每当闭源大模型发布，开源社区总能迅速推出替代方案：
- Sonnet 4.5 → GLM 4.6 / Minimax M2
- Grok Code Fast → GPT-OSS 120B / Qwen 3 Coder
- GPT-5 → Kimi K2 / Kimi K2 Thinking
- Gemini 2.5 Flash → Qwen 2.5 Image
- Gemini 2.5 Pro → Qwen3-235-a22b
- Sonnet 4 → Qwen 3 Coder
开源模型不仅性能不断追赶闭源大厂，更关键的是：你可以部署在自己的基础设施上，自主控制，避免API限制和停服风险，数据安全也得到保障。这种可控性和灵活性，对于大多数应用场景远比追求完美“同款”更重要。
中国开源团队的爆发式速度和活跃度尤为惊艳，推动了全球AI格局的多元化。相比之下，美国闭源巨头的开源贡献相对有限，导致西方AI生态中开源替代方案稀缺。
社区里，越来越多开发者投入到这些项目，打磨出适合自己需求的工具。比如Minimax M2搭配Claude Code、GLM 4.6做前端开发，都是实用且高效的选择。
这场“开源对抗闭源”的竞赛，正让AI生态更开放、更有活力，也让创新不再被少数巨头垄断。开放带来选择，选择激发创造，最终推动整个行业进步。
更多讨论与资源见原推文：x.com/askOkara/status/1987773512400982197
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开源的力量在于自由与共创。闭源模型可能设定标准，但开源让标准变得触手可及。选择开源，不只是技术的选择，更是对未来AI生态多样性和公平性的守护。
