# 开源模型逼近前沿：Kimi K3、Qwen 3.8、DeepSeek V4 密集发布

- 来源：Tomer Tunguz 博客（VC 分析）
- 发布时间：2026-07-20 08:00
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## 精选理由

作者用价格对比和近期开源发布梳理开源与闭源模型的追赶节奏，指出竞争如何压低推理成本并影响行业利润率。

## AI 摘要

开源与闭源模型差距持续缩小，7月中旬起多款开源大模型密集发布：Moonshot 于7月16日推出 2.8T 参数开源权重模型 Kimi K3，阿里于7月19日预览 2.4T 参数的 Qwen 3.8，DeepSeek V4 于7月中旬结束预览。

## 正文

就像马拉松比赛中的两艘帆船，开放与封闭的 AI 实验室正在旧金山湾中迎风转向、灵活穿梭。

2023 年，闭源模型在 Chatbot Arena Elo 评分上以巨大优势领先。两年后，DeepSeek R1 时刻到来，这是对 ChatGPT 时刻的开源回应。两艘船并驾齐驱了近一年。

架构改进以及首批基于 Blackwell 训练的模型，从 2026 年开始带来了 GPT-5.2 和 Fable 5 的阶跃式变化。

未来几周将迎来又一轮开源发布潮。月之暗面于 7 月 16 日发布了 Kimi K3，这是一个 2.8T 参数的开源权重模型。阿里巴巴于 7 月 19 日预览了通义千问 3.8，这是一个 2.4T 参数的模型。DeepSeek V4 于 7 月中旬从预览版转正。紧随其后的是 Thinking Machines 的 Inkling（7 月 15 日发布的 975B Apache-2.0 多模态模型），以及 Meta Superintelligence Labs 于 4 月发布的 Muse Spark。

开源模型从未在公开水域取得领先，但这或许并无必要。按 90/10 的输入输出价格比混合计算，中位水平的开源前沿模型运行成本比 GPT-5.2 便宜约 15%。最便宜的开源模型 DeepSeek V4 Flash 则便宜约 90%。

我们可能会看到这样一种格局：闭源模型推动行业向前发展，而开源模型迅速跟进并将其商品化。这会减缓创新吗？

竞争往往会产生相反的效果。OpenAI 已将推理成本降低了 50%。Kimi 推出了新的注意力架构 KDA。Fable 的阶跃式进步正促使整个行业加倍努力迎头赶上。

摆在行业面前的主要问题是利润率将走向何方。Anthropic 即将公布其首个盈利季度。贝索斯曾说，你的利润就是我的机会。开源的竞争格局使得利润率和定价始终保持竞争力。

AI 浪潮将成为美国有史以来最大的基础设施项目之一，也很可能是推动经济更快增长的最大贡献者之一。竞争对于保持这场竞赛的速度至关重要。

前沿竞赛不再是一场单向的赛跑。它是一个循环往复的过程：闭源模型领先，开源模型追赶，整个市场随之加速前进。

Chatbot Arena Elo 是一种源自国际象棋的评分体系。用户会并排看到两个匿名模型的回答，并投票选出更好的一个。每个模型初始分为 1000 分。战胜更强的模型比战胜更弱的模型获得更多分数；评分差距可以预测某场对局的胜率。100 分的 Elo 差距意味着评分更高的模型大约有 64% 的胜率。该分数反映的是人类在开放式对话中的偏好，而非推理、编程或智能体相关基准的表现。↩︎

关于规模估算及其传导的增长渠道，请参阅《大语言模型的 GDP 影响》。↩︎