# Soofi S 开源模型：欧洲走信任路线，承认能力落后

- 来源：AYi (@AYi_AInotes)
- 发布时间：2026-07-16 18:25
- AIHOT 分数：62
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- 原文链接：https://x.com/AYi_AInotes/status/2077701229719765032

## AI 摘要

德国 Soofi 联盟发布 30B 参数的 MoE 模型 Soofi S，在开源榜单排名第一，但其预训练负责人主动澄清刷屏散点图是旧版，Qwen3.5 原始能力仍领先。

## 正文

德国发布全球顶级开源AI模型之一--Soofi S（Soofi联盟出品），30B参数、在欧洲全训完成，在开源模型榜单上排名第一，我看全网都在吹德国新模型碾压一切，没人注意到它自己先站出来认输了。

Soofi S的预训练数据负责人亲自澄清，那张刷屏的散点图是旧版，Qwen3的位置画错了，原始能力上Qwen3.5仍然领先。

很多人觉得这是翻车，我却觉得这才是这条新闻最值钱的地方。

一个被吹成「欧洲击败中国开源AI」的项目，核心成员主动站出来说不，我们还没追上。

这种诚实的稀有程度，比任何benchmark排名都更值得认真对待。

但这还不是最核心的事，
Soofi S从来就不是来抢跑分王座的。
316亿总参数的MoE，每token只激活30亿，52层里只有6层保留Transformer，剩下46层全用Mamba。

这个架构选择直接暴露了他们的真实优先级，
不是参数最大，也不是跑分最高
是40k上下文、batch 32时，单GPU吞吐量是同规模dense模型的约8倍，而且随上下文增长几乎不掉速。

这意味着欧洲从一开始就没打算跟中美拼谁的模型更聪明，他们打了一张完全不同的牌。
极致透明，不止开放权重，放出中间检查点、逐来源数据核算、训练代码、超参，99%的训练数据可以独立重建，是符合OSI定义的真开源，不是只给权重的伪开源。

主权基础设施全程在德国本土算力上训练，全链路在欧洲监管框架内，GDPR和AI法案合规是出厂配置，不是事后补丁。

架构效率，不堆训练算力，抠部署成本，用Mamba混合架构把长上下文的推理成本打下来。

开源模型阵营正式分裂了，中美是能力党。
拼跑分，拼迭代速度，拼多模态覆盖，模型很强，但数据配方不透明，训练过程不可审计。

欧洲是信任党，接受原始能力阶段性落后，换合规性、可审计性、部署可行性的优势。

以后选模型，可能不再是单选了，
用中美模型做高智能核心，用欧洲模型做合规长上下文补充，这种混合策略，很快会变成Agent基础设施里的新标配。

能力党和信任党，两条赛道，各跑各的，但有一点是确定的，只给权重不给数据配方的伪开源，在两条赛道里，都会越来越难混。