Mollick：中国开放权重大模型竞争白热化

Wharton 商学院教授、AI 应用研究者 Ethan Mollick 近日在 X 平台发帖，对中国开放权重（open weights）大模型的快速进步表示关注，并对其头部厂商之间的竞争格局提出疑问。这条短帖虽篇幅有限，却触及了 2024–2025 年中国大模型生态最受关注的话题之一：开放权重赛道的拥挤程度正在急剧上升。

Mollick 的核心观点

Mollick 在帖文中给出了一句概括性的排序：「K3 优于 GLM-5.2，GLM-5.2 又胜 DeepSeek v4，依此类推」。他据此认为，中国开放权重模型的能力已经「非常好」，但厂商之间的迭代节奏极快、排名变动频繁，整个赛道正在变成一场「残酷的竞争」（tough competition）。他进一步提问：当这些团队都成长为体量庞大的商业公司时，它们是否还能全部留在牌桌上。

值得注意的是，原帖并未附上任何具体的基准测试分数、参数规模或对比表格，整段评价更接近个人使用感受与印象式判断，而非结构化评测。

背景：开放权重赛道的拥挤

Mollick 提到的几家厂商——Moonshot（K 系列）、智谱（GLM 系列）、DeepSeek——都是过去一年中迭代最积极的中国大模型团队：

• DeepSeek 凭借 R1、V3 系列以及多轮开源权重发布，在海外开发者社区获得大量关注；
• 智谱的 GLM 系列长期保持开放权重策略，覆盖从端侧小模型到百亿、千亿参数的不同档位；
• Moonshot 的 Kimi 系列在长上下文与推理方向持续投入，K 系列推理模型也已开源。

这些厂商的共同点是：都以「开放权重」作为差异化卖点，同时试图在 API 服务、企业市场乃至 C 端产品上获得商业回报。

「共存还是淘汰」的命题

Mollick 真正抛出的问题，是中国开放权重赛道是否会走向类似搜索或电商那样的「赢家通吃」格局。在他看来：

• 模型能力差距在迅速缩小，单一厂商很难长期维持领先；
• 开放权重模式下护城河有限，开源版本很快会被同行吸收并改进；
• 但每家公司都需要持续的算力、人才与营收支撑，竞争成本极高。

因此他提出的疑问是：当头部厂商都成长为「大且有价值的公司」时，它们是否还能继续以开放权重的方式参与这场竞赛，还是会被迫转向更封闭的商业模式以保住利润。

局限与待验证之处

作为一条社交媒体短帖，Mollick 的评论缺乏：

• 具体的 benchmark 数据或排行榜引用；
• 对「K3」「GLM-5.2」「DeepSeek v4」等具体版本号的来源说明；
• 关于各家商业化进展与营收状况的论据。

读者在引用此类评论时，应将其视为一位外部观察者对趋势的直觉判断，而非经过验证的行业结论。中国开放权重模型的实际能力对比与商业前景，仍需结合各厂商官方发布、独立评测与生态采用度数据综合判断。