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🔥 中国开放权重模型正从"被追赶"变为"被依赖"，海外AI巨头暗中用Kimi、DeepSeek当底座

一、美国法律AI公司用Kimi当基础开发后训练模型

人民日报海外版9月3日报道，随着Kimi、DeepSeek等中国开放权重模型能力持续提升，越来越多海外人工智能企业开始在中国开放权重模型基础上进行后训练，并据此开发自主模型和产品。这一趋势正在从个案演变为行业现象。

美国法律AI公司哈维（Harvey）日前发布其首个后训练开放权重模型Tenet，该模型以月之暗面最新开放权重模型Kimi K3为基础开发。技术细节显示，Tenet模型的训练体系高度贴合真实法律工作场景，依托约1750个专业化法律工作智能体环境完成迭代优化，专项训练工作历时约2个月。测试显示，专项训练后的Tenet完整完成综合法律实务任务数量接近原始Kimi K3模型的两倍，在合同起草、审查和谈判等专项任务中完整完成率也增加约20%。

二、中国模型出海形式日益多样化

中国开放权重模型参与海外AI研发的形式已从直接作为基础模型接受进一步训练，延伸到生成合成数据、提供模型架构和训练方法参考等多个维度。美国AI编程平台Cursor所属公司今年3月公布自主开发的编程模型Composer 2技术报告称，该模型以Kimi K2.5为基础，依托代码数据为主的持续预训练夯实专业能力。

这并非中国开放权重模型进入海外AI产品研发链条的孤例。从法律、编程到科研，中国模型正以"底座"身份深度嵌入全球AI产业分工。斯坦福大学《2026年人工智能指数报告》显示，截至2026年3月，中美顶级模型在Code Arena排行榜上多次交替领先，大模型性能差距已收窄至2.7%，技术代差持续抹平。

三、国产算力与开源生态形成良性循环

模型能力的提升带动了算力需求的指数级增长。国家数据局数据显示，我国日均Token调用量由2024年初的1000亿增至2025年6月底的30万亿、2025年底的100万亿，2026年3月进一步突破140万亿，今年6月已突破500万亿大关。DeepSeek-V4发布后，昇腾、寒武纪实现"Day 0"适配；昆仑芯也在GLM-5.3-Flash开源当日完成适配。

中国电子信息产业发展研究院钟新龙指出，模型能力、国产算力、软件工具和行业应用正在共同加速，但训练框架、芯片算子、通信库和云平台调度任何一环跟不上，都会削弱国产模型的成本优势。这意味着"开源模型+国产芯片"能否形成闭环，最终仍要由适配效率、集群稳定性、利用率和规模订单来验证。下一阶段真正值得观察的，是AI相关收入和订单能否持续增长、国产算力在新增采购中的占比能否提升，以及推理业务产生的现金流能否覆盖新一轮扩容。

综合人民日报海外版、深圳市政府在线报道 | 2026年9月3日