中国模型加速融入全球AI产业链

（来源：中国航空报）

吴晓凌

　　随着Kimi、DeepSeek等中国开放权重模型能力持续提升，越来越多海外人工智能（AI）企业开始在中国开放权重模型基础上进行后训练，并据此开发自主模型和产品。中国开放权重模型参与海外AI研发的形式也日益多样，从直接作为基础模型接受进一步训练，延伸到生成合成数据、提供模型架构和训练方法参考。中国模型正加速融入全球AI产业链。

　　美国法律AI公司哈维日前发布其首个后训练开放权重模型Tenet。该模型以中国月之暗面最新开放权重模型Kimi K3为基础开发。

　　这并非中国开放权重模型进入海外AI产品研发链条的孤例。美国AI初创企业“认知”公司、英国AI初创企业Cosine分别以Kimi模型为基础，通过进一步大规模强化学习提升软件工程能力，打造出各自的核心AI软件工程产品。

　　中国开放权重模型的影响还延伸到训练数据和模型架构。开放人工智能研究中心（OpenAI）前首席技术官米拉·穆拉蒂创办的思维机器实验室在研发其首款开放权重模型Inkling时，其官方技术说明称，Inkling的混合专家（MoE）架构主要沿用DeepSeek-V3的技术路线。在后训练启动阶段，公司还使用包括Kimi K2.5在内的开放权重模型生成合成数据，用于首轮监督微调。

　　过去，AI企业在追求前沿模型能力时往往高度依赖闭源模型。随着Kimi、DeepSeek等中国开放权重模型能力持续提升，部分模型已进入前沿，为这些企业提供了闭源模型之外的技术选择。此外，随着人工智能由问答工具向智能体演进，衡量模型能力的标准也从知识回答延伸到完整执行复杂任务。而完成复杂任务所需的操作流程、判断标准和纠错机制，往往存在于真实业务场景、评测体系和工作流程里。在这一背景下，垂直AI的后训练更重视任务执行能力。Cursor、哈维和“认知”等AI公司就在接近真实业务的任务环境中开展大规模强化学习，让模型从中学习信息搜索、工具调用、上下文管理和错误修正等。

　　除了模型能力以外，开放权重模型还具有成本和控制优势。它们可由企业自主部署、持续优化和继续训练，在大规模调用场景下具有降低单位推理成本、提高部署灵活性和减少对外部应用程序编程接口（API）依赖的优势。

　　随着权重、数据、架构等技术成果更深融入全球AI研发和产业体系，中国开放权重模型在全球AI供应链中的作用不断增强，其国际影响正由产品出海进一步向技术输出延伸，呈现出成为海外AI企业开发新模型、新产品重要技术来源的趋势。

　　（本文摘编自《人民日报海外版》2026年9月3日8版）