沙特的大模型，底座是中国的

刷到沙特发大模型这条消息，我第一反应是划过去。

沙特发模型，跟我们做出海的有什么关系。

手指停住，是因为下面一行小字：底座来自上海一家公司的开源模型。

我果断又划回来了。

9月3日，沙特公共投资基金旗下的AI公司HUMAIN，发了HUMAIN M3，沙特第一个阿拉伯语大模型。

底座不是他们从零做的。是上海一家公司MiniMax的开源旗舰模型M3。

HUMAIN拿这个底座，灌进去超过1万亿Token的阿拉伯语数据做二次训练。语言、文化、本地知识，重新过了一遍。

按他们公布的评测，HUMAIN M3在7项阿拉伯语权威基准里，等权平均分89.37%，五项拿了最高分。对手名单里有GPT-5.6 SOL和Opus 5。

后面他们还打算开放模型权重，支持主权部署。意思很直白：模型放在自己机房，数据不出境。

全球说阿拉伯语的人口有好几亿，但主流大模型对这门语言一直不太上心。这个缺口，谁先做谁占位置。

为什么我说这事值得写。

过去讲中国AI出海，是能数得清的。App下载量几个亿，API调了多少次，硬件卖了多少台。都是我们自己露着脸。

这次反过来了。模型里跑着中国的东西，但名字是沙特的，训练是沙特做的，将来部署也在沙特的机房。它压根没打算让人看见我们。

如果只有这一件事，那也就是一条新闻。

让我在意的是后面这一串。

9月2日，西班牙的Multiverse Computing发了Quasar 438B，支持英语和西班牙语的推理模型。

美国做法律AI的Harvey，发了后训练模型Tenet，基座是月之暗面的Kimi K3。训练用了大约1750个专业法律工作智能体环境，做了两个月。

美国那个代码编辑器Cursor，自己开发的编程模型Composer 2和2.5，基座是Kimi K2.5。

米拉·穆拉蒂那家Thinking Machines，做Inkling的时候没直接拿中国模型当底座，但MoE架构沿用了DeepSeek-V3的技术路线，第一轮监督微调用的合成数据里，有Kimi K2.5生成的。

日本乐天的Rakuten AI 3.0，用的DeepSeek架构。新加坡、泰国的项目里有Qwen。阿里那个开源模型衍生出来的版本，已经超过11.3万个。

Hugging Face今年春季的报告里有个数：过去一年，中国模型占平台总下载量的41%，第一次超过美国。

也就是，看似是海外各家在发自己的模型，实则大多是踩着中国开源AI的技术底盘在迭代生长。

我上周跟一个做出海SaaS的客户聊，他也在选底座。

他之前看的都是美国那几家，我把上面这份名单发给他。他看完沉默了一会儿，说了一句：原来人家早就这么干了。

这件事对做我们这行的，有几个地方要重新算账。

最直接的变化是位置。以前我们在应用层，跟着别人的模型跑，模型一升级，我们的功能跟着改。现在至少有一批中国公司走到上游去了，去供给底座。位置变了，说话的底气就不一样。

然后是跟着往外走的链条。底座出去，后面不是一单生意的事，当年通信设备出海，跟着出去的是施工、运维、备件、培训。模型底座出去，跟着出去的是本地化语料、算力、部署、工程支持、长期维护。都是To B的活，周期长，粘性也长。

至于账，模型不署我们的名，品牌溢价这块吃不到。但训练订单、后续维护、整套技术栈的适配，是实的。这笔账得看5年，不是这个季度。

不过我也想说句冷静的话。

主权部署、本地化训练，都不是宣布了就能成的事。沙特这个项目往后走，还需要国内的工程师、数据服务商、算力方案商一批批跟过去。落地这件事，从来比发布难。

我们见过太多官宣即巅峰的案例，尤其在AI这行。

晚上把这份名单整理完，同事过来看了一眼本子，抬头问我：那我们以后给客户做方案，是不是也能把国产底座放进去当选项了。

我说，先别急。得看人家跑一年之后，还在不在用。

驻扎兔克出海的行业观察员一枚~ 

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