本文来自微信公众号： 未尽研究 ，作者：未尽研究，原文标题：《DeepSeek-V4之后，开源模型的东西方阵营 | 笔记》
黄仁勋曾经喜爱有加的DeepSeek，V4版发出之后，将进一步成为其集结的中国之外的开源模型阵营的对手。
还没等下半年昇腾950超节点规模部署，DeepSeek-V4就开始疯狂降价，缓存命中的输入价格已经低到可以用“美元/10亿token”来计价了。也许，黄仁勋那个建立开源模型新秩序的计划，也该加速推进了。
上个月，英伟达发布了Nemotron 3 Super。这是一个1200亿总参数规模的模型，它还有一个总参数达4800亿的兄弟模型。它就是Nemotron 3 Ultra，一旦正式开源，或将成为美国本土现役最大开源模型。
老黄的老谋，DeepSeek的深算
2026/03/12完整阅读>
另外，同期有媒体曝光，英伟达还有一个未来5年累计投入260亿美元投资开源生态的秘密计划。或许，这个计划就是后来在GTC 2026上亮相的Nemotron联盟（Coalition）？
美国并非没有开源模型实验室。相反，数量还不少。仍在严肃地发布高质量开源模型的实验室，至少在20家左右，与中国旗鼓相当。但问题是，它们发布的模型往往总参数规模较小，而且许可条款更为严格，导致社区影响力有限。
比如，艾伦AI实验室的Olmo、Huggingface的SmolLM、LiquidAI的LFM2、ServiceNow的Apriel、斯坦福大学的Marin、IBM的Granite、Moondream的同名模型，甚至还可以算上OpenAI的GPT OSS，以及微软的Phi、以及谷歌的Gemma。Anthropic从不开源，xAI从来只许诺开源，Meta则从开源走向了闭源。
真正撼动硅谷与华尔街的中国开源模型阵营，正是DeepSeek、Qwen、Kimi、Minimax和GLM等旗舰开源模型。它们也才是“token出海”这一中国叙事的主力。
从这个意义上说，从去年底至今，美国的开源模型生态正在重启。英伟达与Arcee是典型的活跃分子；Reflection去年融资了20亿美元，今年又计划融资25亿美元，对外主打“美国版DeepSeek”的形象。
年初，强调自己是Made in America(美国制造)的Arcee开源了旗舰模型Trinity-Large-Base。这是一个4000亿总参数规模的开源模型，基于2048块英伟达B300预训练。仅从参数规模来看，它接近2年前Meta发布的Llama-3.1-405B，以及去年Meta发布的Llama-4-Maverick（400B）。尚未发布的Nemotron 3 Ultra，大致也在这个体量。
不过，随着Meta的2T规模的Behemoth的无限期搁浅，中国开源模型阵营率先进入了万亿参数规模级别。去年至今，包括蚂蚁的Ring-1T、Kimi-K2.6（1T）、DeepSeek-V4-Pro（1.6T）；此外，GLM-5.1也达到了744B总参数规模。据传，下半年的Kimi-K3规模在2.5T左右。参数规模无法代表绝对性能差异，但整体上指示了性能扩展的方向。
DeepSeek-V4，需要一次重估
2026/04/27完整阅读>
黄仁勋深知开源模型的重要性，英伟达正在挑起美国开源阵营的大梁。他曾在他的“五层蛋糕论”里谈及，“世界上大多数模型都是免费的。研究人员、初创公司、企业乃至整个国家都依赖开源模型来参与先进的人工智能项目。当开源模型达到技术前沿时，它们不仅仅会改变软件，还会激活整个技术栈的需求。”
随着Cursor这样的“600亿美元”估值的初创企业，事实上基于中国开源模型底座训练了自己的Composer，美国对自己的前沿开源模型的焦虑，有增无减。而DeepSeek在技术报告中“我们在英伟达GPU和华为昇腾NPU平台上对细粒度EP方案进行了验证”，再次证明了让黄仁勋破防的事情，正在缓慢发生。
中国开源模型正在稳步向自主的算力基础设施上迁移，最令他担心的是，中国的开源模型跑在以华为为代表的中国GPU系统上，一起走向世界，以高性价比占领世界，美国的闭源模型将会沦为世界的少数和非主流。所以，黄仁勋索性自己下场，在中国之外培育起一个开源模型的生态，它们都将跑在英伟达GPU上和CUDA生态里。
英伟达并非自研开源模型的新军。在ChatGPT问世后，它开源过不少模型，不过命名相当令人困惑。2023年，它就发布了Nemotron-3-8B，主要用于企业AI服务；到了2024年，Nemotron-4系列发布，包括15B与340B，主要用来合成数据。在2025年底，重新启动Nemotron-3的番号之前，英伟达还陆续发布过Minitron、Llama-Nemotron、Nemotron-H等模型。
在与美国艾伦实验室研究员Nathan Lambert对谈时，英伟达应用深度学习研究（ADLR）副总裁Bryan Catanzaro称，之所以构建Nemotron，一方面是公司需要它，去研究与预测未来硬件的突破方向；另一方面则是支持更广泛的生态，也就是自己业务增长的机会。Bryan曾在2014年在百度与Andrew Ng、Dario Amodei、Awni Hannun和Adam Coates等人共事；在Transformer架构出现后，主导了英伟达的自研模型Megatron-LM。
在Bryan看来，“自下而上的混乱创新”，是Nemotron模型系列早期进展缓慢的主要原因。2025年，他终于与多位负责人高层对齐，统一传递了“合在一起更好”的信息。今年1月前后，整合后团队全职员达到了500人，涵盖数值量化、语音识别、图像理解、预训练、后训练、RL系统等各个维度。
这个团队规模，比DeepSeek大多了。据DeepSeek-V4技术报告披露的贡献者，团队约有300名研发者、工程师、商业与合规人员。可以说，英伟达目前是美国实力最雄厚的开源模型公司。
但是，过于强大的Nemotron模型，难免让英伟达的客户们担心。于是，黄仁勋开始谋划开源模型的新秩序。
今年3月，媒体报道称，英伟达计划投入260亿美元，用于模型开发、算力基础设施、研究人才，以及“生态系统开发”。当时外界推测，后者可能指合作伙伴关系，甚至是潜在的收购。
随后，在GTC 2026上，英伟达高调宣布成立Nemotron联盟。创始成员机构包括：法国的Mistral AI、美国的Reflection AI、印度的Sarvam AI，以及德国的Black Forest Labs（原Stability AI团队），它们是模型的构建者；以及LangChain与Thinking Machines Lab，属于开发框架与执行环境的构建者；以及Cursor与Perplexity这样的AI应用公司。
为什么开放模型会拉开与封闭模型的差距|笔记
2026/04/17完整阅读>
Nathan相信，从2027年初开始，美国将在开源模型的采用指标上缓慢收复失地。随着开源模型竞争变成一场经济续航能力和快速跟进的游戏，中国阵营会逐步面临困境。但是，中国速度的放缓，再到趋势反转，需要很长时间。