Laguna S2.1、Inkling与Kimi K3共同勾勒帕累托前沿

过去几年间，许多观察人士预判AI实验室将因训练成本的指数级攀升而走向整合。然而现实走向了另一条路：训练强大模型的能力正在向更多机构扩散，数百家公司仍在以数亿乃至数十亿美元的规模持续投入，且越来越多的组织选择以开放权重的形式发布成果。对算力的旺盛需求，叠加模型效率的持续提升，正在不断解锁新的应用场景，推动整个生态向更开放的方向演进。

本轮发布中最受瞩目的是Thinking Machines的首款模型Inkling。这是一个拥有975B总参数、激活参数41B的多模态混合专家模型，支持文本、图像和音频输入，输出文本。尽管在同级别中国模型中并非性能最强，但其定位是为微调提供优质基座，配合其商业化产品Tinker使用。同步发布的276B-A12B小版本在同等规模中表现相当具有竞争力。Thinking Machines的崛起本身也颇具象征意义——2025年2月成立时鲜有人将其视为开源模型公司，如今其开源模型微调服务年营收已达数亿美元。

Poolside的Laguna S2.1连续三个月出现在开源模型盘点中，成为该领域的常客。S2.1是对118B-A8B混合专家模型的全新预训练与后训练版本，可在DGX Spark上运行，这一特性为其带来了大量关注。Poolside同时采用了OpenMDW许可证——这是一种类似Apache 2.0的自由许可证，但专为AI模型提供了更完善的法律保障。值得一提的是，Poolside在博客中公开了完整的评估轨迹，展现出开源发布中罕见的高度透明度。

腾讯发布的Hy3是一个295B-A21B的混合专家模型，在各项指标上均优于前代。最值得关注的变化是许可证的切换：前代版本采用较为严格的自定义许可证，此次Hy3改用Apache 2.0，大幅降低了商业使用门槛。此外，该模型还成功证明了一道有50年历史的数学难题，尽管评测方法的严谨性仍有待进一步验证。DeepSeek也在OpenAI下调最小模型价格后的次日更新了V4 Flash版本，在帕累托前沿上超越了竞争对手。

月之暗面的Kimi K3是近期规模最大的开源模型发布之一，但其采用的非商业许可证引发了政策层面的广泛讨论。该许可证要求推理和微调服务商与月之暗面签订商业协议。分析人士指出，这一机制使得美国政府未来若要限制中国开源模型的使用，将拥有更清晰的政策抓手——因为一旦存在合同关系，相关政策工具的适用性将大幅提升。这一许可证模式能否在市场上站稳脚跟，将是观察开源模型商业化路径的重要样本。

在更广泛的生态层面，美团旗下LongCat发布了拥有1.6万亿参数的大型混合专家模型，更重要的是该模型完全基于昇腾910训练，成为首个非华为、非玩具级别的全国产加速器训练模型，标志着中国自研芯片在训练侧的重要突破。韩国Motif发布了314B-A13B的预览版模型，引入了GDLA和mHC等架构创新。AMD也推出了基于Instinct卡训练的16B混合专家模型，并开放了从基础模型到SFT检查点的全流程权重。开源模型的地理分布与技术多样性正在同步扩展。

要点

• 预期中的AI实验室整合并未发生，训练顶级模型的能力正向更多机构扩散，开源发布数量持续增加
• Thinking Machines的Inkling和Poolside的Laguna S2.1代表了美国开源模型的新高度，前者微调服务年营收已达数亿美元
• Kimi K3的非商业许可证要求服务商签订商业协议，为潜在的政府监管行动提供了政策操作空间
• 美团LongCat基于昇腾910完成训练，是首个非华为机构用国产加速器训练的非玩具级大模型，具有里程碑意义
• 腾讯Hy3将许可证从自定义限制性协议切换至Apache 2.0，显示出中国实验室在开放策略上的主动调整