在全球人工智能（AI）领域，一场激烈的竞争正在悄然展开。国际数据公司（IDC）预测，到2024年，全球各组织在AI上的投入将达到2350亿美元，而到2028年，这一数字将跃升至6300亿美元，年复合增长率接近30%。开源大模型，以其开放、透明和可定制的特性，成为推动AI创新的核心动力，让全球开发者和企业能以前所未有的速度参与到AI的研发和应用中。
在这场AI大战中，中国的DeepSeek、meta的Llama系列和阿里巴巴的Qwen系列成为了焦点。这三家公司不仅代表了各自国家的技术实力，也展示了AI领域的技术前沿。
DeepSeek，作为中国AI领域的新秀，自2023年成立以来，以惊人的速度迭代模型，不断刷新技术指标。从2024年1月发布首个通用语言模型DeepSeek LLM，到2025年1月发布性能媲美OpenAI的DeepSeek-R1，DeepSeek在短短一年内实现了全球用户的爆发式增长，月访问量从2024年的2140万次飙升至2025年5月的4.261亿次，独立访问量也增长了约13倍。其最新模型DeepSeek-V3的总参数达到6710亿，训练成本仅为557.6万美元，性能在多项评测中超越了竞争对手。
meta的Llama系列自2023年首次亮相以来，就以其开源特性和强大性能吸引了全球关注。从最初的Llama-1到即将发布的Llama-4，meta不断突破技术瓶颈，拓展应用场景。Llama-2首次实现了免费商用，Llama-3.1则推出了4050亿参数的超大型模型，将上下文长度提升至128K tokens。尽管Llama 4 Maverick在性能上逼近DeepSeek V3，但其参数效率更高，仅使用DeepSeek V3约一半的活动参数，总参数量也只有后者的约60%。
阿里巴巴的Qwen系列则依托其强大的生态支持，在国内市场占据了一席之地。从2023年4月上线通义千问，到2025年4月发布Qwen3系列，Qwen不断迭代模型，拓展应用场景。其命名源自中文“通义千问”，寓意着通过技术回答人类的各种问题。Qwen不仅在大语言模型方面有所建树，还在多模态模型上进行了积极探索。
在性能对比上，Llama 4 Maverick和DeepSeek V3在ELO评分上表现出色，但DeepSeek V3在性能和成本之间找到了更好的平衡。而在MMUL/s分数上，Llama3-405B、Qwen2-72B和DeepSeek-V2-236B均处于领先地位，显示出高效的推理能力。Artificial Analysis发布的“AI智能指数”则进一步验证了这些模型的强大性能，Llama 4系列和DeepSeek V3均取得了显著进步。
在用户数据方面，DeepSeek的全球表现尤为亮眼，不仅月访问量实现了近20倍的惊人增长，还在全球开源大模型市场的应用份额不断扩大。Llama虽然在下载量和总访问量上有所增长，但在2025年5月出现了显著的下行趋势，市场份额也有所回落。而Qwen则凭借阿里巴巴的生态支持，在国内市场保持了稳定的发展态势。
在GitHub上的表现上，DeepSeek以78k的星标数遥遥领先，显示出其在多模态理解领域的广泛影响力。meta Llama和Qwen虽然在星标数上不及DeepSeek，但它们的项目同样在各自的领域内具有显著的影响力。整体来看，这三家公司分别在多模态理解、大语言模型和语言模型领域展现了强大的技术实力和创新能力。
随着技术的不断进步，这些开源大模型将持续赋能千行百业，推动AI应用的爆发式增长。然而，在追求技术突破的同时，如何优化模型架构、提升推理效率，并注重用户隐私和伦理问题，将成为未来AI发展的重要课题。
