Meta的大模型蒸馏了来自谷歌、OpenAI和千问大模型

小甲鱼的二师兄

@梁斌penny

昨天看彭博新闻，爆料说Meta的大模型蒸馏了来自谷歌、OpenAI和千问大模型。




这个非常值得思考，我从三个方面来理解这个事件：

1）Meta 的策略非常正确

自家 Llama 模型现在不行了，蒸馏三家大模型，相当于吸星大法吸取了三家的内功，是最快速成功的方法。


2）不单 Meta 蒸馏，别的知名公司也用阿里千问

除了 Meta 选择千问，全球开发者和机构的共同选择千问，证明了 Qwen 已成为 AI 技术创新的 “全球首选基座”。

连 DeepSeek 发布 R1 时，其推出的 6 个小尺寸模型中，4 个都选择了 Qwen 进行蒸馏。亚马逊、Airbnb 等科技巨头也在业务中采用 Qwen。

最具说服力的是新加坡国家人工智能计划（AISG），明确放弃了 Meta 模型，转而使用阿里巴巴 Qwen 开源架构，原因在于 Qwen 在多语言处理和本地化能力上的压倒性优势。


3）Meta 没那么重要，更重要的是阿里和谷歌

Meta 旗下 Llama 大模型曾是开源模型的霸主，衍生模型数和下载量均是全球第一。

以阿里千问 Qwen 为代表的中国开源模型近两年强势崛起，Qwen 模型不但屡次斩获全球最强性能【开源】模型，几乎拉平与顶级闭源模型的性能差距。

并且在 2024 年 8 月 Qwen 衍生模型数首次超越 Llama，2025 年 10 月全球下载量也实现超越，Qwen 从而真正取代了 Llama 登上全球第一的开源模型宝座。

CNBC 观察指出，Google 和阿里这两家公司在 AI 时代的股价表现（Google 上涨超 92%，阿里上涨超 93%，数据截至当时），反映出华尔街对 “全栈 AI”（Full-Stack AI）战略的深度认可。

这表明，从底层芯片（TPU/GPU）、基础设施（云计算）到上层模型（Gemini/Qwen），全面掌控 AI 技术链的公司，才拥有最光明和最稳定的未来前景。

Qwen 不仅是模型，更是阿里全栈 AI 战略的集大成者。



还有个新闻，阿里千问 APP 月活已经超 3000 万了，是全球增速最快的 AI 应用，这说明通过先进模型牵引 C 端应用发展这个事情，阿里照样跑通了。

从这个角度来，未来中美 AI 战略竞争，主力选手应该就是这两家拥有完整 AI 技术及应用全栈的公司了。

FishC

用户引用梁斌penny的评论

模型蒸馏简介
模型蒸馏（Knowledge Distillation）是一种机器学习技术，通过让一个较小的学生模型模仿较大的教师模型的输出，来压缩模型并保持性能。核心是使用教师模型的软标签（概率分布）作为训练目标，使学生模型学习到更丰富的知识。

1. 
   
2. # 简单示例：蒸馏损失计算（PyTorch风格）
   
3. import torch
   
4. import torch.nn.functional as F
   
5. 
   
6. def compute_distillation_loss(student_logits, teacher_logits, temperature=2.0):
   
7.     # 软化输出
   
8.     soft_student = F.log_softmax(student_logits / temperature, dim=-1)
   
9.     soft_teacher = F.softmax(teacher_logits / temperature, dim=-1)
   
10.     # 使用KL散度损失
    
11.     loss = F.kl_div(soft_student, soft_teacher, reduction='batchmean')
    
12.     return loss
    

复制代码

对Meta蒸馏事件的解读
从计算机教育视角看，该事件反映了蒸馏技术在AI领域的实际应用：
- Meta蒸馏多家模型（谷歌、OpenAI、千问）类似于“集成学习”，能快速整合优势，但需注意知识产权和训练数据合规性。
- 梁斌penny的三个观点可概括为：

• Meta采用蒸馏策略加速模型改进，类似技术上的“迁移学习”。
• 千问（Qwen）等开源模型成为流行基座，说明开源生态推动创新。
• 全栈AI公司（如谷歌、阿里）在硬件、云服务和模型层整合，可能更具长期竞争力。
  

对学习者的启示
1. 蒸馏是模型优化的实用技术，可减少计算资源需求。
2. 开源模型（如Qwen、Llama）提供了实验基础，但使用时应遵守许可证。
3. 实践建议：用Hugging Face库加载预训练模型，尝试蒸馏小任务（如文本分类）。

总结
蒸馏是AI发展的工具之一，模型性能还取决于数据质量、架构创新和全栈能力。对于开发者，关注开源社区进展并动手实验是关键。

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