印度版DeepSeek翻车！被扒出套壳中国开源模型，主权AI捷径陷阱?

欲速则不达，见小利则大事不成。

2026年7月末至8月初，一场AI“大跃进”在亚洲上演。

印度、韩国几乎同时掀起主权AI发布潮。

多家企业密集官宣“自研”大模型，高调宣称性能“媲美甚至超越”DeepSeek系列开源模型。

印度169PI推出320亿参数Alpie，被冠以“印度版DeepSeek”。

Sarvam AI发布105B参数模型，声称超越6000亿参数的DeepSeek-R1。

韩国SK电讯推出6880亿参数A.X K2，LG推出7500亿参数K-EXAONE 2.0。

一时间，外媒炒作“亚洲AI三足鼎立”。

但技术圈的“鉴抄”来得比掌声更快。

◆ 亚洲AI大跃进

Alpie的官方宣传堪称完美：320亿参数、4bit量化、GSM8K数学榜超DeepSeek V3、SWE代码评测居首、部署成本仅为GPT-4o的十分之一。

但开源社区开发者拆解权重后发现，Alpie底层架构脱胎于
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B开源模型。

本质是在中国开源基座之上完成二次蒸馏、微调与量化优化。

开发文档老老实实承认了。Alpie-Core被描述为“基于
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B主干构建”。

所谓“2000万美元训练成本”水分不小,基础底座开源免费，成本只花在本土数据微调环节，并非完整自研全链路训练。

技术圈调侃：“这不就是DeepSeek的印度分Seek？”

韩国这边走的是另一条路——堆参数。

SK电讯A.X K2，6880亿参数。LG K-EXAONE 2.0，7500亿参数。

一个比一个大。

但实测数据暴露了真相。

K-EXAONE 2.0在24项全球通用基准中平均得分70.1，而DeepSeek同代模型平均分突破78。

韩国模型仅在韩语理解、本土电信行业专属问答场景具备差异化优势。

更尴尬的是“鉴抄”风波。

韩国Motif-3 Beta被扒出在国家级AI竞赛中，多支队伍核心代码与DeepSeek、千问高度雷同，连版权标记都懒得删除。

参数堆得再高，盖不住技术底座的“借”字。

印韩齐发AI潮，
宣称对标DeepSeek高。
谁知套壳被扒出，
主权AI变徒劳。

◆ 三大短板

印韩大模型暴露出三个结构性短板：

数据不够。DeepSeek的优势之一是海量多语种均衡训练数据。印韩模型离开本土语言加持后，综合表现大幅缩水。

框架靠借。Alpie直接基于DeepSeek开源底座。韩国竞赛代码与DeepSeek、千问高度雷同。所谓“自研”更多是二次加工。

场景缺失。韩国财阀大模型大多服务集团内部业务，极少做成面向全球的通用AI产品。

纸面跑分容易实现，底层技术自主无法靠蒸馏、微调弯道速成。

数据不足框架借，
场景缺失本土缺。
蒸馏微调装自研，
纸上跑分终是屑。

◆ 捷径陷阱

印韩本轮AI发布有一个共同背景——两国政府都在大力推动“主权AI”。

韩国投入约5300亿韩元（约25.2亿元人民币），计划2027年前打造“纯韩国血统”大模型。

印度政府提供4096块H100算力补贴，换取Sarvam股权。

国家战略驱动下，企业有动力“抢跑”发布，哪怕技术根基不牢。

一边是政府扶持从零训练底层模型，另一边企业依托成熟开源底座蒸馏微调、换上本土名称就当作自研成果高调发布。

主权AI的初衷没错，但“走捷径”只会把主权变成笑话。

大道甚夷，而民好径。

◆ DeepSeek的引力场

这轮风波还有一个隐藏剧本——它恰恰证明了DeepSeek的全球影响力。

DeepSeek V4发布后，印度与韩国几乎同时跳出来宣布“对标”产品。这些模型大多以DeepSeek等中国开源大模型为技术底座。

当各国都瞄准DeepSeek作为对标目标，足以证明国产开源大模型在全球的影响力。

一个模型越强、越开放，围绕它的二次开发就越多。

DeepSeek的开源路线，正在成为全球AI创新的基础设施。

◆ 一面镜子

印度、韩国本轮“对标DeepSeek”事件，表面是技术竞赛，实质是主权AI焦虑的集中爆发。

各国都想在AI竞赛中占一席之地。但真正的大模型实力，靠的是从零搭建的底层架构、海量高质量的多语种训练数据、持续迭代的工程能力，而不是一次蒸馏、一个榜单、一场发布会。

开源共享值得鼓励，可二次加工和从零自研还是两码事。

Alpie的翻车提醒整个行业：AI竞赛没有捷径。

你可以站在巨人的肩膀上，但不能把巨人的肩膀说成自己的脚。

吹尽狂沙始到金。

主权AI热潮下套壳横行，
开源底座之上伪自研遍地。

◆ 写在最后

当印度Alpie被扒出基于DeepSeek开源底座蒸馏、当韩国Motif代码与DeepSeek高度雷同、当“主权AI”变成“套壳AI”，这场亚洲AI大跃进给行业留下了一个清醒的提醒：AI竞赛没有捷径。

你可以站在巨人的肩膀上，但不能把巨人的肩膀说成自己的脚。

印韩AI齐喊自研，
结果全是套壳版。
DeepSeek开源成底座，
主权AI闹剧正上演。

✋ 轮到你了
印度Alpie被扒出基于DeepSeek开源模型蒸馏改造，韩国大模型被曝代码与DeepSeek高度雷同。

当“主权AI”热潮遇上“套壳”争议，你觉得基于开源模型二次开发算不算“自研”？各国追求AI自主可控，应该走开源复用还是从零自研的道路？

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