Mozilla在9月15日发布《开源AI现状1.1版》报告，数据截止9月1日。报告给出了一个很有冲击力的结论：国内顶尖开放权重大模型正在快速追赶美国前沿闭源模型，能力差距大约只有4个月，而且调用成本低得多。
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这份报告结合了对约1400名开发者的调研、OpenRouter平台流量数据以及多家第三方基准评测。这里要先厘清概念：报告里所说的开放权重，指模型权重文件可以下载，并不等同于完整开源，训练数据、全部代码大多不会对外公开，本次统计的16款重点开放模型，没有一款满足开源促进会完整开源标准。
核心数据怎么解读
依据METR评测体系测算，闭源顶尖模型可以完成人类专家需要8～12小时处理的任务，国内头部开放模型大约滞后4个月可以达到同等水平。
能力迭代速度上，开放模型的能力每3.9个月翻一番，闭源模型则是5.5个月，开放模型迭代节奏更快。
在Artificial Analysis智能指数上，国内最优开放模型相比闭源头部模型相差3分，API调用价格仅为对方60%；对比Claude Fable 5仅落后2分，成本只有后者30%。
在vals.ai的Terminal-Bench 2.1工具调用榜单，Z.ai的GLM-5.2分数距离Claude Opus 4.7只差1分，对比Opus 4.8落后4分，单次调用成本不足后者五分之一。
流量侧数据也很有意思：8月OpenRouter代币消耗量前十名模型里，8款是开放权重模型，其中7款来自中国。但收入结构完全相反，闭源服务商拿走了平台96%的模型层收入。Mozilla的CTO对此解释：企业选择闭源还是开放模型，更多看业务场景需求，不是企业偏好。
不能忽略的现实门槛
4个月能力差距是API托管端点横向对比得出的结论，如果换到本地硬件部署，差距会明显放大。
报告硬件数据显示：能在单台服务器跑起来的最优开放模型得分52.6；单张GPU可运行的最优模型只有40，相比头部模型分别下滑10分、23分。
以Kimi K3为例，原生MXFP4权重文件达到1.56TB，至少需要8张GB300显卡，生产环境还要多节点集群，虽然权重开放，但普通开发者根本无力本地部署。仅有少数特例，比如Inkling-Small，NVFP4版本最低180GB，可以单张B300显卡运行。
报告还顺带提及外界争议：有官方联合咨询文档提到，Moonshot的K3涉嫌通过蒸馏Claude Fable 5的数据训练。Mozilla在报告中标记，该说法仅有指控，没有实锤证据。
补充说明：报告数据截止9月1日，后续评测榜单版本更新，分数体系发生变动，新旧分数不能直接拿来对比。报告也提到一个客观规律：模型每一轮新版本发布，都会重新拉开一次差距，追赶是动态博弈的过程。
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