企业从闭源模型转向开源模型

针对Dylan Patel称开源正在消亡、多家中国模型实验室将不再开源下一代模型的说法，Yuchen Jin表示从中国AI实验室听到的情况并非如此，它们计划继续开源模型。他认为在GPU有限的情况下，从推理服务商获取收入分成是一种可持续的商业模式，也是强有力的分发渠道。

想象一下 2 年后： GPT-6 Astra 级别的开源模型在每台 MacBook 上本地运行。 而 AI Twitter 还在争论同一件事： "开源 AI 会导致人类灭绝吗？"

我最近常用的模型 + 工具栈组合： 1. Kimi K3 是最好的开源编码模型。GLM-5.3 紧随其后。2. DeepSeek V4.1 Flash 是我处理简单/中等任务的首选：极快且便宜。3. 复杂任务我会用 Astra。4. Codex 搭配开源模型效果更好。Claude Code 会让同一个模型成本翻倍。

在 Databricks，越来越多的工程师开始把开源模型作为日常主力，几乎不再动用 Claude 或 Astra。 我们的推理客户也在看到同样的趋势：即使只把内部编码流量中的 20% 从 Claude/GPT 转向开源模型，也能大幅削减开支。 开源模型在企业中的采用将会非常庞大。

AI 不会取代律师 但它会取代那些仍然认为 AI 不会取代律师的律师 【引用 @OpenAI】：Astra for Law：为你的执业打造的前沿智能。 一项由 GPT-6 Astra 驱动的新服务，提供工具、设置和上下文，以支持律师和法律科技公司的专业能力与判断力。

有人猜猜 OpenRouter 上这个 Union Alpha 猛兽是什么吗？ Claude Fable 5.1 级别，便宜 10 倍以上。等它开源。

新前沿 AI 模型 Jev 发布，采用新训练方法 RLCD，速度提升 20-200x、成本降低 40-400x（输出 token 免费），定位为面向决策的可组合智能。实测多个提示词花费不到 $0.10，可让 LLM-as-a-judge 等场景近乎免费且极快。

Jensen 是 AI 圈最硬核的人。 我真希望 NVIDIA 能打造一个前沿的开源模型。

我已经 23 天没打开 Claude Code 了。 它曾是我最喜欢的产品之一，但现在我更喜欢 Codex。 Codex 与开源模型配合得更好。而在开源模型中，Kimi K3 在编码方面仍然无可匹敌。

Yuchen Jin 认为禁止开源模型是"为前沿发展定速"最糟糕的结果。他以 Geohot 的养鸡场比喻指出，若 1-2 家前沿 AI 实验室掌控全部智能，人类将沦为被农场主支配的鸡群；而若所有人都能获得能力相近的模型，则大家都是鸡。他提到 Hugging Face 转向开源模型以防御 OpenAI 模型攻击，正是这一重要性的例证。