非牟利機構 Mozilla（Firefox 瀏覽器背後機構）於 9 月 15 日發布《State of Open Source AI》報告 1.1 版，數據截至 9 月 1 日。報告指出，中國頂尖開源權重（open-weight）AI 模型與美國閉源前沿模型差距已收窄至僅約 4 個月，雖則部分基準測試仍落後，勝在使用成本遠低於對手。
差距收窄至 4.4 個月 但收費僅 1 至 3 成
Mozilla 報告顯示，表現最佳開源模型在 Artificial Analysis Intelligence Index（AI 智能指數）評分上，落後閉源榜首僅 3 分，收費卻只是對方 60%；相比 Anthropic 的 Claude Fable 5 則落後 2 分，收費僅 30%。
報告引用專門以「人類完成同等工作所需時間」評分 AI 能力的研究機構 METR 數據，推算開源與閉源模型能力差距約 4.4 個月，與 Epoch AI 早前估算 4 個月大致相符。按 Mozilla 模型推算，閉源模型目前可處理相當於人類專家 8 至 12 小時工作量任務，開源模型則要多等 4 個月才追上；開源模型能力每 3.9 個月倍增一次，閉源則需 5.5 個月，反映開源陣營進步速度更快。
在另一項由 vals.ai 主導、統一測試環境 Terminal-Bench 2.1 排行榜中，智譜 AI（Z.ai）GLM-5.2 評分僅比 Anthropic 的 Claude Opus 4.7 低 1 分，比 Opus 4.8 低約 4 分，但每次測試成本僅為對手不足 5 分之 1。
OpenRouter 8 大熱門模型 7 個屬中國開源 惟收入佔比僅 4%
模型交易平台 OpenRouter 數據顯示，今年 8 月按 token 用量計算 10 大熱門模型中，有 8 個為開源權重模型，當中 7 個由中國廠商開發。不過根據 Linux Foundation 統計，2025 年 5 月至 9 月期間，閉源模型供應商仍佔 OpenRouter 模型層收入 96%。Mozilla 技術總監 Raffi Krikorian 向外媒 Ars Technica 表示：「我們認為選擇付費使用閉源模型與否，取決於具體工作需要，而非機構整體策略。」
值得留意的是，Mozilla 本身是開源模型支持者，其技術總監早前亦向《TIME》承認報告帶有一定「倡導」（advocacy）成分。報告統計 16 個「重要開源版本」中，其實無一符合 Open Source Initiative 對「開源」嚴格定義——因為「開放權重」（open weights）僅代表可下載模型參數，並非公開訓練數據或程式碼。
硬件門檻高：模型雖「開源」 一般人未必跑得動
報告亦提出重要警告：所謂 4 個月差距及 3 成價格優勢，只是以 API 對 API、雲端主機、標準定價方式量度。若換算成實際硬件需求，情況便截然不同。報告硬件圖表顯示，能在單一伺服器上運行的最佳開源模型評分僅 52.6 分，能在單一 GPU 上運行的更只得 40 分，與頂尖水平相差 10 至 23 分之多，差距遠超「4 個月」說法。
例如月之暗面（Moonshot AI）Kimi K3 原生 MXFP4 版本，模型檔案高達約 1.56TB，需分散於 96 個運算單元；Mozilla 建議部署配置需要 64 個以上加速卡，推理框架 vLLM 官方建議至少使用 8 張 Nvidia GB300 GPU，正式生產環境更需要多部伺服器。Tom’s Hardware 早於 7 月已推算其記憶體需求接近 1.5TB。換言之，這些模型雖然「開源」，但一般開發者甚至企業根本難以自行部署。少數例外包括 Thinking Machines 以 Apache 2.0 授權發布的 Inkling-Small 模型，其 NVFP4 版本最低只需 180GB 記憶體即可在單張 B300 上運行。
Kimi K3 捲入「蒸餾」爭議 疑似抄考 Claude 訓練數據
報告截稿後市場已有新變化：Artificial Analysis 已將指數更新至 v4.3 版本並採用新評測方式，最新榜上 Claude Fable 5.1 在最高算力設定下得 53 分，Kimi K3 則為 44 分，與 Mozilla 引用舊版數據已不可直接比較。vals.ai 的 Terminal-Bench 2.1 榜（9 月 11 日更新）現由 OpenAI 的 GPT-6 Astra 領先，得分 87.27%，Fable 5.1 則為 85.02%。Mozilla 報告圖表註釋亦坦承：「每個發布週期，差距都會重新洗牌。」
同時 Kimi K3 近日亦捲入爭議。美國國安局（NSA）、網絡安全及基礎設施安全局（CISA）與聯邦調查局（FBI）於 9 月 8 日發出聯合警告（編號 AA26-251A），指控月之暗面（Moonshot AI）可能透過「蒸餾」（distillation，即以另一模型輸出結果作訓練材料）手法，抽取 Claude Fable 5 數據來訓練 Kimi K3。不過 Mozilla 報告亦強調，這項指控目前僅屬「單方面說法，未有實質證據」。
