百万token的窗口不是抽象规格：它相当于好几部长篇小说，或者几十份一小时的会议记录，一次性装进去。这是“总结一封邮件”和“把整整一个季度的邮件放在一起来推理”之间的差别。

最后是许可证——而这恰是从业者该在看跑分之前先读的部分。许可证就是那行法律细字，规定你能拿这些权重做什么。MIT是黄金标准：使用、修改、放进商用产品发布，全都不欠人情。自定义许可证可以看起来很开放，却恰好把你心里想的那种用途排除在外——比如，当你在它之上做起来的生意做大之后，就要向你收费。两个模型可以同样是“开放权重”，但在法律上允许你做什么这件事上却有天壤之别。所以在你迷上一个分数之前，先读这一行才划算。手握这五个概念，这波浪潮就读得清清楚楚了。

按实验室分行展示7月16日至8月3日的公告与实际权重发布的时间线

三家实验室，三周 — 这五个节点里，真正把权重交到人手里的只有两个。日期依据各实验室的官方公告，2026年8月4日核对。

真正落地的是Kimi K3

先从Moonshot AI说起。这是打造Kimi助手的北京实验室，过去一年靠又大又能打的开放模型攒下了名声。我们7月写到Kimi K3时，权重还只是一个承诺——Moonshot说过“不晚于7月27日”。它在7月26日到来了：Hugging Face上的moonshotai/Kimi-K3，1.56TB，分成96个分片。这才是新闻的核心。发布是一份新闻稿，而可下载的权重，是你可以在其上动手搭建的事实。

用大白话说，K3是迄今公开过的最大一批开放模型之一——一个mixture-of-experts系统，总参数2.8万亿，每个token激活约1040亿，通过Moonshot称之为Kimi Delta Attention的机制，从896个专家中路由约16个，支持100万token上下文窗口，并据称相比前代K2实现了约2.5倍的扩展效率提升。把规格表翻成人话：它非常大，但因为每个token只点亮一小部分，按其体量算运行起来相对便宜，还能把一整本书那么长的输入整个吞下去。

这些数字也告诉你，谁才会真去运行它。分成96个分片的1.56TB可不是笔记本能下载的东西；它是数据中心级的产物，光是加载就需要一整簇高端加速器。现实中几乎没有个人会自己托管K3——他们会通过早已备好硬件的服务商去用，而这个市场第一天就到位了：Together AI和Modal都在权重落地的那一刻上线了托管的Kimi K3端点。这也是好奇的读者今天试用它的方式——不是去下载1.56TB，而是调用这类托管端点，或使用Kimi应用。这里的“开放”意思是权重公开、任何有硬件的人都能提供它，这正是保持价格竞争的原因；它并不意味着你会亲自在书桌上跑它。

它好用吗？以我们这一轮唯一信得过的独立数字来看，好用。在Artificial Analysis的排名中，它位列189个模型中的第4——排在Claude Fable 5和两种GPT-5.6“Sol”配置之后，在Opus 4.8和GPT-5.5之前。对一个你能下载的开放模型来说，能跻身这样的名单本身就是故事。

然后请读许可证，因为“开放”就在这里被加了个星号。Kimi K3不是MIT。它以自定义的“Kimi K3 License”发布，未获OSI认证，并附带一条营收门槛条款：若把K3作为大型Model-as-a-Service业务的引擎运行，你需要与Moonshot另行签约。对个人开发者，或内部使用的普通公司来说，这毫无影响。但对任何要大规模构建托管产品的人来说，“开放权重”和“开放许可”是两个不同的问题，而这里能明确回答“是”的，只有前者。

Qwen3.8-Max是预览，不是下载

Qwen是阿里巴巴的模型家族，其团队是全球最高产的开放模型发布者之一——正是这段履历，让最新这款显得叫人犯迷糊。7月19日在上海WAIC亮相的Qwen3.8-Max，是这波浪潮里最大的标题，也是最软的标题。它是一个2.4万亿参数的稀疏MoE——激活参数未公开——也是首个突破万亿参数的多模态Qwen，不仅吃文本，还把图像、视频和文档当作输入。

给新手把这个坑说明白：尽管声势浩大，你并不能下载它。眼下它只以“托管预览”的形式存在——qwen3.8-max-preview，通过阿里巴巴自家的服务（其Token Plan和Qoder工具）以约标准价10%的价格触达。托管预览意思是阿里巴巴在自己服务器上运行模型、让你去调用它；这是“租API”的模式，不是“拥有一份副本”的模式。今天就把它称作开放权重发布，为时尚早。

这一说法在8月3日发生了改变。Qwen的官方X账号@Alibaba_Qwen发帖称，Qwen3.8-Max的开放权重将在”下周”发布——而且一个更小的Qwen3.8-27B也会一同开放权重。所以27B并非传闻，无论此前有过什么议论：这是阿里巴巴自家账号立下的、白纸黑字的承诺。而尺寸正是关键。2.4万亿参数的Max和K3一样，是只有数据中心才跑得动的东西；而27B小到足以在一台高端机器上提供服务——正是个人或小团队真能自行托管的量级。这实实在在地缓和了”只承诺、没细节”的图景：如今既有了尺寸，也有了大致的时间。

不过，诚实的告诫依然成立。”下周”是方向，不是发货日期，而截至本文写作的8月4日，Qwen的Hugging Face组织上仍无任何新东西——那里最新的模型还是6月的。开放权重许可证也尚未公布，先读过预览条款的人已指出可能存在地区限制，在真正的许可证出现之前都属未经证实——这正是前面那条”许可证优先”的教训。该公司称这款模型”仅次于Fable 5”，依旧是一份没有第三方数字支撑的自我陈述，所以在阿里巴巴之外有人测过之前，把它当作厂商的营销措辞更稳妥。若你想今天就试这款模型，托管预览仍是唯一的门——但这是头一回，等待可下载权重的时间可以用”下周”而不是”某天”来衡量。

DeepSeek V4悄然进入正式可用

DeepSeek正是那家用R1模型在2025年初点燃当下开放模型竞赛的实验室，一如既往，它这回宣传得最少，却拿出了最能用的东西。它的V4系列早在4月24日就已发布，是你最能顺理成章去采用的一款，因为它挂着前面那段基础知识里被点名为黄金标准的那种许可证。

V4有两种规格，都采用MIT许可。V4-Pro是旗舰，总参数1.6万亿、激活490亿；V4-Flash是轻量款，总参数2840亿、激活130亿。回想一下激活数意味着什么：V4-Flash每个token只点亮130亿参数，因而服务起来又便宜又快，这也让它成为高吞吐量工作的“省钱之选”——就是那种按token成本决定一切的大规模转录与摘要负荷。两者都配备100万token上下文窗口，单次回复最高可输出384K token，足以起草一份长报告，而不只是一个段落。7月20日前后，V4以按时长计费的方式进入正式可用，正是这一点把一个春天的发布拉进了与K3、Qwen相同的三周框架里。

比较Kimi K3、Qwen3.8-Max、DeepSeek V4-Pro与V4-Flash总参数和每个token活跃参数的条形图

浅色条是模型的体量，深色的一小段是每个token真正启用的部分。阿里巴巴未公布Qwen3.8-Max的活跃参数。

因为是MIT，V4是采用者最不需要请律师的一款：拿到权重（或用托管服务商），运行、商用发布，不欠人情也不必征得谁的同意。再把版本号说清楚，毕竟传闻圈最爱这些——没有R2，没有V5，也没有V4.1。只是V4家族成熟为团队可以依赖的东西。

差距收窄的速度，比排行榜承认的更快

退一步看，单个发布的重要性不及那条斜率。Nathan Lambert的判断是，最好的开放模型与最好的封闭模型之间的距离，已从大约6到9个月压缩到3到5个月——“这是自DeepSeek R1以来，开放模型最接近前沿的时刻”。说白了：那些免费可下载的模型，如今只落后花钱能租到的最好模型区区几个月，而一年前它们还稳稳地落后整整一圈。

显示与闭源模型差距从6至9个月收窄到3至5个月的区间图

把Lambert的估计按真实刻度画出来：开源这一档不只是靠近了，整个区间本身也收窄了。

使用数据也指向同一方向。在把请求分发给众多模型的市场OpenRouter上，美国来源模型的token份额从2025年6月的约70%跌到一年后的约30%，而中国来源模型如今经常超过30%。价格是很大一部分原因：中国开放模型每token通常便宜60%到90%，而且托管几乎立刻就位——那些第0天上线的K3端点已经说明了这一点。

更安静的转变关乎规模。中国开放模型的品牌形象曾是小、快、便宜。2.8万亿参数的K3和2.4万亿参数的Qwen3.8-Max恰恰相反——这是在押注：如今在开放领域做大是值得的。Z.ai的GLM-5.2于6月16日以MIT发布，并以51分位居Artificial Analysis Index开放权重榜首，这是第四家实验室发出的同一条讯息。

转折：催生这波浪潮的政府，如今或将加以限制

然后局势转了个弯。7月22至25日前后，《金融时报》和路透社报道，中国商务部正在权衡对AI模型——包括开放权重LLM——实施出口管制，据称阿里巴巴、ByteDance和Z.ai都在磋商之列。被提出的框架是分级的：较弱的模型需备案，较强的模型需安全审查，而最强的模型则可能被禁止公开发布。目前尚无任何立法落地。但方向令人瞩目：这波浪潮或许正在其顶点，而恰在此刻，孕育它的政府开始把这些模型视作战略出口品，而非开放的贡献。

结语：当开放之物成为战略资产

漂亮的说法是“中国追上来了”。更准确的说法是：开放权重成为战略资产的速度太快，以至于政府如今想把手搭在那个水龙头上。三周之内，开放模型从落后前沿两三个季度收窄到落后一个季度——并且从又小又便宜，变成了以任何形式公开过的最大一批模型之一。开放的前沿不只是移动了，它移到了一个连它的缔造者都未必能继续从中发货的地方。

对在这些模型之上做产品的团队而言，实务结论没变，却更锋利了一分。Telli.sh的摘要层已经在使用开放模型Qwen3，因此开放模型在质量和价格上的每一次进步，都会直接流入会议转录、翻译与摘要。新增的一项是“供给”。如果中国的出口规则如报道所示落地，那么哪些开放模型仍能被自由下载，就是一个应当关注、而非想当然的问题。支撑这一层的模型越来越好，是趋势；而这些模型能从何处而来，则是需要持续留意的事。

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