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— 《进步者日报》编辑部  /  La rédaction

2026年2月，阿里巴巴的Qwen模型在Hugging Face上单月下载量达1.536亿次，超过其后八个模型的总和。一个月后，累计下载量突破10亿次。2024年底，中国模型在全球开源AI中的占比不足2%。根据Andreessen Horowitz整理的OpenRouter数据，一年后这一比例接近30%。

这不是偶然。这是一项明确战略的落地，逻辑与2008年Android如出一辙：免费分发操作系统以确立全球标准，再从围绕它生长的生态系统中获取价值。

要点

  • 阿里巴巴Qwen于2026年3月在Hugging Face上累计下载量破10亿次。2025年12月月下载量已超过Meta的Llama，2026年2月创下1.536亿次单月纪录。
  • 根据Andreessen Horowitz分析的OpenRouter数据，中国模型在全球开源市场的份额从2024年底的1.2%升至2025年底的约30%。
  • 据Artificial Analysis数据，月之暗面的Kimi K2.5在同等性能下，成本仅为GPT-5.2的四分之一。
  • 智谱AI（Z.ai）于2026年6月13日以MIT许可证发布GLM-5.2。在代码和智能体任务上，该模型性能可与最佳闭源模型相当，输入成本约为每百万token 1.40美元，GPT-5.5为5美元。
  • 美团于2026年6月30日发布LongCat-2.0，参数量1.6万亿，完全在国产芯片上训练，使用5万个加速器，不含任何英伟达芯片。
  • 对欧洲而言，关键不在于选边站，而在于建立评估、适配和保护外部训练模型的制度能力。

Qwen超越Llama，而这仅仅是开始

很长一段时间里，开放模型的格局看似稳定。Meta发布Llama，全球社区跟进采用，开发者在此基础上构建产品。这套逻辑自洽：Meta有资源训练竞争力强的模型，对已知美国企业的信任也降低了采用门槛。

Qwen改变了这一格局。阿里巴巴自2023年起持续发布新版本，每一版都比上一版性能更强、运行成本更低。Qwen2.5及随后针对代码、数学和推理的专项变体，逐步覆盖了最核心的使用场景。据Artificial Analysis数据，多个Qwen变体已稳居全球开放模型前十，不分国籍。

这种势头不止于阿里巴巴。DeepSeek于2025年1月推出一款推理模型，性能可与美国顶级闭源模型媲美，训练成本仅为后者的一小部分。Kimi K2.5以四分之一的推理价格提供与GPT-5.2相当的性能。百度、智谱、零一万物也各自保持发布节奏。这种看似突然的集体跃升，实为多年协调投资、密集研究社区和激烈内部竞争共同作用的结果。

近期两款模型的发布，展示了这股势头被推到了何种程度。GLM-5.2是智谱AI（Z.ai）的最新旗舰模型，专为代码、推理和智能体任务设计，于2026年6月13日以MIT开源许可证发布。这是一个混合专家架构模型，总参数7440亿，激活参数400亿，上下文窗口扩至100万token。在Artificial Analysis的Intelligence Index v4.1上，GLM-5.2得分51，领先于MiniMax-M3（44）、DeepSeek V4 Pro（44）和Kimi K2.6（43）。通过OpenRouter，该模型输入成本约每百万token 1.40美元，输出4.40美元，而GPT-5.5为5/30美元，Claude Opus为5/25美元。

美团发布的LongCat-2.0是一个参数量1.6万亿的MoE模型，每个token激活约480亿参数，在超过30万亿token上训练，专为智能体代码设计，支持100万token上下文窗口。美团声称，整个训练和大规模部署均在5万个国产芯片集群上完成。这一点值得重视。上一代模型中，相当一部分在训练最吃力的阶段仍依赖外国硬件。LongCat-2.0在推理和预训练阶段均使用国产硬件，是硬件自主性上的实质性跨越。

Android逻辑，用于AI

谷歌2008年开放Android，不是出于慈善，而是为了防止微软或苹果掌控移动软件层。系统免费开放，确保了应用生态建立在谷歌的标准、API和身份架构之上。价值不在许可证里，在于运行其上的服务、产生的数据、以及让替换变得代价高昂的使用习惯。

中国在开源AI领域的战略遵循同样的结构。免费发布Qwen，确保全球开发者学会使用其参数格式和架构约定。在Qwen上构建产品的企业，会形成技术和组织上的依赖。新版本发布时，他们有充分理由留在这个生态系统，而不是另起炉灶。

这个类比有一处局限：谷歌保留了Android内核及相关服务的控制权。在开源AI中，阿里巴巴发布的是完整模型权重，理论上任何人都可以复制、修改、本地运行，无需再经过阿里巴巴。这种更彻底的开放服务于不同目标：不是锁定用户，而是标准化架构。当一个模型成为开发者培训、在线教程、大学课程和评估工具的共同参照时，其影响力已超出分发它的平台本身。

LongCat-2.0的案例增加了Android隐喻未曾涵盖的一个维度：硬件。美团的公告直接挑战了美国出口管制政策的一项核心假设——切断中国获取英伟达最新芯片的渠道，将阻止其训练和部署前沿规模的系统。软件免费已是争夺标准的手段，硬件完全自主的展示，则改变了这场博弈的性质。

《麻省理工科技评论》指出，美中经济与安全审查委员会（USCC）已开始明确将这一战略定性为影响国际AI标准的途径，与电信专利和制造业工业标准同等看待。

一个付不起Claude费用的世界

采用格局的地理分布，可能是这场动态中最具结构性意义的因素。OpenAI的GPT-5.2和Anthropic的Claude Sonnet是同类产品中的佼佼者，但对中低收入国家的大多数开发者和企业而言，在结构上难以企及。

拉各斯、卡拉奇或波哥大的开发者想构建AI产品，预算决定了他们的选项。美国闭源模型的API成本，在规模化后对本地市场往往过于高昂。中国开放模型则可在普通硬件上本地部署，无需支付持续推理费用，文档也提供多语言版本。

这种价格差距并非细枝末节。Kimi K2.5的价格是GPT-5.2的四分之一，意味着开发者在触碰预算上限之前，可以进行四倍的实验、四倍的迭代、服务四倍的终端用户。按标准定价，LongCat-2.0输入成本比GPT-5.5低6至7倍，输出成本低10倍。对雅加达的初创公司或内罗毕的政府机构来说，这往往是项目可行与项目告吹之间的差距。

地缘政治背景进一步加剧了这种失衡。特朗普政府下令限制Anthropic最先进的模型Fable 5和Mythos 5向外国用户开放。同一天，智谱宣布以MIT开源许可证发布GLM-5.2，不设任何使用限制。对美国以外的开发者而言，GLM-5.2目前是性能最强的开放许可证模型。美国限制政策留下的缺口，中国模型正在有序填补。

地缘政治逻辑直接明了：谁塑造了中低收入国家的数字工具，谁就在逐步塑造这些国家的开发习惯、数据格式和集成实践。这是认知基础设施，不只是技术产品。

免费背后真正隐藏的东西

不看这套战略的盲点，就是幼稚。免费不等于中立，对分布式AI模型的信任问题，在多个层面都值得认真对待。

第一个层面是技术层面。拥有完整权重的开源模型可以被审计、修改，并在不连接外部服务器的情况下部署。这是实实在在的安全属性，有别于运营商始终处于链路中的闭源模型。但审计一个参数量达数百亿的模型，对大多数采用它的机构而言根本无力承担。拥有审计能力和实际执行审计，是两回事。

第二个层面是监管层面。在中国训练的模型受中国内容和信息法规约束，包括对特定议题的过滤义务。这些过滤器在衡量中性任务表现的技术基准测试中未必可见。在敏感场景中部署这些模型的机构，必须追问：模型拒绝做什么，以及为什么拒绝。

第三个层面是使用数据层面。与闭源API不同，本地部署的开放模型不会向开发者服务器回传遥测数据。但围绕生态系统运行的微调工具、评估平台、扩展插件可能会收集数据。使用Z.ai云端API的用户受中国法律管辖——这一约束在自托管MIT权重后消失。开放模型与数据采集基础设施之间的边界，并不总是清晰的。

这些风险是真实存在的。但它们不是将中国模型一刀切排除的理由，而是认真评估的理由——这是两件不同的事。

欧洲能做什么——以及还没做什么

欧洲能拿出手的大型竞争性模型屈指可数。Mistral是少见的例外，其发展历程既说明了可能性，也暴露了结构性短板。欧洲没有科技巨头，并非自然宿命，而是监管、融资和风险偏好上长期选择累积的结果。在基础AI领域，这一代模型的格局已定。欧洲在未来18个月内不会出现能与GPT-5抗衡的本土模型。

欧洲可以建立的，是评估和适配的制度能力。《人工智能法案》要求所有在欧洲市场部署的模型满足合规义务，无论其来源。这一义务同时也是机会：它迫使欧洲发展审计方法、建立主管机构、制定评估标准。这些标准若设计得当，有望成为全球参照，正如欧洲在化学、汽车或数据保护领域的部分标准那样。

欧洲机构的现实路径，不是生产在所有基准上与美国或中国顶级模型竞争的模型，而是建立这样一种能力：获取任何开放模型，理解它，使其适应本地语境，为敏感用途加以保护，并依据透明标准加以评估。这是集成商和监管者的能力，不是基础模型创建者的能力。

这种定位并不舒适。它意味着接受部分技术依赖，承担并非完全由自己选择的风险，在并不完全掌控的基础上创造价值。但智能体AI的治理问题在任何情境下都存在，包括面对美国模型时：欧洲同样不掌握GPT-5.2的权重。

评估和适配的制度能力还有一项附加优势：可迁移。一个能审计中国开源模型的欧洲国家或企业，同样能审计美国模型、本土模型、竞争模型。这是通用能力，不是特定依赖。

开发者用键盘投票

机构基准测试和地缘政治报告有其逻辑。但最直接的信号仍是下载量。当开发者选择Qwen而非Llama来构建应用时，他未必在做政治选择。他在做务实选择：性能、推理成本、部署便利性、文档质量。这些因素可以量化比较，目前在成本敏感的领域，往往指向中国模型。

LongCat-2.0的案例说明这种势头可以走多远，甚至无需任何宣示。在公开披露前两个月，该模型以”Owl Alpha”为化名在OpenRouter上匿名流通，每月积累约10.1万亿token——环比增长242%——跻身该平台全球前三。这个匿名模型在Hermes Agent排名第一，Claude Code排名第二，OpenClaw按调用量排名第三。开发者选择了一个来源不明的模型。务实，是他们唯一的筛选标准。

这一现实不会因地缘政治警示而消失，它需要具体的产业和制度回应。美国方面，芯片出口限制继续制约中国训练能力，尽管效果有限且存在争议。LongCat-2.0并未否定出口管制的基本逻辑——限制始终会推高成本、拖慢获取、增加规模化难度，并迫使中国企业做出更艰难的工程取舍。但这些限制已不足以阻止前沿级别模型的产出。欧洲方面，关键在于抓紧建立《人工智能法案》所要求的评估机构和标准，否则事实标准将由大规模采用行为自行确立。

Android战略花了十年才见其全貌。Qwen战略或许走到了半程。建立可信监管者和称职集成商地位的窗口仍然敞开，但不会一直如此。

来源

  1. 《麻省理工科技评论》，”What’s next for Chinese open-source AI?”（2026年2月）：https://www.technologyreview.com/2026/02/12/1132811/whats-next-for-chinese-open-source-ai/
  2. Andreessen Horowitz（a16z），OpenRouter关于开源模型市场份额的数据（2025-2026）
  3. Artificial Analysis，推理模型性能与成本比较（2026）
  4. 美中经济与安全审查委员会（USCC），2025年度报告，AI与国际标准化章节
  5. Hugging Face，模型下载统计（公开数据，2026年3月）
  6. Trending Topics / Eigent.ai，智谱AI（Z.ai）GLM-5.2分析，2026年6月：https://www.eigent.ai/blog/glm-5-2
  7. VentureBeat，”Meituan open sources LongCat-2.0”（2026年6月30日）：https://venturebeat.com/technology/meituan-open-sources-longcat-2-0
  8. Decrypt，”LongCat-2.0: The Stealth AI Model That Was Quietly Topping OpenRouter All Along”（2026年7月）：https://decrypt.co/372579/longcat-2-0-meituan-ai-stealth-model-openrouter
  9. 《南华早报》，”China claims biggest AI model trained on local chips, as Meituan releases LongCat-2.0”（2026年7月）：https://www.scmp.com/tech/tech-trends/article/3358854/china-debuts-biggest-ai-model-trained-local-chips-meituan-releases-longcat-20
  10. OpenRouter / a16z - State of AI（100T tokens study）：https://a16z.com/state-of-ai/
  11. 《南华早报》，”Alibaba’s Qwen family captures over 50% global open-source downloads”（2026年3月）：https://www.scmp.com/tech/big-tech/article/3349552/alibabas-qwen-family-captures-over-50-global-open-source-downloads-report-finds
  12. 美团LongCat（官方）- LongCat-2.0：https://www.longcatai.org/models/longcat-2
  13. Axios，”Anthropic Trump Mythos Fable National Security”（2026年6月）：https://www.axios.com/2026/06/12/anthropic-trump-mythos-fable-national-security
  14. OpenRouter - Pricing GPT-5.5：https://openrouter.ai/openai/gpt-5.5
  15. Anthropic（官方）- Pricing Claude Opus：https://www.anthropic.com/claude/opus
  16. Artificial Analysis - Kimi K2.5：https://artificialanalysis.ai/articles/kimi-k2-5-everything-you-need-to-know
  17. TrendingTopics - GLM-5.2（智谱AI / Z.ai）：https://www.trendingtopics.eu/glm-5-2-chinas-zhipu-ai-beats-even-googles-top-models-with-its-new-open-llm/