行业动态：国产大模型密集发布与开源趋势 - 近期，百度、阶跃星辰、阿里、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，且绝大多数选择了开源路径 [1] - 业内普遍认为，中国AI开源生态正从“可用”迈向“好用”乃至“引领”的关键阶段，国内开源生态的逐步扩大与完善将加快人工智能领域的发展速度 [1] 头部企业具体进展 - 阶跃星辰：于2月2日推出Step3.5Flash模型，采用稀疏混合专家架构，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运行效率，尤其适用于复杂Agent工作流场景 [2] - 智谱AI：于2月3日正式开源GLM-OCR模型，这是一款仅0.9B参数的小型模型，支持vLLM、SGLang和Ollama等主流推理框架，显著降低了部署门槛 [2] - 百度：于1月29日发布文档解析模型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% [2] - 优必选：近日发布自研的“具身大脑”Thinker模型，以“小参数、高性能、全开源”为特色 [2] - 多模态领域：DeepSeek发布新的OCR2模型，月之暗面发布KimiK2.5模型等 [2] 发布特点与驱动因素 - 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 [3] - 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 [3] - 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 [3] - 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 [3] 开源成为主流战略 - 智谱的GLM-OCR、阶跃星辰的Step3.5Flash、KimiK2.5以及DeepSeek-OCR2等均选择发布即开源策略，标志着中国AI产业正从“闭源竞赛”转向“开源协同” [4] - 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 [4] - 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 [4] - 开源是构建国产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、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 [4] - “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 [4] 开源生态的反哺效应 - 开源生态的繁荣反过来反哺模型本身，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” [5] - 以阿里千问为例，AI开源社区HuggingFace的最新数据显示，阿里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 [6] - 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，也为全球人工智能的多元化发展增添了新的动力 [6] - 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 [6]