学者 Mollick：开源权重模型与前沿差距近期拉大

沃顿商学院教授、知名 AI 学者 Ethan Mollick 近日在 X 平台发文指出，当前开源权重模型与前沿闭源大模型之间的能力差距，是「一段时间以来最大的」。他以一款代号为 Mythos 的模型为参照点，称该模型于今年 3 月发布，而此后陆续推出的多款开源权重模型虽然质量不俗，但在实际表现上仍与 Mythos 以及另一款被称作 Astra 的模型存在明显距离。

核心观察：差距在拉大而非缩小

Mollick 在帖文中表示，他注意到近几个月来一个值得警惕的趋势：尽管开源社区持续推出新模型，但开源权重模型与最前沿闭源模型之间的相对距离，反而比此前更远。他将这一状态形容为「一段时间以来最远的一次」（further from the frontier than we have seen in some time），暗示前沿模型的能力跃升速度目前超过了开源阵营的追赶速度。

值得注意的是，Mollick 将 Mythos 作为衡量前沿水平的基准点，并认为自 3 月以来，无论开源模型在单项能力上如何提升，都尚未能在综合实践中逼近这一前沿。

开源阵营的表现：进步明显但仍未触顶

Mollick 并没有否定开源社区的进步。他在帖文中明确肯定了近期几款开源权重模型的水平，特别提到了两款代表性模型：

• K3：被评价为「great」（优秀）的开源权重模型；
• GLM-5.3：同样被认为在各自维度上表现优异。

不过，他强调这些开源模型虽然在独立评估中表现出色，但在与 Mythos、Astra 等前沿闭源模型的横向对比中，实际能力差距仍然显著。换言之，开源模型在「追近」前沿，但前沿自身也在「向前跑」，且后者的速度目前更快。

前瞻判断：局面或将改变

在帖文末尾，Mollick 给出了一个相对乐观的预期：他表示自己假设这种局面「将会改变」（I assume that will change）。这意味着他认为开源阵营在未来有望重新缩小与前沿模型之间的距离，但截至目前，这一追赶尚未实现。

Mollick 的这条帖文虽然篇幅简短，却反映了 2025 年中段 AI 行业的一个关键张力：一方面，开源权重模型的质量持续提升，社区生态活跃；另一方面，少数前沿闭源模型在综合能力上仍保持明显领先。对于开发者与企业用户而言，这种差距意味着在选型时仍需权衡开源的灵活性与闭源的前沿能力。