进入 8 月，国产大模型迎来了一波密集的开源潮，短短一周内多家头部公司轮番上新旗舰模型。
DeepSeek V4 Pro 正式版（8 月 13 日）
DeepSeek V4 Pro 正式版上线，采用 1.6 万亿总参数、每个 token 激活约 490 亿参数的稀疏 MoE 架构，原生支持百万 token 超长上下文，并宣布同步开源。此前其预览版已发布，这次是正式版落地。
阿里 Qwen3.8 系列（8 月 12—14 日）
阿里通义千问团队开放 Qwen3.8-2.4T-A95B 旗舰模型权重，这是阿里首次开放 Max 级别旗舰模型的权重，总参数 2.4 万亿、每步激活约 950 亿，配合混合注意力与 1M token 上下文窗口。紧接着又开源了 Qwen3.8-27B，270 亿参数，可在高端手机和消费级显卡上流畅运行，大大降低了本地部署门槛。
智谱 GLM-5.3（8 月 14 日）
智谱发布新一代基座模型 GLM-5.3，总参数 7430 亿，与 GLM-5.2 共享基座，提升全部来自后训练 Scaling 优化。亮点在于网络安全能力的突破：在 CyberGym 漏洞推理评测中得分 84.5%，高于多个闭源旗舰；发布前两周联合安全团队累计发现经初筛去重后的潜在漏洞 2404 个，其中 1088 个为中高危。模型即日上线并将在两周内开源完整权重。
更早的 Kimi K3（7 月 17 日）
月之暗面发布 Kimi K3，总参数 2.8 万亿，是全球首个迈入 3 万亿参数级别的开源模型，同样对标全球顶尖水平。
开源为何成了趋势？
当各家技术差距越来越小时，真正稀缺的不再是技术本身，而是落地、推广和触达用户的渠道。对后入场者而言，开源是成本最低、最直接拿到市场分发权限的方式。就连 Meta 也从 5 月「旗舰不适合开源」的立场，转为 8 月 10 日发布开源模型 Muse Glimmer；OpenAI 首席执行官也公开承认在开源问题上「站在了历史错误的一边」。
值得提醒的是，开源不等于免费：权重免费，但算力、部署工程、持续迭代与合规责任都需要成本。开源改变的是「价格锚」，加速固定能力成本曲线的下滑，而非前沿价格的下滑。