?关注公众号<研报锦囊>设为星标?
这份报告围绕模型能力、成本、产业格局、各国战略、智能体新赛道五大维度，梳理开源与闭源AI的真实竞争现状。
模型能力层面，开源与顶尖闭源模型差距仅3.3%，DeepSeek-R1在数学推理上对标OpenAI o1，价格却相差27倍；36个月内GPT-4级推理成本暴跌50倍，每百万token最低仅0.4美元。流量端开源权重模型占据OpenRouter约1/3代币消耗，DeepSeek、小米MiMo、腾讯H3等国产开源模型包揽流量前五，但闭源API仍掌握绝大多数业务请求与营收。
产业落地呈现明显分化：开源模型实验使用率高达79%，但仅51%落地生产，闭源量产比例达63%。阻碍开源规模化的核心痛点集中在算力成本、合规安全、运维部署、企业级标准化缺失，全球各地区开发者均面临同类难题，中小企业、大型企业落地开源的转化率均低于闭源方案。
报告给出五大产业布局方向：搭建开源智能体框架、私有化留存交互记忆、统一跨平台写入权限标准、搭建多模型备选链路、将开源作为技术默认选型。同时警示，开放权重不等于完整安全，训练数据、对齐逻辑仍存在黑盒风险，需配套完善治理体系。
资源名称：Mozilla《开源AI的现状:一份莫扎瑞初评（开源AI 2026）》59页
精选行业报告
每日分享
进入会员星球
添加小助手
微信号丨Blue_Leneo
免责说明
我们尊重知识产权，只做内容的收集、整理及分享，报告内容来自公开专业渠道，版权归原作者所有，通过公开合法渠道获得，如涉及侵权，请及时联系我们删除，如对报告内容存疑，请与撰写、发布机构联系。
END
