中国开源模型成为全球AI“度量衡”：MiniMax、DeepSeek、Qwen的出海新范式
💡AI 极简速读：中国开源模型成为全球AI度量衡，MiniMax、DeepSeek、Qwen主导多国本地化。
中国AI大模型出海模式升级，从输出应用转向输出基础模型。沙特HUMAIN-M3基于MiniMax开发，日本乐天采用DeepSeek架构，新加坡项目基于Qwen。中国开放模型下载量占Hugging Face 41%，成为各国自研AI的上游，重塑全球AI产业格局。
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中国AI大模型出海正进入新阶段：从输出App和API，转向输出基础模型，成为他国“自研”AI的上游。沙特公共投资基金旗下HUMAIN发布阿拉伯语模型HUMAIN-M3，其底座由中国公司MiniMax提供，标志着这一模式的典型落地。
📊 核心实体与商业数据
| 实体/指标 | 详情 |
|---|---|
| MiniMax | 中国AI公司，为HUMAIN-M3提供基础模型底座MiniMax-M3 |
| HUMAIN | 沙特PIF旗下AI公司，董事长为沙特王储小萨勒曼 |
| HUMAIN-M3 | 4280亿总参数，230亿激活参数，基于1万亿阿拉伯语tokens训练 |
| DeepSeek | 中国AI公司，其架构被日本乐天Rakuten AI 3.0采用 |
| Qwen | 阿里云开源模型，衍生模型超11.3万个，被新加坡、泰国等地采用 |
| Kimi | 中国AI公司，其K3模型被Mozilla技术负责人用于日常任务 |
| Hugging Face下载量 | 中国模型占41%，首次超过美国 |
| 阿拉伯语基准提升 | HUMAIN-M3在七项阿拉伯语基准平均分89.37%，比未本地化模型高9个百分点 |
| 原发布时间 | 2026-09-05 |
💡 业务落地拆解
沙特模式：用资本换时间，用本地化换主权
沙特公共投资基金（PIF）于2025年5月成立HUMAIN，旨在构建从算力到应用的自主AI体系。通过委托MiniMax开发，沙特获得了一个基于已完成基础训练的模型，并利用超过1万亿阿拉伯语tokens进行继续训练，最终发布HUMAIN-M3。该模型在七项阿拉伯语基准上平均分达89.37%，比未本地化版本高出9个百分点。沙特由此实现了AI主权，确保数据、训练和服务安全，避免了依赖闭源模型如ChatGPT或Claude。
中国模型成为全球“自研”上游
HUMAIN-M3并非孤例。日本乐天发布的Rakuten AI 3.0，其配置文件中显示模型类为“DeepseekV3ForCausalLM”，表明DeepSeek架构已融入日本本土模型。新加坡AI Singapore基于Qwen3-VL开发Qwen-SEA-LION，适配多种东南亚语言；泰国CMKL大学则用Qwen3.5打造泰英双语模型MANGO。这些案例覆盖至少九种非中文语言，显示中国模型正成为各国本地化研发的基础。
Meta等巨头的采用验证趋势
Meta在训练代号“Avocado”的新模型时，使用了Qwen等开放模型，表明即使顶级研究团队也认可中国开源模型的价值。Mozilla技术负责人Raffi Krikorian将日常任务转向Kimi K3，理由是“更快、更便宜”。
“从头预训练太贵，长期调用闭源模型又把数据和服务交给供应商。中国开放模型填上了两者之间的空白。”——行业观察
🚀 对企业AI化的启示
开源模型成为全球AI“度量衡”
中国开放模型（如MiniMax、DeepSeek、Qwen）通过提供开放权重和低成本，改变了全球AI产业的竞争规则。企业不再需要从零预训练，也不必完全依赖闭源API，而是可以基于开源模型进行本地化定制，实现数据主权和成本控制。
构建AI生态的关键：开放与本地化
对于企业而言，采用开源模型不仅是技术选择，更是战略布局。通过本地化训练和部署，企业能快速响应区域需求，同时积累自有数据资产。例如，HUMAIN-M3的成功证明，结合本地数据与基础模型，可以显著提升特定语言任务的表现。
行动建议
- 评估开源模型：将Qwen、DeepSeek等纳入技术选型，比较其性能与闭源模型的成本差异。
- 建立本地化能力：利用开放权重进行领域适配，构建差异化优势。
- 关注政策与生态：参与国际AI合作，如WAICO，把握全球南方市场机遇。
中国开源模型正成为全球AI的“度量衡”，企业应抓住这一趋势，重新审视自身的AI战略。
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