“中国AI 开源四巨头”发布50款大模型：“AI+教育”的“动力引擎”，教育数智化的“黄金搭档”

2025 年上半年，全球 AI 开源领域迎来一场格局重塑。在 Reddit 社区，“中国开源 AI 模型席卷美国初创” 的帖子引发热议，如今竟有高达 80% 的美国 AI 初创公司，在融资路演时选用来自中国的开源模型 。

DeepSeek（深度求索）、Qwen（通义千问）、Kimi（月之暗面）、GLM（智谱清言）四家企业的开源大模型，在 Hugging Face 等全球开源社区 “霸榜”。它们被海外开发者称为“中国AI开源四巨头”，与国际上的GPT（OpenAI）、Claude(Anthropic)、Gemini(Google)、Grok(xAI)组成的 “闭源四强”分庭抗礼。

以下是四巨头发布的50款开源大模型，包含语言模型、生图模型、视频模型、语音模型、嵌入模型、重排序模型共6种类型。（部分小参数模型没有收录）

今天我们研究这四巨头50款的 “开源大模型”，看它们如何成为教育数智化的 “本土化引擎”。

一、全球格局重塑：中国 “开源四杰” 

在 AI 领域，“开源” 意味着技术透明、可自由微调、低成本使用 —— 而中国四巨头的集体开源，直接改写了全球 AI 竞争规则：

• 榜单统治力：Hugging Face 2025 年 7 月开源模型 TOP10 中，中国独占 9 席；

• 技术认可度：吴恩达在《AI 趋势报告》中明确指出，DeepSeek-R1、GLM-4.5 等模型在长文本推理、多任务处理上，已超越美国顶尖开源产品；

• 战略差异化：当 Meta 宣布 “不再开源超级智能模型”、美国闭源阵营收缩时，中国四巨头用 “开源生态” 破局 —— 把 AI 从 “科技巨头私产”，变成了学校、医院都能用的 “普惠工具”。

对教育行业而言，基于国产开源模型，学校只需投入少量算力成本，就能搭建专属的 AI 系统。

二、四巨头 “教育分工”：每个场景都有专属解决方案

四大巨头并非 “同质化竞争”，而是凭借各自技术优势，覆盖教育全场景需求：

1. DeepSeek：极致效能的「开源先锋」

• 核心优势：以“1/3训练成本实现GPT-4级性能”，其MoE架构（混合专家系统）大幅提升GPU利用率；

• 教育场景：轻量化特性助力乡村学校部署AI助教（32b版本），降低硬件门槛；

2. 通义千问（Qwen）：生态化「屠榜者」

• 技术厚度：Qwen大模型家族的系列模型是Top开源模型榜的常客；在 Hugging Face 平台，基于其衍生的二次训练模型超 10 万个；

• 多语言突破：Qwen2.5-Omni支持全球主流语言，下载量超4000万次。

3. Kimi：长文本处理的「破壁者」

• 颠覆性创新：开源万亿参数模型Kimi-K2长文本理解与处理能力达到开源领域先进水平；

• 产业价值：重构内容创作、学术文献分析等教育相关场景。

4. GLM-4.5：科研与工业的「数字底座」

• 专业突破：GLM-4.5 在推理、代码生成、智能体（Agent）开发等维度综合性能领先；

• 教育融合：原生支持智能体开发，可快速搭建科研仿真平台，加速AI+学科交叉创新；

三、开源生态：教育数智化的核心引擎

中国四巨头的集体开源，并非简单 “释放技术”，而是为教育数智化提供了一系列“模型底座”，精准破解行业三大难题：

1. 成本痛点：从 “百万级投入” 到 “零门槛试用”

过去，学校引入 AI 教学系统需支付 “软件授权费 + 算力服务费”；现在，四巨头的开源模型都有公有云API可以测试使用；并且都可免费下载，搭配GPU服务器就能部署 。

2. 安全痛点：数据 “不出校”，合规有保障

教育数据涉及未成年人隐私，闭源模型的 “数据传云端” 模式存在泄露风险；而 DeepSeek、Qwen 等支持的本地化部署，让所有数据在校园内部流转。

3. 适配痛点：懂中文、懂课标，不闹 “文化笑话”

海外闭源模型和开源模型往往存在 “课标脱节、文化隔阂” 问题，而四巨头的模型深度适配国内教育场景。

四、行动指南：教育者怎么用开源大模型？

从 “快速试用” 到 “深度落地”，两步就能上手：

1. 快速试用：公有云 API，10 分钟搞定

适合暂无 GPU 服务器、想先体验的学校 / 教师，零代码也能操作：

• 第一步：拿 “密钥”
  进公有云厂商的开发者平台，用学校邮箱注册，申请 “API Key”（调用模型的 “通行证”）。

• 第二步：选模型

• 第三步：用起来
  把 大模型API 接入学智能体开发平台或AI应用系统。

2. 深度落地：通过推理框架 本地化部署

适合有 GPU 服务器、重视数据安全的学校，3 步部署：

• 准备环境：推荐 8 核 CPU+32G 内存 + RTX 3090 GPU 以上设备进行测试，系统选 Ubuntu。

• 装 Xinference：终端输 3 行命令（sudo apt install python3-pip→pip install xinference→xinference-server start），获本地访问地址。

• 部署用起来：在软件的网页端搜模型，选 “GPU 加速”，部署后有可测试网页界面。硬件如果给力，可以同时发布几十款大模型API。

结语：开源不是 “技术独奏”，而是教育创新的 “合唱”

当扎克伯格宣布 Meta 收缩开源战略时，中国 AI 企业正用 “开放” 书写另一种可能 —— 这种开放，不是 “技术施舍”，而是让西部乡村校和一线城市重点校，站在同一起跑线用 AI。

未来的教育数智化，不再是 “少数名校的专利”，而是所有学校都能参与的 “普惠革命”—— 而中国 AI 开源四巨头，就是这场革命的 “技术脊梁”。