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开源中国马越:DeepSeek 不是国运级的创新,年轻人才是

“你很难要求大家还没吃饱喝足的情况下,去做开源。” 如果说关于DeepSeek的讨论已经过于泛滥,开源也许是当下依然值得讨论的主题。 长期以来,在国内谈起“开源”,都会无可避免地陷入一种尴尬的语境。 它当然是理想主义的。“开源”背后的自由、开放特性,被普遍认为是互联网精神的外化——源代码向公众开放共享,且允许在遵循特定许可证条款的前提下,对软件进行自由使用、修改和二次分发。 最知名的开源项目“Linux”是操作系统的内核,催生了数以千万计的开源软件,这是互联网世界的根基。 但它的背后经常跟着一个问题:为什么要开源?怎么考虑开源之后的商业化?哪怕到DeepSeek爆火的现在,也很难有人给出完美的答案。 开源中国董事长马越,是最有立场谈国内开源历史的人之一,他在这条路上走了18年。 2008年,马越从硅谷回国创业,先是成立了“恒拓开源”——用开源软件帮助企业摆脱数据库、ERP等大型软件的束缚。 但很快他就发现,这种方案很难摆脱To B项目制的重投入,还很容易做成外包公司。 随后,马越选择收购“开源中国”这个社区,开始了一段曲折的创业路——“开源中国”经历过数度转型,从开源社区,拓展到代码托...

阿里通义千问大模型登顶全球开源社区榜首

3 月 6 日,全球最大的 AI 开源社区 HuggingFace 更新了大模型榜单,近期刚发布并开源的阿里通义千问推理模型 QwQ-32B 成功登顶。 可以看到,目前 QwQ-32B 居于榜单第一,超越微软的 Phi-4、DeepSeek-R1 等模型。 据了解,QwQ-32B 在数学、代码及通用能力上实现质的飞跃,用更小参数实现整体性能比肩 DeepSeek-R1,并突破性地让高性能推理模型在消费级显卡上实现本地部署,大幅降低了模型应用成本。 在一系列权威基准测试中,QwQ-32B 模型表现异常出色,几乎完全超越了 OpenAI-o1-mini,比肩最强开源推理模型 DeepSeek-R1。其中,在测试数学能力的 AIME24 评测集上,以及评估代码能力的LiveCodeBench中,QwQ-32B 表现与 DeepSeek-R1 相当,远胜于o1-mini及相同尺寸的R1蒸馏模型。 目前,QwQ-32B 已在魔搭社区、HuggingFace 及 GitHub 等平台基于宽松的 Apache2.0 协议开源,所有人都可免费下载模型进行本地部署,或者通过阿里云百炼平台直接调用模型 A...

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