開源 AI 的現況 — V1.0 · 2026年7月
開源 AI 的現況。
V1.0 · 定期更新 · 2026年7月
在紐西蘭最北端,一家毛利族(Māori)廣播機構正在為 te reo 訓練語音模型。這種語言的市場規模太小,任何商業市場都不會理會;因此他們採用一種授權方式,讓資料留在族人自己手中。全球最大的會計師事務所之一 PwC,則把一個開放模型微調成懂財務語言的模型,如今已在自有硬體上為數百家客戶運作,而且不用按 token 計費。洛桑的研究人員與紅十字會合作打造了一個開放醫療模型,依其人道準則進行調校,並正準備在當地與坦尚尼亞展開臨床試驗。在東非,農民用一個直接在手機端、離線運作的模型診斷樹薯病害,使用地點是在雲端從未抵達的田間。在瑞士,一個公共聯盟利用公用超級電腦訓練出國家級模型,並將所有內容全部釋出:權重、資料、訓練程式碼。他們沒有向任何人請求許可,而且他們本來也不可能用租的做到這件事。他們擁有它,這正是整件事的核心。
我們不是第一次遇到這種局面。Mozilla 之所以存在,是因為曾有一家公司試圖掌控通往網路世界的入口,而一個開放社群挺身而出,確保它永遠無法得逞。二十五年後,有人正重演同一套戲碼。第一次,我們押注在開放。開放贏了。這一次,我們也能一起再做一次。
我們的信念很簡單:前方的道路是競爭與互通互聯(interoperability)。我們相信,世界應該有許多模型、標準化的串接方式,以及隨時能離開任何供應商的自由。開放在這方面已有成績可循。它把整個餅做大,也讓更多人能分到其中一塊。
已達同等水準。競爭已往上一層。
開放權重(open weights)不再是妥協方案。真正的工作就是在這裡發生:如今,多數正式上線環境的 token 都已路由到開放模型,而 OpenRouter 上流量最高的五個模型也全部都是開放模型。封閉模型在最前沿仍然領先,尤其是在推理與多模態方面;但前沿能力並不是大多數工作負載真正需要的。標準化的輸入無法握有定價權。價值正往上移,移到代理式(agentic)控制層。
開放很容易推出;開放很難部署。
來自 Mozilla / SlashData 2026 開發者調查的資料。開放模型在採用上領先:有 79% 的開發者在加入 AI 功能時使用它們,相較之下,封閉模型為 71%;而且兩者大致互補,有一半的開發者兩者都用。但真正卡關的是正式上線:只有 51% 的開放模型團隊能進入正式環境,封閉模型則為 63%。差距在於營運工具與信任,而不是模型能力。
開放堆疊在能力面得分高,在營運面得分低。
這套堆疊的 9 個層級與 48 個元件,已依 10 項標準(1–5 分)評分。點擊任一層即可展開其元件:每個元件都附有各項標準分數、成熟度等級、開放與封閉方案是否對等的判定,並展示其中一些獲星數最高的開源專案。
開源是一種商業模式。
開放權重 AI(open-weight AI)是一個規模達數千億美元的商業市場,由獲資金支持的公司打造,並由全球企業在正式環境中運行。Databricks 的年化營收(run-rate)已突破 54 億美元;Mistral 在十二個月內擴張 20 倍,ARR 達到約 4 億美元;DeepSeek 的 ARR 達到約 2.2 億美元,最近並以超過 500 億美元估值募得 74 億美元。已有五種營收模式證明可大規模成立:託管推論、企業平台、地端授權、微調服務,以及控制層工具。
開放不是供應商選擇,而是主權選擇。
已有超過 70 項國家級 AI 戰略正在推動。戰略問題已從要不要有國家 AI 政策,轉向一個國家能掌握堆疊中的哪一層。
點擊下方的標記或國家。
代理式控制層(agentic harness)是另一種 user agent。
瀏覽器曾是開放網路的 user agent:程式碼運行在使用者這一側,代表他們與伺服器協商。這個角色如今正在更上一層被重新打造。如今,模型之上坐落的是代理式控制層,也就是編排迴圈、工具、記憶、沙箱與權限模型。這正是正式上線困難最集中的地方,也是開放對封閉、自主掌握對租用依賴之爭重新展開之處。
可逆且後果輕微。抓取文件、查詢資料庫、列出行事曆內容。這些動作大致都可預設允許;即使讀取失誤,代價也很低,而且可以安全重試。
代價高昂或不可逆的副作用。傳送訊息、動用預算、修改紀錄、執行交易。確認、核准門檻、成本上限與撤銷機制都必須集中在這一類操作上。
五個押注,沒有一個需要擊敗最前沿。
它們需要的是擁有其上層的那些層次:harness(執行框架)、memory(記憶)、permission model(權限模型)——而且要趁這些層次仍然開放時就掌握它們。
讓這一層維持開放的訊號。
能力與採用
3.3% 的差距(在程式設計上已達同等水準,但在推理與代理式能力上落後),以及開放模型在 OpenRouter 的 token 份額,尤其是在代理式編碼方面。
如果出現以下情況,這項判斷就會逆轉: token 份額停滯不前,而推理差距持續擴大。
執行框架
由實驗室自有與獨立 scaffold 之間在 Terminal-Bench 上的差距;AAIF 之下的 MCP/A2A 治理;以及那套至今仍不存在、可攜式的權限規格。
如果出現以下情況,這項判斷就會逆轉: 實驗室在 harness 上的領先進一步擴大,或某個封閉平台搶先制定了權限標準。
市場結構
開放實驗室的經濟條件(ARR、募資、以及 Zhipu/MiniMax 的 IPO),對照按量計價的轉折點(約在 2027 至 2028 年),而主權算力則構成一股制衡力量。
如果出現以下情況,這項判斷就會逆轉: 主權資金中斷,或開放實驗室的經濟模式無法擴張。
信任與安全
這些問題正在被追蹤,但尚未定論:濫用能力,以及安全調校是否很容易就能從開放權重中被剝除;高摩擦風險區,尤其是合成 CSAM 與 NCII;以及 NTIA「監測、不要限制」的立場是否站得住腳。
如果出現以下情況,這項判斷就會逆轉: 發生重大濫用事件,或政策從監測轉向限制。
接下來其餘內容,其實有個測試你現在就能做。看看在那些決定 AI 走向的房間裡,坐著的是哪些人,以及他們是以什麼身分坐在那裡。當有一天,那些讓 AI 保持開放、可攜且能廣泛部署的人,也能以同等地位入席時,從租用走向擁有的轉變就已經發生了。現在這扇窗口仍然開著。它關上的速度慢到讓我們可以假裝它不會關,而租期其實比看起來更短。和我們一起打造。
這是 V1。我們想聽聽你的看法。
引註
第 1 節 · 開源 AI 的現況
- 能力差距 3.3% / 差距縮小至 0.5% / Arena 前十大席次中有六席為閉源
- Chatbot Arena 上為 8.04%
- 推論成本 50× / 每百萬 tokens 0.40 美元 / 2025 年 12 月
- 開放權重約占正式環境 tokens 的三分之一 / 100 兆 token 研究
- Mistral 成長 20 倍至約 4 億美元 ARR
- 280 倍 / 2025 年 AI Index
- Epoch AI 每年衰減 9×–900×
- 2025 年 11 月 MIT 研究
- 即時排行榜 / 市占率面板 / 智能排名
- FT 分析
- DeepSeek-R1(模型卡)
- AIME 2024 上為 79.8% / pass@1
- $0.55/$2.19 定價
- o1 的 $15/$60
- DeepSeek-V4 Pro
- 89% 導入 AI 的企業使用開放元件
- MIT NANDA 約 67% 對約 33%
- Stanford:95% 試點計畫沒有可衡量的影響
第 2 節 · 哪些人在押注它
- Databricks 年化營收(run-rate)54 億美元/年增 65%
- Databricks 籌資逾 1,650 億美元
- Mistral 在十二個月內達到約 4 億美元 ARR
- Mistral 以 200 億歐元估值籌資 30 億歐元
- DeepSeek 約 2.2 億美元 ARR
- DeepSeek 籌資 74 億美元/估值逾 500 億美元
- 微軟開始取消 Claude Code 授權
- Token 計費吃掉全年 AI 預算
- Uber 用光 AI 程式開發預算
- Uber 工程師每月帳單 500 至 2,000 美元
- Uber 將支出上限設為 1,500 美元
- Stripe 採用 vLLM 後成本降低 73%
- 微軟探索 Azure 託管的 DeepSeek/Copilot Cowork
- Linux Foundation:約 80% 使用率/約 96% 營收/每次呼叫約 6 倍
第 3 節・為什麼這件事到處都在發生
第 4 節 · 編排層成為新前沿
第 5 節 · 機會
與我們一起打造。
在紐西蘭最北端,一家毛利(Māori)廣播機構正在為 te reo 訓練語音模型。對任何市場來說,這都是一種太小眾的語言;但他們採用的授權方式,讓資料仍掌握在族人自己手中。全球最大的會計師事務所之一 PwC,則把開放模型針對金融語言做了微調,如今已在自有硬體上為數百家客戶運行,而且不必按 token 計費。洛桑的研究人員與紅十字會合作打造了一個開放醫療模型,依其人道準則進行調校,並正準備在本國與坦尚尼亞展開臨床試驗。在東非,農民用直接跑在手機上的模型離線診斷木薯病害,在那些雲端從未觸及的田地裡也能使用。在瑞士,一個公共聯盟在公用超級電腦上訓練出國家級模型,並把一切全部釋出:權重、資料、訓練程式碼。他們沒有誰先去請求許可,也沒有誰可能靠租用取得這一切。他們擁有它,這就是整個理念的核心。
開源與開放權重 AI,如今已成為軟體史上成長最快的建造者生態系之一的支柱。光是 Hugging Face 就託管了 250 萬個公開模型與 1,300 萬名使用者,其中包括三分之一的《財星》500 大企業。到了 2025 年底,在開發者用來承接真實生產流量的 OpenRouter 上,開放權重模型的使用量已從一小部分成長到約三分之一。再過短短六個月,該平台每週傳輸的 token 已達 25 兆,是原本的五倍,而其中最大單一流量來源就是一個開放模型。開發者回應的是模型做得到什麼,以及它們的成本是多少。而在這兩點上,開放都已成為務實的選擇。
今年春天,最強的封閉模型拿到 60 分,最強的開放模型則是 54 分。一年前,領先的開放模型還只有 22 分。封閉系統在最困難的問題上仍然領先。但對多數建造者實際要交付的東西來說,價格、控制權與可部署性才是關鍵,而開放模型已經從「很有希望」跨進「已經能用」的階段。任何還在等開源 AI 長大的,都可以不用再等了。它早就長大了。
各國政府也開始行動了。歐盟執委會(European Commission)已提出公共機構採購 AI 應採「開源優先」(open source first)的規則,加拿大則訂下全國目標,要把企業採用率從 12% 提高到 60%。當社群、市場與政府同時朝著同一個方向匯流,它們其實是在告訴你未來會往哪裡走:走向更多智慧、交到更多人手中,而且由更多人擁有。
這一切並非必然,另一種未來也很誘人。想像一下,只有少數幾台「驗證機器」把世界重新讀給你聽,語氣平順、自信滿滿,卻沒有任何你能查核的來源。原本由十億個彼此爭辯的聲音組成的市集,被一位光鮮亮麗、只聽命於其主人的禮賓員壓低了聲量。今年六月的一個週五下午,我們已經預見了這種情況:最先進的模型之一,因為某個政府發出一封信,就在各地全面停擺。所有租用那個模型的企業都發現,那個關機開關握在別人手裡。
我們以前就經歷過這件事。Mozilla 之所以存在,是因為曾有一家公司想要獨占通往網路世界的大門,而一個開放社群挺身而出,確保它永遠無法得逞。二十五年後,有人又在上演同一套戲碼。第一次我們押注開放,開放贏了。這一次,我們也能一起再贏一次。
我們的信念很簡單:前方的道路是競爭與互通性(interoperability)。我們相信的世界,是有許多模型、能以標準方式彼此串接,而且你可以在任何時候自由離開任何供應商。開放在這方面早有成績。它把整個餅做大,也讓更多人能擁有其中一塊。
建造者們早已動工。租來的未來口袋更深;自己擁有的未來則有更多雙手,而且是多上數百萬雙。這個故事每次講到最後,結局都一樣:在開放中建造的多數人,總會勝過躲在高牆後的少數人。