
文|晓静
编辑|徐青阳
2026 年 3 月 4 日凌晨,阿里通义千问(Qwen)技术负责人林俊旸在社交媒体上发布了一条简短的状态:"me stepping down. bye my beloved qwen"。前一天,他还在为 Qwen3.5 小模型的发布感谢马斯克的关注。
公开资料显示,林俊旸出生于 1993 年,是阿里巴巴最年轻的 P10 级技术负责人之一,长期以通义千问(Qwen)开源体系的关键推动者身份出现在全球开发者社区视野中。林俊旸被广泛视为开源战略的核心推动者。据报道,Qwen 后训练负责人郁博文也正式离职;Qwen Code 负责人惠彬原早已于 1 月加入 Meta。
接近阿里的人士透露,前 Gemini 团队成员 " 空降 " 千问。这也被行业视为阿里弱化开源,强化 " 商业化 " 落地的战略举措。
01 开源赢了口碑,但赢不了报表
林俊旸的一位同事在得知他离职消息后 " 伤心地哭了 "。社交媒体上,MiniMax、Unsloth、Ollama 等 AI 公司和开源贡献方纷纷留言感谢。
Qwen 在全球开源社区已经积累了不少口碑,林俊旸的凌晨发文截至北京时间凌晨 4 点已获得 5000+ 点赞和 700 多条评论,多数是对 Qwen 团队和开源贡献的感谢。
但声誉没有变成收入。开源意味着任何人都可以免费使用你的模型,不需要为 API 付费。正如一位业内人士评论:" 开源对大厂的最大作用就是 PR,竞争进行到当下,投入产出比严重失衡。"
这句话触及了问题的核心。据接近阿里人士透露,阿里 Qwen 团队的考核指标,要看 DAU。据《晚点 LatePost》报道,阿里内部有高管称除夕夜亮相的 Qwen-3.5 成为 " 半成品 "。
社交媒体上还有人联想起,阿里的达摩院和生态部门,4 年前就曾经因为不盈利被缩编和重组。如今这一幕再次重演。
AI 研究者 Xinyu Yang 在 X 上的评论获 17.5 万浏览:"Qwen 在各种尺寸和模态上都做出了最好的开源模型。结果呢?用一个以 AU 指标驱动的人替换了优秀的领导者。如果用消费类 App 的标准考核基础模型团队,当创新曲线变平时不要惊讶。"

前阿里技术高管、现 Lepton AI 创始人贾扬清今早发布长文评论,提供了一个更完整的视角。他说:" 对公司而言,平衡开源和商业利益确实非常困难。" 他举了两个例子:Databricks 和 Redis Labs 是开源商业化的成功案例,但 RethinkDB 这个备受喜爱的开源数据库,尽管技术卓越,却因 2016 年关闭。" 开源愿景和商业优先事项之间是否存在摩擦?这纯属猜测,但如果不存在,那将是例外,而非普遍现象。"
02 大厂做开源,越做越难
开源大模型对大厂的负担,远不止 " 免费让人用 " 这么简单。
一位大模型开发人员透露,开源对大厂来说有多重成本:" 必须要刷榜 ",社区维护和运营也是不少工作量,汇报成果时要看开源社区有多少 star。但 " 这些对业务没用,有可能还是阻碍 "。
开源模型的工作量不只是训练和发布,还包括维护多个尺寸的变体、管理社区反馈、适配各种推理框架、及时回应 issue。Qwen 团队为此付出了大量精力。
当开源只是一个辅助性质的投入时,它可以为公司带来技术影响力和人才吸引力;但当它成为一个团队的主要工作,大厂的商业系统必然会追问回报。
更何况,在开源赛道上,还有一个更 " 纯粹 " 的存在,DeepSeek。" 作为一家小团队创业公司,DeepSeek 没有大厂的商业化压力,反而能更纯粹地投入开源。大厂是上市公司,有各种负担。"
" 放在全球都是一样的,小扎的尴尬有目共睹 ",一位业内人士如此评价。
03 太平洋对面的镜像:Llama 的转向与 LeCun 的出走
Meta 的 Llama 曾是全球开源大模型的旗帜。但 Llama 4 于 2025 年 4 月发布后,开发者反应平淡,许多人转向了迭代更快的 DeepSeek 和 Qwen。据报道,Llama 初始 14 位核心作者中已有 11 人离开,分散去 Mistral AI、Mira Murati 创办的 Thinking Machines Lab 等新兴力量。
更关键的节点发生在 2025 年下半年。Meta 对 Scale AI 进行了约 143 亿美元的投资,获得约 49% 股份,Scale 仍保持独立;同时 Scale CEO Alexandr Wang 加入 Meta 负责 "superintelligence" 相关团队。Wang 上任后迅速裁减了约 600 个 AI 职位,主要针对学术化的 FAIR 实验室,外界普遍将其视为公司在研究与产品化之间重新分配资源的一部分。图灵奖得主 Yann LeCun,于 11 月出走,创办 AMI Labs。
LeCun 离开后罕见地坦率发言。LeCun 离任前后,围绕 Llama 4 的基准测试与研发节奏也出现争议。据外媒转述的采访内容,LeCun 提到团队在测试呈现上存在‘ fudged ’的情况;而 Meta 相关负责人对此予以否认,并将差异归因于不同部署版本带来的表现偏差。
据报道,在他离开之前,部分员工已被要求将 LeCun 排除在公开活动之外,因为 Meta 不再视他为公司 AI 战略的代言人。
Meta 的新一代模型 "Avocado" 预计 2026 年春季发布,可能采用闭源方式。据外媒报道,Meta 内部已指示员工停止公开讨论 Llama 和开源产品。
大厂的组织逻辑与开源的精神存在天然的矛盾。
据媒体报道,林俊旸的离职与阿里通义实验室对 Qwen 团队的组织调整直接相关。原本垂直整合的团队被拆分为多个水平分工小组,林俊旸的管理范围被缩小。这与他一贯主张的 " 预训练、后训练乃至 Infra 应该更紧密结合 " 的技术判断背道而驰。
开源社区需要透明、快速迭代、社区驱动;大厂需要可控、商业化、战略对齐。林俊旸在阿里内部的管理风格是激发团队自驱力,让每个小团队独立探索,他认为 " 每个小团队负责人最重要的事就是招比自己更好的人 "。
这种风格在开源社区赢得尊重,但在一个需要 " 任何个体需求都要让位于组织需求 " 的组织里,很可能会碰壁。
一位通义实验室人士曾说,Qwen 团队曾成长于一个 " 少有人注意的角落 ",团队可以把精力全部用在模型迭代上。而当 AI 成为大型科技公司输不起的 " 全局战争 ",那个宁静的角落就不存在了。
04 开源闭源之争,时移世易
林俊旸的 " 卸任 ",又把 " 大厂开源 " 的话题放到聚光灯下,但是这个讨论,在 AI 圈已持续两年。曾经最坚定的闭源派是百度李彦宏。
2024 年世界人工智能大会上,李彦宏曾表示 " 开源其实是一种智商税 ",闭源模型一定更强大、推理成本更低。他的逻辑很简单:闭源才能赚钱,赚钱才能聚集算力和人才,这是正循环。在百度内部,文心大模型是否开源曾经过 " 非常激烈的讨论 ",最终的判断是:市场上不缺百度这一家开源。
但 DeepSeek 在 2025 年初的横空出世打乱了所有人的节奏。这家小团队创业公司的成功被视为开源路线的胜利。百度在压力下迅速转向:宣布下一代文心大模型将开源,文心一言全面免费。
对大厂而言,开源和闭源从来不是一个纯技术问题,而是一个复杂的系统性问题。
字节的 AI 模型始终服务于内部产品矩阵:豆包、即梦、小云雀、飞书。2026 年开年,Seedance 2.0 的发布引发 AI 视频生成领域的地震,《黑神话・悟空》制作人冯骥称其 " 地表最强,没有之一 ",马斯克在 X 上感叹 " 发展太快 "。
在字节的逻辑中,模型不是独立的技术产出,而是产品生态的燃料,产品矩阵确保了商业变现。更重要的是,闭源模型可以以业务为主要优化点,不需要分散精力去做开源社区的维护等。
模型的能力固然重要,但是当大模型已经越来越发展成为科技产业的底层基建的时候,各大公司的竞争,显然已经不再是死磕 " 模型能力 " 的时候了。
竞争的核心已经转向 " 模型 + 产品 " 的整合能力,谁能把模型能力最快转化为用户可触达的产品,谁就能胜出。
但是,开源本身没有失败。DeepSeek 的成功证明了开源模型的强大生命力,Qwen 的开源系列仍然是全球开发者社区的重要基础设施。
但 " 大厂主导的开源 ",开始被行业打上问号。
大厂做开源,初衷往往是建设生态、吸引开发者、抬高技术声誉。但生态建起来之后,商业化压力必然追问:这些声誉能变成收入吗?阿里给开源加上了 "DAU 考核 " 枷锁,Meta 在华尔街的压力下,必须交出商业化收入的真金白银。
如果开源从信仰变成成本,收缩就是必然。
但对于一个庞大的商业主体来说,交付商业成果是不得不面对的压力。
大厂开源的争论还在继续,但开源本身的故事才刚刚开始。从 Deepseek 到 Openclaw,开源也在 AI 时代写出一篇一篇精彩的故事。
只是下一章的主角,可能不再是大厂。