تحليل: الفجوة بين النماذج مفتوحة المصدر ونماذج المصدر المغلق الرائدة في الصين والولايات المتحدة تبلغ فقط 3 إلى 6 أشهر، والتكلفة المنخفضة للغاية تسرع من موجة الاستبدال العالمي.

وفقًا لمراقبة Beating، كشف مجمع الخدمات OpenRouter أن الفجوة في الأداء بين النماذج مفتوحة المصدر والنماذج المتطورة المغلقة المصدر قد استقرت عند 3 إلى 6 أشهر. على مدار الـ 18 شهرًا الماضية، لم تتمكن المختبرات المغلقة المصدر المتطورة من توسيع الفجوة كما هو متوقع، بينما تعمل القوى مفتوحة المصدر التي تمثلها اللاعبون الجدد من الصين والولايات المتحدة على تسريع استبدال النماذج المغلقة المصدر بتكلفة عالية جدًا.

تم إطلاق DeepSeek V4 Flash قبل شهرين فقط وأصبح الخيار الأول للاستبدال. حصل DeepSeek V4 Flash الذي يمتلك 2840 مليار معلمة على نتيجة 79.0% في تقييم SWE-bench Verified، وهو قريب من مستوى GPT-5.5. يبلغ سعر الإدخال/الإخراج الرسمي الأولي 0.14/0.28 دولارًا لكل مليون رمز، وتكلفة الإخراج أرخص بحوالي 150 مرة من GPT-5.5. حتى مع إضافة علاوة الاستضافة السحابية الغربية التي لا تحتفظ بتدريب البيانات، فإن التكلفة الفعلية تبلغ حوالي 1.3% من النماذج المغلقة المصدر المتطورة.

بالإضافة إلى الميزة السعرية، احتل GLM 5.2 الذي أصدرته Zhipu في يونيو 2026 المرتبة الأولى في مؤشر الذكاء مفتوح المصدر من Artificial Analysis، ويضاهي مستوى GPT-5.5 في تقييمات الوكلاء الحقيقيين، مما يجعله بديلاً لتخطيط البرمجة طويلة المدى. ومع ذلك، يستهلك GLM 5.2 عددًا كبيرًا من الرموز عند التفكير العميق، ويحتاج النشر في المؤسسات إلى موازنة تكلفة الإخراج. أما النموذج مفتوح المصدر متعدد الوسائط MiniMax M3، فيعتمد على بنية الانتباه المتناثر MSA المبتكرة، ويوفر قدرات معالجة السياق الطويل للصور والفيديو الأصلية بسعر رمز منخفض، مما يجعله منافسًا قويًا مفتوح المصدر لـ Gemini Flash.

في الوقت نفسه، أصبح Nemotron 3 Ultra من NVIDIA المعتمد على البنية الهجينة Mamba-2 أقوى قوة مفتوحة المصدر محلية في الولايات المتحدة، بهدف تحفيز الطلب في السوق على أجهزة NVIDIA والنظام البيئي للخدمات الدقيقة من خلال النظام البيئي المفتوح.

يؤكد OpenRouter أنه على الرغم من أن النماذج المغلقة المصدر المتطورة ستستمر في التقدم في النهاية، فإن تكلفة الرموز ذات المستوى الذكي الثابت ستستمر في الانخفاض، مما يوفر للشركات فرصًا كبيرة لتحسين التكاليف.