在AI领域，一场技术革新正悄然进行。阿里最新发布的大模型Qwen 3，携手DeepSeek，正逐步构建中国开源生态的“双子星”格局，这一变化标志着Llama与Mistral为主导的开源生态正面临新的挑战。
Qwen 3发布之际，Founder Park深入采访了多家AI创业公司的代表，围绕开源与闭源的选择、模型微调、能力瓶颈及创业陷阱等话题展开了深入探讨。心言集团的开源布道师及高级算法工程师“左右”分享了他的见解，从实践角度剖析了中国开源模型的崛起之路，并畅谈了在开源生态下的业务探索与技术反思。
关于开源与闭源模型的选择，“左右”指出，心言集团的业务主要依赖本地部署的微调模型，以满足90%以上的需求。对于特定任务，如数据构造或需要特定大模型能力时，会调用如GPT、豆包或Qwen的API。本地部署的模型基于Qwen，根据业务不同，选用7B、32B、72B等不同量级版本，而具身智能业务则采用更小量级的多模态模型。
“左右”进一步解释选择Qwen的原因，包括其生态系统的成熟度与稳定性、与业务需求的契合度、模型系列的完整性以及开源的持续性与可信赖度。特别是Qwen对中文的良好支持及其在预训练数据中纳入的泛心理、情感陪伴相关内容，使其更适合心言集团的业务需求。
在谈及大模型的使用和微调面临的挑战时，“左右”表示，具身智能业务面临推理成本和生态适配的问题，而线上互联网业务则主要关注模型能力和推理成本/延迟。在情感陪伴业务中，对情感细粒度理解的高要求使得多模态理解能力至关重要。
针对当前模型能力是否满足业务需求的问题，“左右”强调，心言集团专注于情感、情绪化的泛心理应用场景，这部分数据在预训练阶段往往被忽视。因此，他们坚持进行后训练（Post-training），以提升模型在核心领域的表现，同时控制对其他通用能力的损害。
在谈到对开源模型发展的看法时，“左右”表示，期待开源模型能够追平闭源顶尖模型，并希望它们能分享更多的技术细节。他认为，DeepSeek、Qwen和Llama等开源模型在定位上存在差异，DeepSeek更激进、理想化，而Qwen和Llama更注重社区和通用性。
“左右”指出，当前大模型创业中最容易被忽视的坑是模型与产品的适配度，以及对AI在产品中角色的理解。他认为，AI更多是作为后端能力，用于深度处理用户输入，实现个性化，而不是直接交付结果的前端界面。很多开发者追求简单的“端到端”，但在情感等领域，原本需要复杂处理的环节依然需要，直接用AI替代可能导致产品缺乏深度和个性化。
随着Qwen、DeepSeek等中国开源模型在国际舞台上崭露头角，技术生态驱动的全球化进程正在加速。心言集团的实践表明，开源不仅为中国企业提供了弯道超车的技术路径，更创造了“全球协作-垂直创新-生态反哺”的良性发展模式。在情感计算领域，心言集团将继续以开源为舟，以创新为帆，探索无限可能。
