With apologies to Gil Scott-Heron and his timeless 1971 protest song，如果有人認為 AI 革命不會被量化，那他們可能錯了。中國正掀起一場文化轉變，量化確實正在推動改變。

Quantization：AI 模型權重的壓縮

Quantization 是將 AI 模型權重壓縮至較低數值精度的過程，使其體積更小、執行成本更低。這項技術與開放權重模型存取並行，開發者可公開取得模型的訓練參數，然後自訂模型並在本機或所選雲端執行。

根據 RQR Intelligence，「中國 AI 生態系統的最大優勢在於其對開放權重的堅定承諾。」

軟體工程師可以使用 Qwen、Xiomei’s MiMo 或 DeepSeek V4 Pro 等模型，下載權重（模型訓練期間學習到的精確數值），經過量化處理，然後在本機（或選擇的雲端服務）上執行與託管，以達到前沿級智慧。

「中國前沿模型如 Z.AI、Qwen、GLM 和 DeepSeek 已成為今日軟體開發的實用工具。它們非常適合用於測試生成、重構、儲存庫分析、文件撰寫與初步除錯。但仍需驗證。它們是有用的工程工具，但不是自主資深工程師」——Sonar 的 Gautam Korlam。

AI 程式碼驗證與治理公司 Sonar 的首席工程師 Gautam Korlam 告訴 The New Stack，中國前沿模型最大的優勢不只是基準測試的進步，而是從不同角度進行的權力遊戲。

「透過這些中國前沿模型，開發者可以檢查、微調、在本地運行，並整合到 API-only 部署難以實現的工作流程中。這讓團隊對成本與智慧有更多控制權，」Korlam 說。

他進一步指出，他認為中國前沿模型如 Z.AI、Qwen、GLM 和 DeepSeek 已成為今日軟體開發的「實用工具」。

「它們非常適合用於測試生成、重構、儲存庫分析、文件撰寫與初步除錯。但仍需驗證。它們是有用的工程工具，但不是自主資深工程師，」Korlam 確認。

這場對抗專有封閉權重 AI 前沿模型公司（Anthropic 的 Claude、OpenAI 的 GPT-5.5、Google 的 Gemini 3 Pro、Meta 的 Llama、Mistral 等）的革命，部分或完全源於對 美國 GPU 硬體出口管制 的策略性回應。

這些限制促使中國 AI 實驗室透過各種編碼方法進行創新。根據 Index.dev，阿里巴巴雲的 Qwen 等模型透過稀疏模型方法達成效率，推論時僅啟動部分參數。

「與傳統 AI 模型一次啟動所有參數不同，Qwen3-Max 只會針對特定任務使用相關部分。這使其推論效率提升約 30%，意即在不耗費大量運算資源的情況下，仍能提供高效能，」該入口網站指出。

「中國模型在前沿層級的發展結果很有趣，但這是一把雙面刃。這對企業和開發者來說是福音。同時也意味著這些工具可能被任何一方——國家或私人——用於防禦或攻擊。」——Quesma 的 Piotr Migdał。

前沿 AI 已不再是三強鼎立

Piotr Migdał，代理式 AI 評估與訓練公司 Quesma 的創辦工程師告訴 The New Stack，Z.ai 釋出的 GLM 5.2 是一款達到前沿層級的中國模型，「發展結果很有趣」。

他認為這項發展意味著 AI 競賽「不再是美國專屬事務」，不再只涉及 OpenAI、Anthropic 和 Google 這三家常見對手。除了 Z.ai 的 GLN，Migdał 也提到 Qwen 3.6 27B，他認為這是今日 本地開發的甜蜜點。

「雖然競爭仍將激烈，但我們可以預期更多中國模型將領先，」Migdał 說。「GLM 5.2 與專有模型不同，可以進行微調、根據需求調整以提升特定任務的表現，或移除限制。這使它成為一把雙面刃。它是企業與開發者的福音，促進商業與開源，因為不再有由寡頭壟斷的 API 開關。同時也意味著這些工具可能被任何一方——國家或私人——用於防禦或攻擊。」

中國前沿 AI 模型在 開發者留言板 上廣受基準測試、評論，且鮮少因幻覺而遭批評或指責，下一個轉折點可能帶來更高程度的標準化、透明度，以及我們所說的商品化？

模型商品化的幽靈

James McGibney，OC&C Strategy Consultants 的合夥人告訴 The New Stack，這正是可能正在發生的事。

「可以說，原始模型智慧已開始商品化，而更便宜的中國開源權重與量化模型的出現將加速這項轉變，」McGibney 說。

他認為這項轉變的結果可能是企業越來越依據個案或應用程式來選擇模型。

「如果這種商品化開花結果，將進一步推動前沿 AI 公司——無論是中國或美國公司——向上移動堆疊層級，進而鼓勵市場參與者將 AI 變得可靠且在真實商業環境中具有價值的軟體、工作流程整合、治理與實作層級進行變現。」

回到起點，當 Gil Scott Heron 告訴我們革命不會被電視轉播時，他指的是真正的改變是內在的，不會被贊助或商業化，也沒有人應該坐以待斃。

如果他活在今日（且對中國前沿模型的發展感興趣），他可能會用同樣的 scrutiny 看待他七零年代所針對的權力結構，然後同意 AI 模型革命很可能會被量化。或許唯一的差別（考量到軟體開發者的存在）是，這場革命幾乎肯定會搭配可口可樂一起進行。

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