一张来自 Epoch AI 图表给出了一个冷静却尖锐的结论：中国 AI 平均落后 7 个月。

一张图揭示真相：

自 2023 年以来，前沿 AI 全部来自美国！

最近，Epoch AI 一份报告指出，中国 AI 模型的进展平均落后于美国 7 个月——

最小差距为 4 个月，最大差距为 14 个月。

另一个被人们忽视的事实是，这平均 7 个月的代差，本质上也是「开源 vs 闭源」的差距。

仔细观察这张图表，就会发现中美 LLM 能力的差距，几乎完全贴合闭源和开源之间的整体差距。

7 个月的「生死距」

Epoch AI 最新图表，依旧衡量的是综合能力指数 ECI（模型整体前沿水平）。

它综合考虑了语言理解与生成、推理与问题分解能力、多任务泛化表现，已公开模型评测与专家校准。

这种差距，被量化为具体的时间。

也就是说，中国 AI 想要达到美国同等能力的水平，平均还需要 7 个月。

这是一个非常关键的分析视角，因为它默认了一个前提：中美 AI 能力的曲线是同向，但不同步的。

实际上，这张图表，隐含了三层重要的信息。

仅看美国 AI 这条蓝线，便会发现几个显著的特征——

更新节奏非常密集，从 GPT-4 到 o1，再到 GPT-5、Gemini 3 Pro，中间几乎没有长时间停滞。

而且，其能力跃迁不完全依赖参数规模。

就比如，o1 系列强大在于推理路径的设计，中间状态建模，以及训练目标的重构。它把「思考过程」纳入了工程对象。

相较之下，中国 AI 模型（红线）直观看，是典型的「跳跃式」追赶曲线。

从 Baichuan2、Qwen-14B 到 Yi-34B，再到 DeepSeek-V2、Qwen2.5、Qwen3 Max，每一步提升都很大，但中间间隔相对更长。

从标注的名字来看，中国 AI 是逐步通过扩大参数规模、MoE 架构拉平差距，比如 72B、236B、MAX、MoE。

如今回看这几年，中美 AI 差距真的在不断缩小。从图中时间轴来看：

2023 年：差距接近 10 – 12 个月

2024 年：收敛到 6 – 8 个月

2025 年：稳定在约 7 个月

这足以说明，中国 AI 追赶速度非常稳定，但同时，美国前沿 AI 推进速度同样没有放缓。

「开源」的锅？

难道说，开源成为了能力上限的约束？

目前，几乎所有中国最领先的大模型，都有一个共同特征：开源。

无论是 Qwen 系列，还是 DeepSeek 系列，都选择在不同程度上开放权重，让 AI 社区复现。

美国真正处于前沿的模型，包括 GPT-5、Gemini 3，无一例外，都是闭源的模型。

也正是在这些闭源模型之上，美国持续拉开了前沿能力的曲线。

不仅如此，在前沿数学 FrontierMath 基准测试中，也印证了中美 AI 的实力差异，大约就在 7 个月。

这 7 个月，并不意味着「追不上」，恰恰相反，它说明了中国 LLM 已完全进入全球大模型第一竞争梯队。

真正决定胜负的是，不是 GPT-5，不是 Qwen3 Max，而是下一次范式的跃迁。

让 AI 推理与行动深度耦合，实现自我反思与规划，以及智能体级的系统能力。

就在几天前，谷歌研究员已释放出，2026 年 AI 领域的重要信号——持续学习。

如何不用重新训练，让 AI 在参数里自我学习、迭代进化，将会成为下一代 AI 进化的核心能力。

谁能第一个跨过这条线，谁便会重新定义前沿。