这个十一黄金周，AI圈真的很热闹。

10月1日凌晨，OpenAI深夜炸场，正式官宣新一代AI视频模型Sora 2，并直接上线了一个AI版的“抖音”——一个完全由AI来生成视频的短视频平台。

就在Sora 2发布之前，这一轮的大模型发布其实已经卷起来了。

黄金周前夕，先是国内大模型公司深度求索宣布推出DeepSeek-V3.2-Exp实验版模型，紧随其后智谱AI正式发布新一代大模型GLM-4.6。

中国大模型也引起了图灵奖得主杨立昆的关注。就在9月30日，蚂蚁集团旗下百灵大模型宣布开源其思考模型Ring-1T的预览版Ring-1T-preview，参数量达1000B（1万亿）。“令人印象深刻，祝贺你们的团队。”在百灵最新思考大模型发布后，杨立昆在社交平台上也给中国大模型点了赞。

而在大洋彼岸，Claude Sonnet 4.5同期发布。谷歌Gemini 3.0也预计将在10月迎战。

显然，全球大模型进入了一个新的井喷期，各家在大模型产品和技术迭代上，都在明显加速。据不完全统计，仅9月全球就有15家主流企业/机构发布了开源大模型，数量较8月激增70%。

开源大模型的热潮，也是开发者的盛宴。有开发者都在社交媒体上感慨：一天测了3个模型，还有一个没测试，这还只是周一……

在这其中，中国大模型凭借场景化能力，正撕开半壁江山。

据光锥智能观察来看，这一波AI大模型的更新，更聚焦在细分场景中，比如智谱最新大模型在编程方面的能力更加突出，蚂蚁的百灵大模型则聚焦在自然语言推理领域。

更为重要的一点在于，当OpenAI开始学字节跳动做产品时，大模型市场的游戏规则变了。如果说，2023年讨论大模型参数天花板，那么，2025年，大模型真正的战场则在场景适配与效率革命。

从OpenAI的Sora 2到蚂蚁的万亿推理模型，新一轮的大模型“军备竞赛”已然打响，而行业共识则愈发清晰：大模型已从“通用能力比拼”迈入“细分技术突围”的深水区。

那么，在这新一轮AI大模型竞赛中，后来者又该如何在开源生态中突围？

深度盘点9月大模型，AI大模型“百花齐放”

金九银十的月份，各行各业都在持续加码，大模型赛道也同样“卷”的不行。

据不完全统计，在刚刚过去的9月，全球数十家企业共计发布了40多款大模型产品，涵盖基础通用大模型、深度思考推理大模型、编程、具身智能、翻译、视频生成等不同细分赛道。

（海外开发者统计的部分9月开源模型）

具体来看，这些模型有的侧重高效推理，如带“Flash”字样的蚂蚁集团inclusionAI的Ring-flash-linear-2.0、美团LongCat Flash Chat；有的则聚焦多模态能力，如阿里通义Qwen3-VL；也有的针对轻量化/移动端，如Meta AI发布的MobileLLM-R1-950M、蚂蚁Ling-mini-2.0、Ring-mini-2.0等。

可以很明显看到，9月份AI大模型“通用能力、专用场景、部署形态”等维度的全面发展，不同厂商、不同技术路线的大模型“百花齐放”，构成了丰富的LLM生态。

在这其中，中国大模型产品占据半壁江山，并与海外市场的大模型产品形成了技术分化。

具体来看，相比较此前各家关注的参数规模竞赛，现已经让位于效率革命，MoE（混合专家模型）架构成为绝对主流。

如蚂蚁百灵大模型最新开源的Ring-1T-preview，其底座Ring-1T是一个拥有万亿参数的深度思考模型，该开源模型延续Ling 2.0高效MoE架构，在20T高质量语料上完成预训练，结合此前公开的棒冰（icepop）方法，在自研高效强化学习系统ASystem（其中AReaL框架已开源）上进行针对推理能力的RLVR训练。

有苹果工程师在单个M3 Ultra芯片上运行Ring-1T-preview，量化的效果接近GPT-5，还能直接生成《太空侵略者》小游戏。

（苹果工程师量化后部署Ring-1T-preview，游戏模拟效果）

这种“大参数储备+小参数激活”的范式，解决了“性能与成本”的核心矛盾，使超大规模模型从实验室走向具体行业场景。

从对开发者开放角度来看，海外阵营中，谷歌EmbeddingGemma主打端侧隐私嵌入，Anthropic 开放 Claude Code API，仍停留在工具型开源。

但相比较来说，中国大模型产品更注重场景化能力，比如蚂蚁专攻自然语言推理，腾讯突破小语种翻译，形成“场景驱动型开源”。

这种差异在落地效果上立竿见影。如快手将Keye-VL 1.5嵌入审核系统，违规识别准确率达98.7%；爱诗科技的AI插画模型对接电商平台，把详情页制作成本降低80%。

事实上，中国大模型产品已经在各个细分领域全面开花，比如语音交互中，阶跃星辰Step-Audio 2 mini支持语音直接调用工具，某智能音箱厂商反馈“唤醒准确率提升至99.2%”；蚂蚁健康管家AQ产品识别报告、药盒、皮肤病等医疗图像准确率达90%以上，包括对100多种复杂多页检查报告的识别与解读。

在翻译领域，腾讯 Hunyuan-MT-7B 在 30 个语种翻译中夺冠，跨境电商卖家实测“小语种转化率提升27%”；同时，3D生成赛道中，腾讯混元Voyager可实现原生3D重建，游戏公司开发者称 “场景制作周期从 1 周缩至 4 小时”。

另外，值得关注的一点是，相比于大模型创业公司的单点输出，聚焦某一个细分行业，中国互联网大厂们正逐渐形成体系化的产品更新，覆盖基础通用大模型、深度思考大模型、编程大模型、多模态大模型、视频生成大模型等多品类大模型产品，典型的产品就是阿里巴巴旗下的通义千问、腾讯的混元大模型、字节跳动的豆包大模型等。

而这种生态优势，也正在转化为全球影响力。据Hugging Face最新数据显示，中文开源模型的fork量在9月增长180%。9月Hugging Face榜单显示，阿里通义7款模型占据全球前十开源模型席位，Qwen3-Omni 登顶榜首，标志着中国从“开源参与者”升级为“生态定义者”。

（9月28日， Hugging Face 模型榜单）

而中国大模型的“技术普惠+商业赋能”的开源模式，正在重塑全球AI产业格局。

“2023年我们追着OpenAI跑，2025年在金融推理、中文语音等领域，国外团队开始抄我们的作业。”一位深耕AI的连续创业者的调侃，道出了中国开源的新底气。

模型开源竞争激烈，新来者蓄势待发

为什么中国大模型能够如此快速实现赶超？

这背后离不开开源战略的选择。据《全球大模型开源生态报告》显示，中美开发者贡献占比超四成，尤其是中国厂商非常注重以“开放策略”抢占生态主动权。而就在今年初，始终坚持闭源路线的OpenAI也开始走开源路线。

相比较来说，中国最早且始终坚持走开源路线的阿里通义千问，已经在开源生态中占据了领导地位。那么，后来者还有机会吗？

9月，蚂蚁集团旗下百灵大模型以平均每4天一款的速度，密集发布了7款大模型：

5日推出“端侧双雄”Ling-mini-2.0与Ring-mini-2.0；12日上线MoE架构的Ling-flash-2.0，19日上线Ring-flash-2.0；26日推出2款混合架构推理优化模型Ring-flash-linear-2.0与Ring-mini-linear-2.0；30日以万亿参数的Ring-1T-preview压轴。

模型刚发布完，Ring-1T-preview就登上了开源社区Hugging Face模型趋势榜第三，第四名也是蚂蚁inclusionAI社区的Ring-flash-linear-2.0。