中国AI2025：MoE多模态小模型国产硬件！

自2025年1月“DeepSeek时刻”以来，中国开源社区在人工智能领域取得了显著进展。新媒网跨境了解到，中国各大科技企业在模型架构和硬件选择上展现出愈发清晰的趋势，开放性正逐步成为行业常态。本文将深入探讨这些趋势，特别是架构偏好、模态多元化、许可开放度、小型模型普及以及中国本土硬件日益增长的采用率，这些都反映出中国在全球人工智能发展中多路径并行的领导策略。DeepSeek R1模型的特性不仅激发了业内的相互借鉴与竞争，也促使中国本土硬件在AI生态系统中的关注度显著提升。

混合专家模型（MoE）架构日益成为主流

在过去的一年中，中国社区的领先模型，包括Kimi K2、MiniMax M2和Qwen3，几乎无一例外地转向了混合专家（Mixture-of-Experts, MoE）架构。尽管DeepSeek R1本身并非MoE模型，但它的出现有力证明了：强大的推理能力可以实现开源、可复现并在实际应用中得到有效工程化。新媒网跨境获悉，在当前中国市场的实际应用背景下，如何在保持高能力水平的同时有效控制成本，并确保模型能够被广泛训练、部署和采用，MoE架构自然而然地成为了一种优选解决方案。

MoE可以被理解为一个可控的计算资源分配系统。在同一个能力框架下，它能够根据任务的复杂性和价值，通过动态激活不同数量的专家模型，将计算资源精确分配到不同的请求和部署环境中。更重要的是，MoE架构避免了每次推理都需要消耗全部计算资源的情况，也并未假设所有部署环境都拥有相同的硬件条件，这为资源受限或异构硬件环境下的模型部署提供了极大的灵活性。

2025年中国开源模型发展的整体方向十分明确：并非一味追求理论上的“最强”性能，而是致力于实现可持续运营、灵活部署和持续演进，从而达到性能与成本的最佳平衡。

多模态领域的“争锋”态势日趋白热化

自2025年2月起，开源社区的关注点不再局限于文本模型。其很快便向多模态和基于智能体（Agent-based）的方向快速拓展。目前，“任意到任意”（Any-to-Any）模型、文本到图像、图像到视频、文本到视频、语音合成（TTS）、3D建模以及智能体等多个领域都在同步推进。社区所推动的不仅仅是模型权重本身，更是一整套完整的工程化资产，这包括推理部署方案、数据集与评估标准、工具链、工作流以及从边缘到云的协同能力。视频生成工具、3D组件、蒸馏数据集和智能体框架的同步涌现，预示着这并非孤立的技术突破，而是可复用的系统级能力的全面提升。

与DeepSeek在文本领域所取得的领导地位类似，在非文本模态领域的竞争也日趋激烈。StepFun公司发布了一系列高性能多模态模型，在音频、视频以及图像的生成、处理和编辑方面表现出色。其中，其最新的端到端语音合成模型Step-Audio-R1.1展现出行业领先的性能，甚至超越了一些专有模型。

腾讯公司也通过其在视频和3D领域的开源工作，体现了这一模态转变。例如，腾讯的混元视频模型以及混元3D等项目，都反映出其在文本中心模型之外，多模态竞争策略的日渐深入。

小型模型备受青睐

在实际应用中，参数量介于0.5亿到300亿之间的小型模型，因其易于在本地运行、便于微调以及更易集成到各类业务系统和智能体工作流程中而受到广泛欢迎。例如：

1. 在Qwen系列模型中，Qwen 1.5-0.5B衍生模型数量最多，这反映了市场对其轻量级、高效率特性的认可。
2. 在计算资源有限或合规性要求严格的环境中，这些小型模型在长期运行方面表现出显著的优势。

与此同时，行业领先企业通常将参数量在1000亿到7000亿范围内的MoE大型模型作为其能力上限或“教师模型”，然后通过知识蒸馏等技术将这些大型模型的能力提炼并迁移到众多小型模型中。这种策略构建了一个清晰的模型层级结构：顶部是少数几个超大型模型，而底部则部署了大量具备实用价值的小型模型。新媒网跨境了解到，在月度行业总结报告中，小型模型市场份额的持续增长，充分反映了社区中实际应用的需求和趋势。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/china-ai-2025-moe-multimodal-small-hw.html