19.7 → 8.5 → 4.8 个月
开源追上来的时间，每一代都在对折
2026 年 8 月 21 日，SemiAnalysis 发出一篇关于开源模型的长文，署名四人：Evan Cloutier、Max Kan、Jordan Nanos、Dylan Patel。
它要回答一个让整个模型层紧张的问题：如果开源模型能以一小部分成本，维持与闭源前沿相当的能力，模型层会不会被商品化？报告的做法是先量过去、再推未来——把大语言模型的四年切成三个时代，每个时代用当时的基准单独评分，然后测量一件事：那个开创时代的闭源旗舰，站了多久才被开源模型超过。
答案是 19.7 个月、8.5 个月、4.8 个月。三个时代，收敛时间连续对折两次。按这条线外推，下一个时代的差距会在三个月内被抹平。
但报告的结论不是看空闭源。它在文末给出一个反向理由——而那个理由完全不在模型这一侧。
它要回答一个让整个模型层紧张的问题：如果开源模型能以一小部分成本，维持与闭源前沿相当的能力，模型层会不会被商品化？报告的做法是先量过去、再推未来——把大语言模型的四年切成三个时代，每个时代用当时的基准单独评分，然后测量一件事：那个开创时代的闭源旗舰，站了多久才被开源模型超过。
答案是 19.7 个月、8.5 个月、4.8 个月。三个时代，收敛时间连续对折两次。按这条线外推，下一个时代的差距会在三个月内被抹平。
但报告的结论不是看空闭源。它在文末给出一个反向理由——而那个理由完全不在模型这一侧。
01
三个时代，三次对折
先把全篇的结论摆出来，后面每一节都在解释这张表怎么算出来的
报告的骨架只有一句话：大语言模型至今有过三个时代——早期规模化、推理、智能体。每个时代由一款闭源模型开创，然后被一款开源权重模型追平。而追平所需的时间，一代比一代短一半。
请先注意这个「时间」的口径，它比数字本身更容易被误读。报告计时的起点不是开源挑战者出现的那天，而是开创这个时代的闭源旗舰公开首发的那天；终点是第一款在综合分上超过它的开源模型发布的那天。换句话说，这个数字量的是「一款闭源旗舰能在王座上坐多久」，不是「开源实验室反应有多快」。
19.7个月
时代一 · 早期规模化
起始差距 35.8 分
8.5个月
时代二 · 推理
起始差距 12.1 分
4.8个月
时代三 · 智能体
起始差距 6.8 分
2.03×
每代平均提速（本站计算）
两次分别是 2.32× 与 1.77×
据 SemiAnalysis《Are Open Models Catching Up?》（2026 年 8 月 21 日）图「Catch-up time halves every era」。三个时代的起始差距与收敛月数均为报告原文给出。「每代平均提速 2.03 倍」为本站计算：19.7 ÷ 8.5 = 2.32，8.5 ÷ 4.8 = 1.77，两步的几何平均 2.03。报告的表述是「对折（halves）」，本站按其自己的数字核对，两次收敛并非精确对半，趋势方向一致但幅度一大一小。仅供学习研究。
| 时代 | 开创的闭源旗舰 | 首发 | 开源挑战者 | 起始差距 | 追平者 | 追平时点 | 耗时 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 一 · 早期规模化 2022–2024 | GPT-3.5 Turbo | 2022-11 | Llama-2-70B 2023-07 | 35.8 分 | Llama-3.1-405B | 2024-07 | 19.7 个月 |
| 二 · 推理 2024–2025 | o1（o1-preview） | 2024-09 | DeepSeek-R1 2025-01 | 12.1 分 | R1-0528 | 2025-05 | 8.5 个月 |
| 三 · 智能体 2025–今 | Claude Opus 4.5 | 2025-11 | GLM-4.7 2025-12 | 6.8 分 | Kimi K2.6 | 2026-04 | 4.8 个月 |
全部字段据同报告图「Catch-up time halves every era」及各时代分节正文。「差距」的单位是归一化综合分，不是百分点，且只在同一时代内部可比（口径见第 02 节）。仅供学习研究。
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