AI大模型闭源
国内大模型最近有个明显的变化：好几家发布的最新大模型都“闭源”了。
国内主流闭源大模型名单
1. 智谱AI系列
o GLM-5-Turbo：全球首个面向OpenClaw龙虾场景深度优化的闭源模型，专项增强工具调用、指令遵循、长链路执行等能力
o GLM-5：2026年2月推出的旗舰模型，相较GLM-4.7平均涨价30%，提供更强大的编程和推理能力
2. 百度系列
o 文心一言5.0 (ERNIE 5.0)：百度最新闭源旗舰，深度整合搜索生态，在中文知识问答方面具有优势
o ERNIE-4.0-8K-Latest：在TrustedGPT安全评测中以88.69分位居国内闭源模型榜首
3. 阿里巴巴系列
o Qwen3-Max：通义千问3.0系列中的高端闭源版本，提供最强性能
o Wan2.6-T2V：通义千问视频生成模型，支持文本到视频的高质量渲染
4. 月之暗面系列
o Kimi K2.5：主打极致长文本阅读与解析能力，可单次吞吐数百万字资料，成为Cursor等开发工具的基础
o Kimi-K2-turbo-preview：Kimi K2的高速版本，针对性能进行优化
5. 字节跳动系列
o 豆包(Doubao)系列：包括Doubao-Seed-2.0-pro、Doubao-Seed-1.8、Doubao-Seed-1.6-0615等多款闭源模型
o Seedream-3：字节图像生成模型，在文生图榜单中位列第五
6. 其他厂商闭源模型
o MiniMax M2.5：在OpenRouter平台周调用量登顶，带动年化收入显著增长
o 腾讯混元3D世界模型1.0：业界首个开源可沉浸漫游、可交互、可仿真的世界生成模型
o 讯飞星火X1 Turbo：中文语音交互与教育场景领导者
我翻了下 Hugging Face 截至今年 3 月的开源大模型榜单，前十名里中国模型占了九席，DeepSeek、Qwen 都在。这个比例其实挺夸张的——全球开源生态里，中国模型不是“参与”，是“主导”。
所以更准确的判断不是“开源退潮”，而是生态在分化。
拆开看三层逻辑：
1. 开源依然是基座，而且越来越强
榜单数据说明一件事：国内在开源这条路上没停，反而在加码。而且这种“强”不只是数量，是性价比和中文优化层面的硬优势。对普通用户来说，这意味着免费可用的高质量基础模型不仅没少，反而更成熟了。
2. 闭源的，基本都是“增值层”
仔细看那些选择闭源的新模型，多数定位是高端服务、垂直场景、企业级交付。这其实符合一个很朴素的商业逻辑：基础能力可以开源，但围绕稳定性、安全性、定制化的增值服务需要收费。不是开源不行了，是商业闭环开始形成了。
3. 对普通人来说，真正的变化是什么？
选择变清晰了。日常聊天、内容创作、轻量级应用，开源模型支持的免费应用完全够用，甚至体验更好；真正需要专业咨询、高精度输出的场景，再考虑闭源的高端服务。
说白了，这不是“开源 vs 闭源”的胜负局，而是产业链的自然成熟——上游有开源托底，中下游用闭源做商业变现，两者本来就不是对立关系。
我比较好奇的是：当开源已经把基础能力拉平到同样的程度，未来闭源模型的溢价空间，到底还能靠什么撑住？