DeepSeek之后，又一个被海外“用火”的中国开源模型来了

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开源，今年世界互联网大会乌镇峰会的核心关键词。

峰会期间，全国首个开源主题生态体验馆正式亮相，“人工智能乌镇对话”邀请国内外开源领域领军人物交流，“乌镇大讲堂”面向公众讲述“AI开源的下一个十年”，“乌镇Talk·开源青年说”则把舞台交给年轻开发者。此外，“直通乌镇”首次设置开源竞技挑战赛，吸引1000余名开发者报名，报名项目数、参赛国家和地区数量均创历届新高。

所谓开源，原指开放软件源代码；在人工智能语境中，主要指公开代码和模型权重，让开发者能够下载模型、自主部署，并进行微调和二次开发。

还记得一年前，全球最大AI开源社区Hugging Face发布了一份趋势榜单，位列全球前三的DeepSeek-V3-0324、群核SpatialLM、千问Qwen2.5-Omni-7B，全部带有“浙江制造”印记。

今年乌镇峰会上，涌金君发现，浙江的开源探索又有了新的看点。之江实验室构建的021科学基础模型填补了国内空白，魔搭成为国内规模最大、全球第二的开源社区，蚂蚁灵波的LingBot全栈模型体系则面向一个更复杂的命题：让机器人看懂世界、理解变化，并在真实空间里完成工作。

从全球榜单到乌镇现场，浙江开源模型的影响力正从数字世界延伸到机器人与物理世界。开源为何在今天如此重要？这些企业把模型开源后，全球开发者又拿它们做什么？

开源走进物理世界

10月20日，DeepSeek把支撑自家大规模生产服务的推理框架DeepInfer，以Apache 2.0协议全面开源，将整套推理方案一并交出。发布8小时，GitHub星标就超过6300。同期市场消息还显示，DeepSeek完成约1000亿元新融资，近30家机构参投，刷新中国AI行业单轮融资纪录。

从模型到推理框架，DeepSeek开放的内容正向更深的技术环节延伸，资本市场也给予了高度关注。衡量一家AI公司的影响力，除了看模型本身，还要看多少开发者愿意使用它，又有多少项目在它的基础上继续生长。这也是开源的意义所在。

在今年全国首个开源主题生态体验馆里，蚂蚁集团展示了多年积累的开源项目。其中，旗下具身智能公司蚂蚁灵波带来的LingBot系列模型，将开源延伸至物理世界：从理解文字、图片，走向感知环境、规划动作，让机器人更好地在真实世界里干活。

如今，机器人会走、会抓，已经不是最难回答的问题。真正的考验，是把它放进持续运转的真实工作场景：有人经过、物品换了位置、新任务临时插入，它还能否把整段工作做完？发生偏差后能否调整？换一种机器人或一个场地，原来学到的能力还能保留多少？

开源生态馆 图源：潮新闻

针对这些问题，蚂蚁灵波推出“大脑全栈2.0”，以“具身原生”为技术理念，围绕机器人在物理世界中感知空间、与环境交互和执行任务的需求进行系统设计，让机器人看得更清楚、想得更明白、干得更利索。

其中，LingBot-Vision与LingBot-Depth 2.0负责视觉理解和空间感知，让机器人识别物体边界、判断距离，在透明、反光等复杂环境中也能“看得清”；LingBot-VLA 2.0负责理解指令和生成动作，让同一个大脑可以驱动不同形态的机器人；LingBot-World 2.0与LingBot-Video负责学习世界如何随时间和动作发生变化，为交互预演、物理预测和具身训练提供支撑；LingBot-VA 2.0则进一步把世界预测与动作生成统一起来，让机器人能够“边推演、边行动、边调整”。

六款模型覆盖从感知、预测到执行的多个环节，共同构成机器人大脑的基础能力体系。开发者可以根据自己的任务，选择相应模型继续训练和开发。

开源模型价值何在

模型开放后，有没有人真正接着用，是检验开源价值的重要标准。

据统计，蚂蚁灵波开源模型在GitHub累计获得超过3.3万颗Star，位居国内具身模型前列。灵波模型也已与海外主流开发平台和工具实现适配：LingBot-VLA、LingBot-VA均已完成对全球最大机器人开发平台LeRobot的生态适配，LingBot-Vision合入业界主流视觉骨干模型库timm主线，LingBot-World成为全球首个同时获得vLLM、SGLang两大主流开源推理引擎支持的世界模型。

在学术界，灵波开源模型被用于不同方向的研究。韩国科学技术院与成均馆大学的研究者，以LingBot-VLA为教师模型，蒸馏出一个面向轻量部署的学生模型，让它在小算力设备上也能跑出接近大模型的水平。结果，学生模型的单步推理成功率从35.3%提升至51.2%。

蚂蚁开源生态 受访者供图

哈佛大学把LingBot-World-Fast设为默认世界模型教师；斯坦福大学直接复用LingBot-VLA的Transformer格式与文本组件作为框架底座，在灵波提供的基础上比较不同设计的优劣。南洋理工、清华与普林斯顿也基于LingBot-World开展记忆压缩研究。

产业侧，英伟达在SANA-WM与Cosmos 3中将其列为比较基线，AMD则在IFA 2026开幕主题演讲中，用LingBot-World 2.0演示实时世界生成。

最出人意料的使用，发生在红海。一个专门做海底珊瑚礁重建的开源项目，在今年9月发布的1.2.0版本中，加入了一个名为lingbot-map的重建后端。

LingBot-Map是灵波面向流式三维重建的基础模型，如今被研究者用于逐帧处理海底长视频、重建珊瑚礁三维结构。项目说明介绍，LingBot-Map权重公开，采用Apache 2.0许可，逐帧流式处理时显存占用保持平稳，适合处理长视频或在显存较小的GPU上使用。

一个面向三维重建的模型，就这样漂洋过海，成了红海海底监测珊瑚的“眼睛”。

开发者同样在用脚投票。以LingBot-VLA 2.0为底座的首届灵波具身模型挑战赛，初赛就吸引了来自13个国家的1855支队伍、3252人、648家机构参赛，线下决赛以48小时真机黑客松的形式在上海张江举行。

在产业应用中打磨

今年乌镇现场，蚂蚁灵波智慧药房吸引了不少人驻足。

药品密集摆放、通道狭窄，机器人在80厘米宽的通道内完成作业，从订单接收、智能分拣到商品交付一气呵成。这套智慧药房解决方案，也已成为首个在国大药房零售门店部署上线的方案。

“把机器人放进有人的药房里工作，要解决人机安全问题；抓拿取放里也有商品泛化问题。药房成了灵波通往物理世界乃至未来家庭的试验场。”现场工作人员告诉涌金君。

蚂蚁灵波的目标，是用一套模型驱动不同形态的机器人，也就是“一脑多机”：目前，LingBot-VLA 2.0在预训练阶段已覆盖17个品牌、20种机器人构型，将单臂、双臂、双足、轮式等不同形态纳入同一个“大脑”。

据灵波合作伙伴乐聚披露，在基于LingBot-VLA 2.0完成KUAVO基础迁移后，乐聚加入600多小时真机数据进行二次训练，成功率从16.27%提升至48.27%，过程分从42.06%提升至74.51%；新技能仅需约5小时示范数据，便可达到约80%的成功率，整体训练成本下降超过一半。

机器人智慧药房 受访者供图

除了机器人智慧药房，蚂蚁灵波近期还接连与多家知名智能制造及现代物流企业达成深度战略合作，基于自研的具身原生模型及云端工具链，携手生态伙伴，共同攻关面向严苛工业与物流环境的具身机器人解决方案。

在商业化层面，蚂蚁灵波联合生态伙伴，在海内外推进多项产业应用。今年9月，在第五届全球数字贸易博览会的重要配套活动之一“中阿数字经济产业对接会”上，阿拉伯数字经济联盟（AFDE）与蚂蚁集团旗下具身智能公司蚂蚁灵波科技正式签署框架合作备忘录。

双方建立常态化合作机制，共同推进具身智能与机器人全栈解决方案在阿联酋、海湾阿拉伯国家合作委员会（GCC）成员国乃至中东市场的部署与本地化，并围绕场景应用、数据与模型优化、区域产业生态共建等方面展开合作。

产业合作之外，更多伙伴正从不同环节接入这场分工：奥比中光和Reactor分别从传感器、开发者环节接入，数据服务商、传感器厂商、芯片厂商和场景客户也从不同环节加入这场分工。灵波则继续聚焦智能中心和通用大脑，对外主要输出基座模型和工具链，覆盖后训练、数据处理、端侧部署等环节，再由本体厂商和解决方案商结合具体机器人与客户场景完成适配。

开放底座协同发展

据统计，在Hugging Face上，我国开源模型累计下载量居全球首位，全球每10次大模型下载中，就有6次来自中国研发的模型；我国人工智能开源大模型全球累计下载量已突破100亿次。

在浙江，2025年人工智能核心产业营收7131.5亿元，同比增长20%；全国31个国家人工智能应用中试基地，有6个落户浙江；继杭州“六小龙”之后，阿里云、DeepSeek、之江实验室等被网民称为“开源三剑客”；位于西湖区的魔搭社区，是国内最大、全球第二的开源社区。眼下，蚂蚁灵波的开源模型也正被全球众多研究机构和产业团队使用。

物理世界为何需要这样的开源底座？

蚂蚁灵波CEO朱兴在此前接受媒体采访时曾表示，灵波选择自己从头训练基础模型，同时把模型和后训练代码开放给开发者。用他的话说，一个重要考虑是“降低生态伙伴后训练的成本”。这样，做机器人的团队可以从已有模型起步，把训练重点放在自己的设备和任务上。

浙江省机器人产业发展协会秘书长宋伟认为，根源是具身智能技术路线尚未收敛、行业没有统一共识。企业开源，本质是亮出自己的技术方案，号召同行沿此路线协同攻关，吸引更多主体加入自己的技术阵营。这与安卓思路相近：开放基础框架，降低开发者门槛，再靠海量使用者反哺、打磨工具，做大生态。

具身智能有数据、适配、试错等成本，且产业链极长，覆盖芯片、操作系统、电机、减速器、灵巧手、运动控制算法、大模型、行业落地等环节，单家企业很难打通全链路。

开源本质上是一种产业组织方式：把共用的部分公共化，汇聚多方力量啃共性难题，抱团补齐链条短板，把竞争推向技术、场景和工程闭环。其底层目标相通：打造能在开放复杂环境中自主感知、自主规划、自主作业的机器人。

当然，开源也对安全和治理提出了更高要求。当前，开源项目数量不断增长，安全漏洞、信息泄露、密码管理等问题随之凸显；AI模型能力增强、应用边界拓展，也放大了虚假信息、网络攻击等滥用风险，需要产业界共同应对。

受访者供图

乌镇聚焦开源，不只是帮企业做生意，更是从全球产业和治理的角度，反对技术垄断、推动AI普惠，争取数字时代的生态话语权。

过去，少数企业依靠独家技术构筑壁垒、获取垄断收益；如今，竞争重心正向生态与服务延伸——企业通过开源吸引开发者共建生态，依托丰富的应用场景反哺模型升级，再通过生态与服务实现商业化落地。这种商业模式，让AI产业从单一技术竞争走向更广泛的生态竞争。

世界互联网大会秘书长任贤良在今年乌镇峰会发布会上说：“前不久到浙江做了一次深入调研，感觉无论是学界还是业界，都对开源生态寄予厚望并高度关注。”

放眼未来，开源正成为中国AI产业参与全球竞争的新优势。