在日益激烈的AI大模型竞逐中，又一家国产大模型“出圈了”。近日，斯坦福AI团队主导的 Llama3-V 开源模型，被证实“套壳”抄袭了我国清华&面壁智能的开源模型“小钢炮”MiniCPM-Llama3-V 2.5，此事在社交媒体引发了广泛的关注与热烈的讨论。6月4日凌晨，此事迎来“终局”——Llama3-V 团队的两位作者悉达多·夏尔马（Siddharth Sharma） 和阿克什·加尔格（ Aksh Garg）在社交媒体 X 平台上发文，向面壁 MiniCPM 团队道歉， 表示将 Llama3-V 模型悉数删除。

　　6月4日，面壁智能向《中国经营报》等媒体记者发布了官方回应。面壁智能CEO李大海表示：“技术创新不易，每一项工作都是团队夜以继日的奋斗结果，也是以有限算力对全世界技术进步与创新发展作出的真诚奉献。我们希望团队的好工作被更多人关注与认可，但不是以这种方式。”与此同时，李大海公开呼吁，“共建开放、合作、有信任的社区环境。加油合作，让世界因 AGI （通用人工智能）的到来变得更好！”

　　就在前一日，面壁智能首席科学家、清华大学长聘副教授刘知远在知乎平台发布长文指出：“这次事件也算侧面反映了我国的创新成果一直受到国际关注。”

　　记者综合社交媒体平台信息梳理了事件的时间线。5月29日，Llama3-V 团队在网络上高调宣传，只需要500美元即可训练出一个超越GPT-4V的SOTA多模态大模型。需要指出的是，该团队核心成员共有3人，其中悉达多·夏尔马和阿克什·加尔格是来自斯坦福大学计算机科学系的2名本科学生。在模型发布后不久，就被业内人士发现，该项目使用的模型结构和代码与面壁智能不久前发布的 MiniCPM-Llama3-V2.5呈现出高度的相似，仅修改了部分变量名。

　　6月2日深夜，清华&面壁智能团队证实Llama3-V 开源模型确实“套壳”抄袭了该公司的“小钢炮”开源模型。刘知远在长文中介绍，“比较有意思的证据”是MiniCPM-Llama3-V 2.5在研发时内置了一个彩蛋，即对“清华简”（指清华大学收藏的战国竹简）的识别能力，这是清华&面壁团队花费数月从清华简逐字扫描并人工标注的数据集，并未对外公开，而Llama3-V展现出了一模一样的清华简识别能力，连做错的样例都一样，由此证实了抄袭事实。

　　6月4日凌晨1点，Llama3-V 团队的两位作者悉达多·夏尔马和阿克什·加尔格在X 上向面壁 MiniCPM 团队发文正式道歉， 并将删除所有对 Llama3-V 模型的引用。值得注意的是，夏尔马、加尔格在发文中均提到了团队另一位代码作者穆斯塔法·阿尔贾德里（Mustafa Aljadery）此前并未就模型的原创性作出说明。

随着瑞士信贷独立法律地位正式终结，瑞银集团完成了对其前竞争对手瑞士信贷的历史性收购，标志瑞士金融业进入新的篇章。“今天瑞士信贷已在苏黎世州商业登记处注销，”瑞银周五公告称。它“已不再作为独立实体存在。”这一合并是瑞银面临的下一步重要任务。这“对促进客户迁至瑞银平台至关重要”，并将“释放下一阶段的成本、资本、融资和税收好处，”首席执行官安思杰(Sergio Ermotti)在公告中表示。瑞信瑞士信贷独立法律实体地位终结，为这家在瑞士历史和发展中发挥核心作用的银行画上句号。瑞士信贷前身为Schweizerische Kreditanstalt，成立于1856年，旨在为这个多山国家建设铁路网络提供资金，随后成长为象征该国全球金融中心地位的巨头。

　　针对此事件，斯坦福人工智能实验室主任克里斯托弗·曼宁（Christopher  Manning）发文谴责了这一抄袭行为，并对中国MiniCPM开源模式表示了赞扬，谷歌DeepMind研究员卢卡斯·拜耶（Lucas Beyer）也公开发声，称“中国开源大模型拥有像MiniCPM这样好的模型，却没有得到与技术实力相当的国际关注”。

　　刘知远在长文中感慨从2006年到2024年十几年国内在AI领域的科研变化，尤其提到2020年OpenAI发布1700亿级参数的GPT-3，到2022年年底推出的ChatGPT，让从业者认识到与国际顶尖成果的差距，让大众真切感受到AI领域国内外的差距，特别是2023年Meta公司的Llama等国际开源模型发布后，开始有“国外一开源、国内就自研”说法；而到了2024年的今天，我们也应该看到国内大模型团队如清华&智谱AI、阿里通义千问、DeepSeek（深度求索）和清华&面壁智能等正在通过持续的开源共享，在国际上受到了广泛的关注和认可。

　　记者观察到，关于中国AI与国际尤其是美国的对比一直是业界乃至大众关注度较高的问题。上海人工智能研究院副总工程师沈灏提到，差距还存在的，我国在努力追赶。与沈灏类似，多名从业者在接受记者采访时也普遍提到，要正视与美国顶尖AI科研及工程成果的差距，但也要基于国内市场的特征与优势走出差异化的道路。一年多以来，国内各类大模型平台、工具及产品层出不穷，市场竞争日益白热化，大模型的商业化尚在摸索，而激烈的价格战也在不断压缩商业化空间，大模型厂商都在面临艰巨的挑战与考验。

　　刘知远指出：“从横向来看，我们显然仍与国际顶尖工作如Sora和GPT-4o有显著差距；同时，从纵向来看，我们已经从十几年的nobody炒股什么叫杠杆，快速成长为人工智能科技创新的关键推动者。面向即将到来的AGI时代，我们应该更加自信积极地投身其中。”