两年前”开源能追上闭源吗”还是个有争议的问题，现在答案已经很清楚了：在大部分常规任务上，开源已经追平甚至超过了。
当前格局
开源阵营：
- DeepSeek V3/R1——顶级性能，极低成本
- Llama 4 Scout/Maverick——原生多模态
- Qwen3——Apache 2.0全线开源
- Kimi K2——万亿参数开放权重
闭源阵营：
- GPT-5.x系列
- Claude Opus 4.x系列
- Gemini 2.5 Pro
闭源还剩什么优势？
- 极端能力上限：SWE-bench顶部的几个百分点还是闭源占优
- 产品化体验：ChatGPT、Claude的用户体验显著优于开源模型的部署
- 安全与合规：企业客户需要的SLA、审计、合规支持
- 持续迭代速度：头部闭源公司的迭代频率和投入规模
开源正在蚕食什么？
- 中低端应用场景：开源模型已经完全够用
- 私有化部署：数据敏感行业只能用开源
- 定价基准：开源模型的成本倒逼闭源降价
- 创新扩散：MoE、混合推理等技术通过开源快速传播
2026年的欧盟AI法案
EU AI Act对开源有专门的豁免条款，但”高风险”应用除外。这个法规框架对开源社区总体偏友好，但具体执行中仍有很多灰色地带。
预判：未来的格局可能不是”开源取代闭源”，而是分层——底层基础模型开源化，上层应用和服务闭源化。闭源的价值从”模型本身”转向”围绕模型的服务和体验”。
参考来源：各公司发布、EU AI Act文本