開源模型追上來的速度
昨天聽嘉崎人智技術長胡嘉璽講本地模型，中間有一段講到開源模型跟閉源模型的差距，我回家查了一下。
今年二月，美國這邊在追這個數字的人算出來是：開源落後閉源 6 到 9 個月，而且「差距也沒有明顯在縮小」。
今天打開 arena.ai 的 WebDev 排行榜，第二名和第三名，權重都是可以下載的。
這篇分享三件事：排行榜現在長什麼樣、簡立峰在《台灣AI大未來》裡講的軍備競賽怎麼解釋這件事，還有開源的另一面。
第二三名，權重都放出來了
arena.ai 的 WebDev 排行榜是拿真人盲測投票排出來的——同一題丟給兩個模型，人選哪一邊寫得比較好。前五名現在是這樣：
| 名次 | 模型 | 分數 | 權重 |
|---|---|---|---|
| 1 | claude-opus-5-max | 1691 | 閉源 |
| 2 | kimi-k3-max | 1674 | 開放權重（Kimi K3 License） |
| 3 | qwen3.8-max | 1669 | 開放權重（Qwen3.8-Max License） |
| 4 | claude-opus-5-high | 1663 | 閉源 |
| 5 | grok-4.6-high | 1629 | 閉源 |
表格裡的名稱是排行榜上的模型 ID。
第二名是 Moonshot 的 Kimi K3，權重 7 月 27 日放出來，整包 1.56 TB、分成 96 個檔案、2.8T 參數。第三名是阿里巴巴的 Qwen3.8-Max，8 月 12 日放出 2.4T 參數（活躍 95B）的版本，這是第一次有 Max 等級的 Qwen 可以下載。
要先講清楚三件事，不然這張表很容易讓人以為「家裡那台電腦現在也跑得出第二名的成績」：
- 2.8T 和 2.4T 參數，不是消費級硬體扛得動的東西
- 兩個都不是那種「拿去隨便用」的開源授權（Apache、MIT 是最常見的兩種），是各自寫的條款。Kimi K3 那份就規定，拿它去開 API 服務賣人用、年營收超過 2,000 萬美金要另外談
- 你下載到的權重不等於 API 上那一個。Qwen3.8-Max 的 API 看得懂圖片、也會自己去查資料算東西；開放出來的權重是純文字版，而且「先想一輪再回答」的那個模式還關不掉
所以比較準的講法是：權重公開的模型已經排到最前面那幾名了，但要用它，門檻換到算力和授權上。
簡立峰那本書裡的那條線
簡立峰去年出的《台灣AI大未來》（和蕭玉品合著，商業周刊出版），直接把現在的 AI 發展類比成軍備競賽。檯面上的主流模型，不是美國的就是中國的，沒有第三種。
中國那邊的處境是這樣：美國的出口管制讓他們只能用好幾代以前的舊晶片訓練，赴美留學那條路也被堵掉一半。照理說這是壓制，實際跑出來的結果卻是——在算力被卡死的情況下，他們被逼著把訓練效率往上推，然後用便宜得多的價格回頭跟美國競爭。
這個反撲，可能連川普自己都沒想到。
而且中國的模型一路走開源。開源要佈的局不是做善事，是兩件很具體的事：
- 把自己變成標準。別人拿你的權重去改成自己要的版本、去架起來給人用，整個生態系就長在你的規格上
- 讓社群幫你把護城河挖深。周邊工具、壓縮成小台機器也跑得動的版本、讓它跑得更快的那層程式，都是外面的人免費幫你做的
數字上已經看得到了：模型分享平台 Hugging Face 的執行長 Clem Delangue 在 7 月講，中國的開源模型佔平台整體下載量的 41%，第一次超過美國。很多國家自己的模型，底層就是拿這些中國模型改出來的。
開源的另一面
同一件事有兩面。
一面是人類共同的成果留得下來，也繞得過限制。Qwen3.8-27B 是同系列裡的小尺寸版本，一般電腦跑得動；Hugging Face 上已經有一整排它的 abliterated 版本（把權重裡「拒答」的那個方向直接抽掉），huihui-ai、0bserverx、orcarouter 這幾個帳號都有上架。抽掉之後，你問它台灣的首都在哪裡，它會回答你。
另一面是，你問它怎麼製毒，它也會詳細教你。有一份獨立測試報告寫得很直白：同樣 100 題有害提問，原版拒答 99 題，抽掉之後只剩 0 到 1 題。
同一個抽掉拒答的動作，讓它敢講台灣，也讓它敢教你製毒。
這件事跟我們現在在做的事情是連在一起的。不會寫程式也能靠 AI 做出東西（vibe coding）正在普及，能做出來的東西變多了；但同一批模型也讓攻擊的手段變多，而且變多的速度跟防守那邊完全不成比例。防守方多了一個工具，攻擊方多了一整條產線。
二月那句「差距也沒有明顯在縮小」，半年後看排行榜已經站不住。我現在不會再拿任何一個關於 AI 的長期預測，當成自己規劃的基礎。
人類正在走進一個比過去更需要用智慧駕馭科技的時代。我能想到唯一做得到的事，是讓 AI 幫我跑得更快一點，別被這一波拋下——因為同一批技術，正在快速放大被拋下之後要付的代價。
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來源：
- arena.ai WebDev 排行榜：https://arena.ai/leaderboard/code/webdev
- Kimi K3 開放權重與授權條件：https://venturebeat.com/technology/kimi-k3s-full-weights-are-here-but-theyre-open-with-a-caveat-what-enterprises-should-know
- Qwen3.8-Max 開放權重與 API 的差別：https://llm-stats.com/blog/research/qwen3-8-max-open-weights
- Nathan Lambert《Open models in perpetual catch-up》（2026/2/17）：https://www.interconnects.ai/p/open-models-in-perpetual-catch-up
- 簡立峰、蕭玉品《台灣AI大未來》：https://www.books.com.tw/products/0011030708
- Hugging Face 中國開源模型下載佔比 41%：https://news.cnyes.com/news/id/6535591
- Qwen3.8-27B abliterated 版本：https://huggingface.co/huihui-ai/Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated