兩年前「開源能追上閉源嗎」還是個有爭議的問題，現在答案已經很清楚了：在大部分常規任務上，開源已經追平甚至超過了。
當前格局
開源陣營：
- DeepSeek V3/R1——頂級性能，極低成本
- Llama 4 Scout/Maverick——原生多模態
- Qwen3——Apache 2.0全線開源
- Kimi K2——萬億參數開放權重
閉源陣營：
- GPT-5.x系列
- Claude Opus 4.x系列
- Gemini 2.5 Pro
閉源還剩什麼優勢？
- 極端能力上限：SWE-bench頂部的幾個百分點還是閉源佔優。
- 產品化體驗：ChatGPT、Claude的用戶體驗顯著優於開源模型的部署。
- 安全與合規：企業客戶需要的SLA、審計、合規支援。
- 持續迭代速度：頭部閉源公司的迭代頻率和投入規模。
開源正在蠶食什麼？
- 中低端應用場景：開源模型已經完全夠用。
- 私有化部署：數據敏感行業只能用開源。
- 定價基準：開源模型的成本倒逼閉源降價。
- 創新擴散：MoE、混合推理等技術通過開源快速傳播。
2026年的歐盟AI法案
EU AI Act對開源有專門的豁免條款，但「高風險」應用除外。這個法規框架對開源社區總體偏友好，但具體執行中仍有很多灰色地帶。
預判：未來的格局可能不是「開源取代閉源」，而是分層——底層基礎模型開源化，上層應用和服務閉源化。閉源的價值從「模型本身」轉向「圍繞模型的服務和體驗」。
參考來源：各公司發布、CocoLoop、EU AI Act文本