2026年3月4日凌晨，阿里通义千问（Qwen）技术负责人林俊旸在社交媒体上发布了一条简短的状态：“me stepping down. bye my beloved qwen”。前一天，他还在为Qwen3.5小模型的发布感谢马斯克的关注。

公开资料显示，林俊旸出生于1993年，是阿里巴巴最年轻的P10级技术负责人之一，长期以通义千问（Qwen）开源体系的关键推动者身份出现在全球开发者社区视野中。林俊旸被广泛视为开源战略的核心推动者。据报道，Qwen后训练负责人郁博文也正式离职；Qwen Code负责人惠彬原早已于1月加入Meta。

接近阿里的人士透露，前Gemini团队成员“空降”千问。这也被行业视为阿里弱化开源，强化“商业化”落地的战略举措。

01 开源赢了口碑，但赢不了报表

林俊旸的一位同事在得知他离职消息后“伤心地哭了”。社交媒体上，MiniMax、Unsloth、Ollama等AI公司和开源贡献方纷纷留言感谢。

Qwen在全球开源社区已经积累了不少口碑，林俊旸的凌晨发文截至北京时间凌晨4点已获得5000+点赞和700多条评论，多数是对Qwen团队和开源贡献的感谢。

但声誉没有变成收入。开源意味着任何人都可以免费使用你的模型，不需要为API付费。正如一位业内人士评论：“开源对大厂的最大作用就是 PR，竞争进行到当下，投入产出比严重失衡。”

这句话触及了问题的核心。据接近阿里人士透露，阿里Qwen团队的考核指标，要看DAU。据《晚点LatePost》报道，阿里内部有高管称除夕夜亮相的Qwen-3.5称为“半成品”。

社交媒体上还有人联想起，阿里的达摩院和生态部门，4年前就曾经因为不盈利被缩编和重组。如今这一幕再次重演。

AI研究者Xinyu Yang在X上的评论获17.5万浏览：“Qwen在各种尺寸和模态上都做出了最好的开源模型。结果呢？用一个以DAU指标驱动的人替换了优秀的领导者。如果用消费类App的标准考核基础模型团队，当创新曲线变平时不要惊讶。”

前阿里技术高管、现Lepton AI创始人贾扬清今早发布长文评论，提供了一个更完整的视角。他说：“对公司而言，平衡开源和商业利益确实非常困难。”他举了两个例子：Databricks和Redis Labs是开源商业化的成功案例，但RethinkDB这个备受喜爱的开源数据库，尽管技术卓越，却因2016年关闭。“开源愿景和商业优先事项之间是否存在摩擦？这纯属猜测，但如果不存在，那将是例外，而非普遍现象。”

02 大厂做开源，越做越难？

开源大模型对大厂的负担，远不止“免费让人用”这么简单。

一位大模型开发人员透露，开源对大厂来说有多重成本：“必须要刷榜”，社区维护和运营也是不少工作量，汇报成果时要看开源社区有多少star。但“这些对业务没用，有可能还是阻碍”。

开源模型的工作量不只是训练和发布，还包括维护多个尺寸的变体、管理社区反馈、适配各种推理框架、及时回应issue。Qwen团队为此付出了大量精力。

当开源只是一个辅助性质的投入时，它可以为公司带来技术影响力和人才吸引力；但当它成为一个团队的主要工作，大厂的商业系统必然会追问回报。

更何况，在开源赛道上，还有一个更“纯粹”的存在，DeepSeek。“作为一家小团队创业公司，DeepSeek没有大厂的商业化压力，反而能更纯粹地投入开源。大厂是上市公司，有各种负担。”

“放在全球都是一样的，小扎的尴尬有目共睹”，一位业内人士如此评价。

03 太平洋对面的镜像

Meta的Llama曾是全球开源大模型的旗帜。但Llama 4于2025年4月发布后，开发者反应平淡，许多人转向了迭代更快的DeepSeek和Qwen。据报道，Llama初始14位核心作者中已有11人离开，分散去Mistral AI、Mira Murati创办的Thinking Machines Lab等新兴力量。

更关键的节点发生在2025年下半年。Meta对Scale AI进行了约143亿美元的投资，获得约49%股份，Scale仍保持独立；同时Scale CEO Alexandr Wang加入Meta负责“superintelligence”相关团队。Wang上任后迅速裁减了约600个AI职位，主要针对学术化的FAIR实验室，外界普遍将其视为公司在研究与产品化之间重新分配资源的一部分。图灵奖得主Yann LeCun，于11月出走，创办AMI Labs。

LeCun离开后罕见地坦率发言。LeCun离任前后，围绕Llama 4的基准测试与研发节奏也出现争议。据外媒转述的采访内容，LeCun提到团队在测试呈现上存在‘fudged’的情况；而Meta相关负责人对此予以否认，并将差异归因于不同部署版本带来的表现偏差。

据报道，在他离开之前，部分员工已被要求将LeCun排除在公开活动之外，因为Meta不再视他为公司AI战略的代言人。

Meta的新一代模型“Avocado”预计2026年春季发布，可能采用闭源方式。据外媒报道，Meta内部已指示员工停止公开讨论Llama和开源产品。

大厂的组织逻辑与开源的精神存在天然的矛盾。

据媒体报道，林俊旸的离职与阿里通义实验室对Qwen团队的组织调整直接相关。原本垂直整合的团队被拆分为多个水平分工小组，林俊旸的管理范围被缩小。这与他一贯主张的“预训练、后训练乃至Infra应该更紧密结合”的技术判断背道而驰。

开源社区需要透明、快速迭代、社区驱动；大厂需要可控、商业化、战略对齐。林俊旸在阿里内部的管理风格是激发团队自驱力，让每个小团队独立探索，他认为“每个小团队负责人最重要的事就是招比自己更好的人”。

这种风格在开源社区赢得尊重，但在一个需要“任何个体需求都要让位于组织需求”的组织里，很可能会碰壁。

一位通义实验室人士曾说，Qwen团队曾成长于一个“少有人注意的角落”，团队可以把精力全部用在模型迭代上。而当AI成为大型科技公司输不起的“全局战争”，那个宁静的角落就不存在了。

04 开源闭源之争，时移世易

林俊旸的“卸任”，又把“大厂开源”的话题放到聚光灯下，但是这个讨论，在AI圈已持续两年。曾经最坚定的闭源派是百度李彦宏。

2024年世界人工智能大会上，李彦宏曾表示“开源其实是一种智商税”，闭源模型一定更强大、推理成本更低。他的逻辑很简单：闭源才能赚钱，赚钱才能聚集算力和人才，这是正循环。在百度内部，文心大模型是否开源曾经过“非常激烈的讨论”，最终的判断是：市场上不缺百度这一家开源。

但DeepSeek在2025年初的横空出世打乱了所有人的节奏。这家小团队创业公司的成功被视为开源路线的胜利。百度在压力下迅速转向：宣布下一代文心大模型将开源，文心一言全面免费。

对大厂而言，开源和闭源从来不是一个纯技术问题，而是一个复杂的系统性问题。

字节的AI模型更偏重于服务于内部产品矩阵：豆包、即梦、小云雀、飞书。2026年开年，Seedance 2.0的发布引发AI视频生成领域的地震，《黑神话・悟空》制作人冯骥称其“地表最强，没有之一”，马斯克在X上感叹“发展太快”。

在字节的逻辑中，模型不是独立的技术产出，而是产品生态的燃料，产品矩阵确保了商业变现。更重要的是，闭源模型可以以业务为主要优化点，不需要分散精力去做开源社区的维护等。

模型的能力固然重要，但是当大模型已经越来越发展成为科技产业的底层基建的时候，各大公司的竞争，显然已经不再是死磕“模型能力”的时候了。

竞争的核心已经转向“模型+产品”的整合能力，谁能把模型能力最快转化为用户可触达的产品，谁就能胜出。

但是，开源本身没有失败。DeepSeek的成功证明了开源模型的强大生命力，Qwen的开源系列仍然是全球开发者社区的重要基础设施。

但“大厂主导的开源”，开始被行业划上问号。

大厂做开源，初衷往往是建设生态、吸引开发者、抬高技术声誉。但生态建起来之后，商业化压力必然追问：这些声誉能变成收入吗？阿里给开源加上了“DAU考核”枷锁，Meta在华尔街的压力下，必须交出商业化收入的真金白银。

如果开源从信仰变成成本，收缩就是必然。

但对于一个庞大的商业主体来说，交付商业成果是不得不面对的压力。

大厂开源的争论还在继续，但开源本身的故事才刚刚开始。从Deepseek到Openclaw，开源也在 AI时代写出一篇一篇精彩的故事。

只是下一章的主角，可能不再是大厂。