@ChrisGPT: 正确。人们常说开源模型落后于前沿六个月。但“开源”这个概念太宽泛了，一个需要……

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摘要

这篇文章讨论了开源AI模型如Qwen在大约两个季度后匹配前沿能力的模式，以GPT-5和Qwen3.5-27B为例，并质疑这种趋势是否会持续，如Astra和Fable 5.1等模型。

正确。人们常说开源模型落后于前沿六个月。但“开源”这个概念太宽泛了，一个需要集群的模型可以下载，但无法在普通人的本地设备上运行。 我想要一个适用于单块24GB GPU的最佳模型的扩展定律。 在Artificial Analysis的当前指数上，GPT-5在2025年8月得分为23。Qwen3.5-27B在大约6.6个月后达到23。GPT-5.3 Codex在2026年2月得分为33；Qwen3.8-27B在大约6.3个月后达到34。 当然，综合分数并非逐任务等同。但这一模式已在两代Qwen模型中重复出现。 我看到人们在谈论‘Qwen定律’——基本上是在大约两个季度后匹配前沿能力。那么，这对Astra和Fable 5.1是否成立呢？还有待观察。
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缓存时间: 2026/09/22 07:47

确实。人们常说开源模型落后前沿模型六个月。但“开源”这个概念过于宽泛——有些需要集群运行的模型虽可下载，普通人根本无法本地部署。

我想要的是能塞进一张24GB显卡的最佳模型的演进规律。

在Artificial Analysis当前排行榜上，GPT-5在2025年8月得分为23分。Qwen3.5-27B在大约6.6个月后达到同等23分。GPT-5.3 Codex在2026年2月得分为33分；而Qwen3.8-27B在约6.3个月后达到34分。

综合评分当然不等于逐项任务能力的等同。但这种追赶模式已在两代Qwen模型上重现。

我注意到有人开始讨论“Qwen定律”——即开源模型在约两个季度后匹配前沿能力。不过这个规律是否会延续到Astra和Fable 5.1身上？目前尚待观察。

Ahmad (@TheAhmadOsman)： 再次提醒：GLM 5.3 Flash、DeepSeek V4.1 Flash、Qwen 3.8 Next Flash，甚至Qwen 3.8 27B——所有这些开源模型在智能与综合能力上，都已超越2025年圣诞节（仅10个月前）被视为“前沿智能”的所有闭源模型。

开源AI正势如破竹。

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