在全球人工智能（AI）領域，一場激烈的競爭正在悄然展開。國際數據公司（IDC）預測，到2024年，全球各組織在AI上的投入將達到2350億美元，而到2028年，這一數字將躍升至6300億美元，年復合增長率接近30%。開源大模型，以其開放、透明和可定制的特性，成為推動AI創新的核心動力，讓全球開發者和企業能以前所未有的速度參與到AI的研發和應用中。

在這場AI大戰中，中國的DeepSeek、meta的Llama系列和阿里巴巴的Qwen系列成為了焦點。這三家公司不僅代表了各自國家的技術實力，也展示了AI領域的技術前沿。

DeepSeek，作為中國AI領域的新秀，自2023年成立以來，以驚人的速度迭代模型，不斷刷新技術指標。從2024年1月發布首個通用語言模型DeepSeek LLM，到2025年1月發布性能媲美OpenAI的DeepSeek-R1，DeepSeek在短短一年內實現了全球用戶的爆發式增長，月訪問量從2024年的2140萬次飆升至2025年5月的4.261億次，獨立訪問量也增長了約13倍。其最新模型DeepSeek-V3的總參數達到6710億，訓練成本僅為557.6萬美元，性能在多項評測中超越了競爭對手。

meta的Llama系列自2023年首次亮相以來，就以其開源特性和強大性能吸引了全球關注。從最初的Llama-1到即將發布的Llama-4，meta不斷突破技術瓶頸，拓展應用場景。Llama-2首次實現了免費商用，Llama-3.1則推出了4050億參數的超大型模型，將上下文長度提升至128K tokens。盡管Llama 4 Maverick在性能上逼近DeepSeek V3，但其參數效率更高，僅使用DeepSeek V3約一半的活動參數，總參數量也只有后者的約60%。

阿里巴巴的Qwen系列則依托其強大的生態支持，在國內市場占據了一席之地。從2023年4月上線通義千問，到2025年4月發布Qwen3系列，Qwen不斷迭代模型，拓展應用場景。其命名源自中文“通義千問”，寓意著通過技術回答人類的各種問題。Qwen不僅在大語言模型方面有所建樹，還在多模態模型上進行了積極探索。

在性能對比上，Llama 4 Maverick和DeepSeek V3在ELO評分上表現出色，但DeepSeek V3在性能和成本之間找到了更好的平衡。而在MMUL/s分數上，Llama3-405B、Qwen2-72B和DeepSeek-V2-236B均處于領先地位，顯示出高效的推理能力。Artificial Analysis發布的“AI智能指數”則進一步驗證了這些模型的強大性能，Llama 4系列和DeepSeek V3均取得了顯著進步。

在用戶數據方面，DeepSeek的全球表現尤為亮眼，不僅月訪問量實現了近20倍的驚人增長，還在全球開源大模型市場的應用份額不斷擴大。Llama雖然在下載量和總訪問量上有所增長，但在2025年5月出現了顯著的下行趨勢，市場份額也有所回落。而Qwen則憑借阿里巴巴的生態支持，在國內市場保持了穩定的發展態勢。

在GitHub上的表現上，DeepSeek以78k的星標數遙遙領先，顯示出其在多模態理解領域的廣泛影響力。meta Llama和Qwen雖然在星標數上不及DeepSeek，但它們的項目同樣在各自的領域內具有顯著的影響力。整體來看，這三家公司分別在多模態理解、大語言模型和語言模型領域展現了強大的技術實力和創新能力。

隨著技術的不斷進步，這些開源大模型將持續賦能千行百業，推動AI應用的爆發式增長。然而，在追求技術突破的同時，如何優化模型架構、提升推理效率，并注重用戶隱私和倫理問題，將成為未來AI發展的重要課題。