对比
DeepSeek 和 OpenAI 的差距有多大?
最后更新:2026年7月11日 · 随判定变化更新
几个月,不是几年——而且还在缩小。 截至 2026 年年中,DeepSeek V4、Qwen 3.7 Max 等开源权重中国模型仅落后专有前沿(OpenAI 及同行)约 3–6 个月,成本只是零头,并带有真正的架构创新。阿申布伦纳框架所假设的持久差距实际上很薄——这正是他的开源预测被评为落空的原因。
2026 年年中的正面对比
| 维度 | 前沿(OpenAI 等) | 开源权重(DeepSeek/Qwen) |
|---|---|---|
| 能力差距 | 领先 | 落后约 3–6 个月 |
| 成本 | 溢价定价 | 只是零头 |
| 权重 | 专有 | 开放 |
| 创新 | 前沿规模 | 真实进展(MLA、细粒度 MoE) |
DeepSeek 只是在蒸馏西方模型吗?
蒸馏的指控确实存在,但 Epoch AI 将 DeepSeek 的多头潜在注意力(MLA)、细粒度混合专家(MoE)等创新定性为真正的进展——而非单纯复制。而且这里有一个反转:一个前沿能力可以被廉价蒸馏的世界,本身就是一个专有护城河守不住的世界。
为什么这个窄差距很重要
阿申布伦纳曾预测开源会衰落、专有算法将构成美国的持久护城河。现实恰好相反——能力扩散了,价格崩了,差距压缩到了以月计。这就是记分牌上那一项落空判定背后的证据,它也直接削弱了中美护城河的叙事。
常见问题
DeepSeek 落后 OpenAI 多少?
截至 2026 年年中,DeepSeek V4 等开源权重模型仅落后专有前沿约 3–6 个月,成本只是零头,且有真正的架构创新——差距远比预期的窄。
DeepSeek 只是在蒸馏 OpenAI 的模型吗?
蒸馏的说法存在,但 Epoch AI 将多头潜在注意力(MLA)、细粒度混合专家(MoE)等创新评定为真正的进展。况且,一个可以被廉价蒸馏的前沿,本身就推翻了持久护城河的论点。
美国还在前沿 AI 上领先吗?
领先,但不持久。领先幅度是几个月而非几年,且还在缩小——这正是阿申布伦纳“开源衰落、专有护城河成立”的预测被评为落空的原因。
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