最新外国「自研」大模型，都是套壳国产？

AIGC动态16小时前发布 almosthuman2014

69 0 0

文章摘要

Cursor发布的2.0版本更新中，其自主研发的代码模型Composer表现出与国产模型相似的行为特征，在推理过程中频繁输出中文内容，引发开发者对其技术来源的猜测。该MoE架构模型通过强化学习训练，在内部基准测试中展现出行业领先的编码能力，生成速度达到同类产品的四倍。其研发过程中采用的Cheetah原型系统为交互式编码体验提供了技术支撑，但语言输出特征使业界怀疑其可能基于Qwen Code等中国模型开发。

同期，Cognition公司推出的SWE-1.5模型同样引发技术溯源讨论。用户通过越狱测试发现该模型自报基于智谱AI的GLM架构，Cerebras硬件平台随后发布的zai-glm-4.6编码模型进一步佐证了这一技术路线。系统架构师Daniel Jeffries分析指出，当前主流趋势是企业在开源基座模型上进行微调，而非从零训练，这种模式既降低研发成本又提升效率。他强调开源生态对创新的关键作用，批评部分公司对专有模型的过度保护已阻碍行业发展。

行业数据显示中国开源模型正取得显著优势。黄仁勋在GTC大会上展示的数据表明，通义千问系列占据全球开源模型下载量的主要份额，其衍生模型数量持续领先。HuggingFace趋势榜和ArtificialAnalysis基准平台的前列位置多被MiniMax、DeepSeek等中国模型占据，反映出技术能力和市场接受度的双重优势。这种现象标志着全球AI竞争进入多极化阶段，中国开源模型不仅支撑本土创新，更成为国际企业开发的重要基础。

模型性能的快速迭代正在重塑行业格局。国产模型在推理速度、多模态处理等关键技术指标上建立壁垒，其开源策略加速了技术扩散。从Cursor到Cognition的案例显示，初创公司通过整合优质基座模型可实现快速产品化，这种模式可能催生更多”站在巨人肩膀上”的创新。当前技术演进路径表明，开源协作与垂直领域微调的结合正成为AI商业化的重要范式，而中国模型在该领域已形成系统性优势。