AI 基础进阶 · 模型架构
国产模型家族全景：Qwen、GLM、Kimi、豆包、文心、混元怎么分
一说国产大模型，名字一大串：通义千问、智谱 GLM、Kimi、豆包、文心一言、混元……它们谁是哪家的、开源还是闭源、从 0.5B 小模型到 72B 大模型怎么挑？这一课用一张家谱把六家主流玩家摆清楚，最后给你一张"开源 vs 闭源"选型表。
① 本章怎么学（4 步走，约 45 分钟）
1记住"哪家出的"（12 分钟）
读②：六家厂商一张表。
2看懂 Qwen 版本线（13 分钟）
读③：1→2.5→3，尺寸 0.5B→72B。
3分清开源/闭源（12 分钟）
读⑤⑥：能不能自己下载跑。
4自测口述（8 分钟）
做⑨，背⑪。
本章小目标学完你要能：① 说出六家模型各自背后的公司；② 讲清 Qwen 系列的代际和尺寸档位；③ 区分"开源权重可下载"和"只能调 API"；④ 按场景选出该用哪类模型。
② 六家主流玩家一张表
| 模型名 | 背后公司 | 一句话定位 | 开源？ |
|---|
| Qwen 通义千问 | 阿里巴巴 | 尺寸最全、开源生态最好，从小到大全覆盖 | 多数开源 |
| GLM / ChatGLM | 智谱 AI | 清华系，企业级落地多，GLM-4 对标 GPT-4 | 部分开源 |
| Kimi | Moonshot 月之暗面 | 超长文本见长，早期靠"读长文档"出圈 | 闭源 API |
| 豆包 Doubao | 字节跳动 | C 端用户量大，和抖音/飞书生态打通 | 闭源 API |
| 文心一言 | 百度 | 国内最早一批通用大模型，搜索+文心 | 闭源 API |
| 混元 | 腾讯 | 和微信/腾讯云生态绑定，多模态强 | 闭源为主 |
读法：六家按"公司 + 特长 + 是否开源"记，别只记模型名。
怎么记阿里="什么尺寸都给你"（Qwen），智谱="清华技术派"（GLM），月之暗面="超长文本"（Kimi），字节="C 端流量王"（豆包），百度="老牌搜索派"（文心），腾讯="社交生态派"（混元）。
③ Qwen 通义千问：从 0.5B 到 72B 的尺寸全家桶
Qwen（通义千问）是阿里出的模型家族，最大特点是尺寸档位特别全：同一个架构从能塞进手机的 0.5B，到需要几张显卡的 72B 都有，方便你按硬件选型。
| 代际 | 特点 | 常见尺寸 |
|---|
| Qwen / Qwen 1.5 | 初代，打基础 | 1.8B / 7B / 14B / 72B |
| Qwen 2 / 2.5 | 能力全面提升，中英双语变强 | 0.5B / 1.5B / 7B / 14B / 32B / 72B |
| Qwen 3 | 混合专家版 Qwen3-MoE，小尺寸也能打 | 0.6B~数百B 多档 |
尺寸怎么挑
0.5~1.8B端侧/手机
塞得进笔记本、手机，做轻量助手。
7~14B个人本地
一张消费级显卡能跑，玩 RAG、写脚本。
32~72B企业服务
接近一线闭源模型水平，自己部署私有化。
④ 其他几家速记
GLM 智谱（ChatGLM → GLM-4）
清华技术背景，早期以 ChatGLM 开源版出名，企业客户多。GLM-4 系列对标 GPT-4，强调 Agent、代码、长文本能力，既有开放权重也有商业 API。
Kimi（月之暗面）
最早靠"一次读完一整本长 PDF/长网页"出圈，主打超长上下文。你给它扔一篇几十页论文，它能直接总结。闭源产品，主要通过网页/App 和 API 使用。
豆包 / 文心 / 混元
这三家是大厂闭源 API路线：不公开模型权重，你只能通过它们的 App 或接口调用。豆包背靠字节流量与多模态能力，文心背靠百度搜索，混元背靠腾讯社交/游戏生态。
⑤ 开源 vs 闭源：到底差在哪
| 对比 | 开源权重（Qwen、GLM 开放版） | 闭源 API（豆包/文心/Kimi/混元） |
|---|
| 模型文件 | 可下载到自己服务器 | 拿不到，只能联网调接口 |
| 数据隐私 | 数据不出内网，可私有化 | 请求要发到厂商服务器 |
| 成本 | 自己买显卡，前期贵、边际便宜 | 按 token 付费，小量便宜 |
| 能力上限 | 顶级开源略逊于顶级闭源 | 通常是当前最强一档 |
| 可定制 | 能微调、能改、能二开 | 只能调提示词，动不了模型 |
选型口诀数据敏感、要私有化、量大长期 → 开源权重自己部署；快速试用、不管运维、要最强 → 闭源 API 按量付费。
⑥ 三个例子
例 1 · 笔记本本地跑模型
你只有一张普通显卡，想本地跑一个会聊天、能写点脚本的模型。
选 Qwen2.5-7B 或 14B 的开源版，下载权重用 llama.cpp / vLLM 跑。7B 能塞进消费卡，14B 更聪明但要更好的卡。
例 2 · 企业做内部客服
公司客户资料不能出内网，但要一个智能客服。
选 开源 Qwen 32B/72B 私有化部署，再配上自己知识库的 RAG。不选闭源 API，因为对话数据会发到外部服务器。
例 3 · 快速做个网页总结工具
个人开发者，不想买显卡，想最快上线。
直接调 豆包/文心/Kimi 的闭源 API，按 token 付费，几行代码接好就用，能力还是第一梯队。
⑦ 易错提醒
易错 1：把"通义千问"和"Qwen"当成两个模型其实是一个：通义千问是对外产品名，Qwen 是开源模型系列名，同一家阿里出的。
易错 2：以为开源模型能白嫖无限免费权重免费，但你得自己买显卡、自己部署维护。量大了电费和运维并不便宜，这是"隐性成本"。
易错 3：看到 GLM 就以为一定能下载GLM 家族是"部分开源"：小版本开放权重，最新最强的 GLM-4 旗舰 often 只走 API。具体能不能下，要看对应版本的发布说明。
⑧ 折叠自测（点开即答）
基础1Kimi、豆包、文心一言分别是哪家公司出的？
Kimi=月之暗面(Moonshot)；豆包=字节跳动；文心一言=百度。Qwen=阿里，GLM=智谱，混元=腾讯。
中档2Qwen2.5 为什么要从 0.5B 一直做到 72B？
为了适配不同硬件：0.5B~1.8B 跑在手机/端侧，7B~14B 跑个人电脑，32B~72B 跑企业服务器。同一架构不同尺寸，开发者按自己的显卡选型。
拔高3公司要做一个处理内部机密合同的 AI 助手，该选开源权重还是闭源 API？为什么？
选开源权重私有化部署（如 Qwen-72B）。因为合同是机密，不能发到外部厂商服务器；开源模型可装在内网，数据不出域，还能按业务微调。
⑨ 费曼三问（合上讲，自己讲给自己听）
用大白话回答，讲不顺就是没懂
问 1：六家模型里，哪些是"能下载到自己电脑跑"的，哪些只能联网调用？
问 2：为什么 Qwen 要出 0.5B 到 72B 这么多尺寸，不能只做一个最强的？
问 3：你公司数据不能出内网，你会怎么选模型？
六家：Qwen 阿里 / GLM 智谱 / Kimi 月之暗面 / 豆包字节 / 文心百度 / 混元腾讯 背公司
Qwen 尺寸：0.5B 端侧 → 7~14B 个人 → 32~72B 企业 按显卡选
开源：权重可下载、可私有化、可微调 数据不出域
闭源：只能调 API、按 token 付费、能力强 快但数据外发
⚡ 高频 FAQ
问：通义千问和 Qwen 是同一个吗？是。对外产品叫通义千问，开源模型权重叫 Qwen，都是阿里出的。
问：开源模型真的免费吗？权重免费，但要自己买显卡、自己运维，量大并不便宜。
问：GLM-4 能下载吗？GLM 家族部分开源：小尺寸开放权重，最新旗舰 often 只走 API，看对应版本说明。
📖 名词速查
| 名词 | 大白话 |
|---|
| Qwen / 通义千问 | 阿里同一家：开源系列叫 Qwen，产品叫通义千问 |
| 0.5B / 7B / 72B | 参数量，越大越聪明但越吃显卡 |
| GLM / ChatGLM | 智谱出的，清华系，企业客户多 |
| Kimi | 月之暗面，超长文本见长 |
| 豆包 | 字节跳动，C 端用户量大 |
| 文心 / 混元 | 百度、腾讯，分别绑搜索和社交生态 |
| 权重 / API | 能下载的文件 vs 只能联网调的接口 |
🧪 动手实验建议
1下一个小模型
用 Ollama 拉 qwen2.5:7b，本地跑通对话。
2对比尺寸
同一问题分别问 0.5B 和 7B，感受智力差距。
3调一次闭源 API
注册豆包/文心，几行代码调通一次接口。
观察重点开源模型下载要占硬盘和显卡；闭源 API 几行代码就出结果，但数据会发到云端。
🔁 5 天复习计划
| 天 | 任务 | 自检 |
|---|
| 第 1 天 | 读②，背六家"公司+特长+开源否" | 不看表说出六家归属 |
| 第 2 天 | 读③④，理清 Qwen 代际与尺寸档位 | 说出 0.5B/7B/72B 各跑在哪 |
| 第 3 天 | 读⑤开源 vs 闭源表 + ⑥例子 | 按三个场景选出该用哪类 |
| 第 4 天 | 做⑧折叠自测，背⑨口诀 | 三题全对、公司全背出 |
| 第 5 天 | 合上讲⑨费曼三问，不看资料讲一遍 | 选型理由说清楚 |
三句口诀① 六家归六公司；② Qwen 尺寸按显卡挑；③ 数据敏感选开源、图快选闭源 API。
📌 知识链路
前置知识（先学）先看上一章 DeepSeek 与 MoE，理解"参数规模"和"开源/闭源"是怎么回事，再记这六家的家谱。
本节位置把"主流模型"那张大表收窄到国产阵营，重点是会按场景选型。
下一步（学完去）选定模型后，怎么把它在线上跑快？接下去学推理优化（vLLM、连续批处理）。