近日，百度（BIDU）、阶跃星辰、阿里（BABA）、DeepSeek、Kimi等多家头部科技企业密集发布自研大模型，覆盖OCR识别、多模态理解、具身智能、推理能力等多个前沿领域，且这些新模型绝大多数选择了开源路径。

业内普遍认为，我国AI开源生态正从“可用”迈向“好用”乃至“引领”的关键阶段，同时国内开源生态的逐步扩大与完善将加快我国人工智能（885728）领域的发展速度。

头部企业动作频频

近期，国产大模型的发布节奏显著加快。2月2日，阶跃星辰推出Step3.5Flash，该模型采用稀疏混合专家（MoE）架构，总参数量高达1960亿，但每Token仅激活约110亿参数，在确保强大推理能力的同时大幅提高了运行效率，尤其适用于复杂Agent工作流场景。

在轻量化模型方面，2月3日，智谱（HK2513）正式开源GLM-OCR，据了解，这是一款仅0.9B参数的小型模型，并支持vLLM、SGLang和Ollama等主流推理框架，显著降低了部署门槛；1月29日，百度（BIDU）发布文档解析模型PaddleOCR-VL-1.5，该模型以仅0.9B参数的轻量架构，在文档解析评测榜单OmniDocBenchV1.5中取得全球综合性能第一的成绩，整体精度达到94.5%。

与此同时，具身智能成为新热点。优必选（HK9880）于近日发布其自研的“具身大脑”Thinker模型，以“小参数、高性能、全开源”为特色。而在多模态领域，DeepSeek发布新的OCR2模型、月之暗面发布KimiK2.5模型等。

据了解，上述模型集中在2026年1月份至2月初密集发布，覆盖文本、图像、语音、具身控制及多模态融合等多个维度，且多数模型强调在特定场景下的性能优化，如文档解析、工业机器人响应、Agent协同等。

“众多厂商选择在此时集中发布模型，主要是因为经过三年的技术积累，国产大模型在架构设计、训练方法、工程优化等方面已形成较为成熟的技术体系，具备了规模化输出高质量模型的能力。”广州艾媒数聚信息咨询股份有限公司CEO张毅在接受《证券日报》记者采访时表示，应用场景愈发明确，从工业机器人到智能办公，从金融风控到教育医疗，下游需求促使模型向专业化、轻量化、高效化发展。

“更重要的是，当前正处于全球AI竞争的关键时期。国产大模型不仅是技术产品，更是国家战略科技力量的重要组成部分。通过密集发布高水准模型，中国企业正积极争夺技术话语权与生态主导权。”张毅表示。

开源已成主流趋势

值得注意的是，无论是智谱（HK2513）的GLM-OCR、阶跃星辰的Step3.5Flash、KimiK2.5，还是DeepSeek-OCR2，均选择发布即开源策略。业内普遍认为，这一趋势标志着中国AI产业正从“闭源竞赛”转向“开源协同”，其背后既有战略考量，也有生态逻辑。

张毅认为，开源有助于快速验证模型能力、扩大影响力。在模型性能日益相近的当下，谁能率先获得开发者和企业的广泛应用，谁就更有可能成为事实标准。通过开源，企业可借助社区力量进行压力测试、场景适配与漏洞修复，形成“发布—反馈—迭代”的高效闭环。

同时，开源也是构建国产AI生态的必经之路。过去，中国AI产业高度依赖国外基础模型与框架，如今，以Qwen、智谱（HK2513）、Kimi、DeepSeek等为代表的国产开源模型矩阵日益完善，覆盖语言、视觉、语音、具身智能等多个模态，初步形成了从基座模型到工具链、从训练到推理的全栈能力。“这种‘自主可控+开放协作’的模式，既保障了技术主权，又避免了重复建设，有效降低了中小企业和科研机构的创新门槛。”有行业分析师对《证券日报》记者表示。

更重要的是，开源生态的繁荣反过来反哺模型本身。其中，由社区贡献的评测数据、优化方案、插件工具等，成为了模型持续进化的“养分”。以阿里（BABA）千问为例，AI开源社区HuggingFace的最新数据显示，阿里（BABA）千问的衍生模型数量已突破20万个，全球开发者基于千问开发的衍生模型每天新增超过200个，涵盖机器人控制、代码生成、漫画后期制作、多语种翻译等多个方向。

展望未来，张毅表示，从密集发布到全面开源，国产大模型正走出一条兼具技术创新与生态共建的发展路径。这不仅是中国AI产业迈向成熟的重要标志，也为全球人工智能（885728）的多元化发展增添了新的动力。在开源浪潮的推动下，一个更为开放、协同、高效的国产AI生态正在加速形成。