# Nathan Lambert 国会作证：中国开源模型已领先美国约 18 个月

> 原标题：Nathan Lambert 撰文分析开源模型的中美实力格局

- 来源：AI HOT 精选
- 发布时间：2026-09-21T11:56:56.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/57965
- 原文：https://www.interconnects.ai/p/the-current-balance-of-power-in-open

## 摘要

Nathan Lambert 在国会简报中直言，中国开源模型在下载量和能力上都压过美国一头。Hugging Face 上中国模型总下载量达 32 亿次，是美国的两倍，自 2025 年 7 月起就持续领先。在 AAII 基准测试里，智谱的 GLM-5.3 和月之暗面的 Kimi K3 得分在 42 到 45 分，而美国最强的 Thinking Machi...

## 推荐理由

Nathan Lambert 在国会简报里给了一组很直白的数字：中国开源模型下载量是美国的两倍，基准测试也压过一头。我会先打个折——正文只截了一部分，美国模型的具体分数和完整对比还没看到，所以不能把结论说死。但就现有信息看，这组数据对关心开源模型格局的人有直接参考价值，也容易引发讨论。

## 锐评

Nathan Lambert 在国会简报里把话说得很直：中国开源模型已经压过美国大概一年半了。最直观的数字是 Hugging Face 下载量，中国模型总共 32 亿次，是美国的两倍，从 2025 年 7 月起就一直领先。在 AAII 这个测试智能体能力的基准上，智谱 GLM-5.3 和月之暗面 Kimi K3 能跑到 42 到 45 分，而美国最强的 Thinking Machines 的 Inkling 才 26 分，差距不小。

不过 Lambert 也划了条线：这些中国模型绝大多数是“开放权重”，不是真正的开源。它们公开了模型文件，但训练数据和完整代码没给，没法复现。真正能完整复现的开源模型，目前还是美国非营利机构在做，比如 Allen AI 的 Olmo。另外，中国开源模型比最顶尖的闭源模型大概晚 2 到 5 个月，美国开源则要晚 6 到 9 个月。

文章没细说下载量里有多少是实际部署、多少是研究用的重复下载，也没展开讲中国模型在安全对齐和内容审查上的限制对海外用户的实际影响。这些缺口让“领先”的判断需要打个折。