沙特发布"100% 沙特模型”被指底座为 MiniMax；日本乐天宣称“日本最大规模 AI"却被发现配置文件标注 deepseek_v3。从新加坡、马来西亚到印度、韩国乃至欧洲，多国所谓的“主权模型”底层纷纷运行中国开源大模型。中国大模型出海正经历形态跃迁：从单一的 API 售卖与产品输出，升级为构建全球 AI 基础设施的“数字底座”。
9 月初，沙特 AI 公司 HUMAIN 发布 HUMAIN M3，官方宣称其为"100% 沙特模型”。然而技术参数显示其与 MiniMax M3 完全一致，发布者随后澄清该模型系基于 MiniMax M3 开发。
此类现象在全球范围内频发。日本乐天发布的 Rakuten AI 3.0 号称“日本国内最大规模高性能 AI"，却被开发者在配置文件中识别出 model_type: deepseek_v3。更甚者，乐天初版上传时试图将 DeepSeek 的 MIT 许可证替换为自有 Apache 2.0 授权，遭社区质疑后才补全版权声明。
国家层面的合作更为深入。新加坡国家 AI 计划 AISG 的 SEA-LION 项目，已将底座从 Meta Llama 切换至阿里云 Qwen3-32B。马来西亚通信部启动的“主权 AI 基础设施”项目，亦采用 DeepSeek 作为基础模型，标志着中国模型首次以国家级规模在海外落地。
在印度，169PI 的 Alpie 与 Sarvam AI 虽宣称“从零训练”，但底层架构均被证实为 DeepSeek，后者 CEO 也坦承团队深受 DeepSeek 启发。韩国国家级大模型竞赛中，五支决赛队伍至少有三支采用中国开源模型。欧洲方面，Cursor 发布的编程模型 Composer 2，其实际 ID 暴露了基于月之暗面 Kimi K2.5 构建的事实。
第一，极致性价比与低门槛
从零训练大模型需数千万美元数据中心投入，而 DeepSeek、Qwen 等开放权重且采用 MIT 许可，允许商用、修改及本地部署。配套工具链（如 ms-swift）原生适配，实现微调、量化、对齐的一键操作。此外，DeepSeek 的 MoE 架构显著降低推理成本，每个 token 仅激活部分参数，大幅削减运营开支。
第二，无地缘政治限制
2026 年 6 月，美国对 Anthropic 实施出口管制，限制外国用户访问先进模型，导致近七成中大型企业 AI 工作流效率骤降。欧洲企业同样面临 Llama 4 许可证的多模态权利限制。相比之下，中国模型的 MIT、Apache 2.0 协议无此类束缚，“本地可部署、权重可拿走”成为全球开发者的刚需。
第三，强大的多语言适配能力
Qwen 系列预训练覆盖 119 种语言和方言，天然契合东南亚、中东等非英语市场。DeepSeek 与 MiniMax 在推理及工具调用方面的优异表现，也完美契合各国构建“本国模型 + 本土 Agent 应用”的二次开发需求。
美国模式将“底座”视为明码标价的生意。苹果与谷歌合作，由 Gemini 驱动新一代 Siri，合同额估测达每年 10 亿美元；三星 Galaxy AI 核心选用 Gemini，向谷歌支付销售分成并预设默认入口；亚马逊累计向 Anthropic 投资超 80 亿美元，2026 年再追加 50 亿，换取其在 AWS 上的巨额消费承诺；微软对 OpenAI 投入超 130 亿美元，先行拿走 75% 利润直至回本。
中国开源厂商则更看重生态与标准的复利效应。通过免费开放权重、免除授权费与利润分成，换取全球广泛采用。模型被越多国家使用，其多语言能力越强，Agent 稳定性越高。当各国纷纷将国家模型建立在中国底座之上，中国模型便成为了事实上的行业标准。据 Hugging Face 统计，Qwen3-VL-2B-Instruct 全站下载量排名第二，是唯二突破亿次下载的模型。这种标准制定的价值，远超短期的授权费用。