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Latest open artifacts (#24): Motif-3, GLM-5.3, Hy4-preview and open model licenses

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Latest open artifacts (#24): Motif-3, GLM-5.3, Hy4-preview and open model licenses

TL;DR · AI 摘要

开源模型许可证呈现两极分化趋势，西方厂商转向Apache 2.0，中国头部厂商设置商业使用门槛。

核心要点

  • Google和Meta已全面采用Apache 2.0许可证
  • Zhipu GLM-5.3设置100亿美元营收门槛触发安全审查
  • Motif-3在MIT许可证下实现12.7B参数量级突破

结构提纲

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  1. §引言

    开源模型许可证生态呈现东西方分野的演化趋势。

  2. ·许可证演变分析

    2026年西方厂商转向Apache 2.0，中国厂商设置商业使用限制。

  3. ›Zhipu GLM-5.3案例

    新版本设置100亿美元营收门槛触发安全审查机制。

  4. ·模型发布亮点

    Motif-3、dots3-note-prev等模型展现技术突破。

思维导图

用一张图看清主题之间的关系。

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  • 开源模型许可证趋势
    • 西方厂商策略
      • Google采用Apache 2.0
      • Meta采用Apache 2.0
    • 中国厂商策略
      • Kimi K3商业协议限制
      • MiniMax M3营收门槛限制
      • Zhipu GLM-5.3 100亿门槛
    • 模型发布
      • Motif-3 MIT许可证
      • dots3-note-prev IMO满分

金句 / Highlights

值得收藏与分享的关键句。

#开源模型#许可证#AI#技术趋势
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最新开源模型 (#24): Motif-3、GLM-5.3、Hy4-preview 和开源模型许可证

开源模型生态系统在广度上持续扩展

Florian Brand

和

Nathan Lambert

2026年9月8日

长期关注 Avid Artifacts 的读者知道，我们一直不仅关注模型本身，也持续追踪其许可证信息。曾有一段时期，定制许可证非常流行，例如 Qwen2.5 72B-Instruct 的定制许可证或 Llama 的许可证。DeepSeek 在 R1 将 DeepSeek V3 的定制许可证改为 MIT 许可证之前，也曾使用过定制许可证，这导致 2025 年许多（中国）模型开发者转向采用 MIT 或 Apache 2.0 许可证。

2026 年，开源模型的竞争态势比以往任何时候都更加激烈，这催生了两个引人关注的发展趋势：西方模型开发者开始采用开源许可证，谷歌和 Meta 均已转向 Apache 2.0 许可证。然而，处于前沿的中国模型开发者却呈现出更严格的趋势：Kimi K3 的许可证要求运行推理或微调服务的用户必须签订商业协议，MiniMax M3 则要求收入超过特定门槛时需签订协议，并禁止某些使用场景。

最新动态是智谱 AI 的 GLM-5.3，该模型已从 MIT 许可证（GLM-5.2 及更早版本）改为自定义许可证，新增了针对推理和微调服务提供商的条款：

如果被许可方或其任何关联方运营模型即服务业务，且被许可方及其关联方在连续 12 个月内总收入超过 100 亿美元（或其他货币的等值金额），则被许可方在将软件或其衍生作品用于任何商业用途前，必须通过 Z.AI 的安全审查。安全审查的范围和方式将由 Z.AI 合理确定。

虽然 100 亿美元的门槛相比同类许可证非常高，但许可证中并未定义“关联方”这一术语，这增加了不确定性并形成采用障碍。此外，该许可证同时提供英文和中文版本，中文版本使用“关联方”一词，这在中文法律中确实有明确定义。

我们并非法律专家，但这些许可证的制定显然有其明确动机。然而，我们希望强调此类许可证可能带来的问题，尤其是在当前存在大量有效开源和闭源替代方案的世界中。

我们的精选

  • Motif-Technologies 的 Motif-3：Motif 是少数几家在资源有限的情况下仍能展现模型训练创新的隐藏瑰宝。Motif-3 采用 MIT 许可证，其性能表现与其规模相比令人印象深刻。考虑到我们曾在 2025 年报道的 Motif 2.6B 和 Motif-2-12.7B 的模型发布轨迹，其改进幅度令人惊叹。
  • dots-studio 的 dots3-note-prev：中国版 Instagram（RedNote/Xiaohongshu）在模型训练方面也变得更加严肃，尽管他们并非新来者——早在 2025 年就已发布过模型。dots3 还曾通过内部系统以满分成绩赢得 IMO 2026。我们预计他们未来将有更多亮眼表现。
  • Qwen 的 Qwen3.8-Flash-Next：这是 Qwen 模型架构下一版本的预览：125B-A6B 配备 51B n-gram 嵌入。该模型采用 GDN 和 Qwen 稀疏注意力机制。与 Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct 类似，我们预计类似架构将变得更加流行，而随着 Qwen4 的发布，生态系统将完善集成方案。
  • GLM-5.3-Flash by zai-org : 该版本完善了我们于2025年撰写的中文模型方案：该模型以"Ox-Alpha"的名称作为"隐形模型"在OpenRouter和OpenCode平台免费发布，这一举动最初就引发了用户的强烈兴趣。随后人们开始猜测其开发者和参数规模，有传言称其来自Cursor/xAI、Gemini或开源实验室的新预训练模型。由于模型表现相对出色，人们持续数日围绕其开发者展开猜测，从而形成了强烈的话题热度。这种现象也有效缓解了每次开源模型发布时伴随的"基准测试作秀"质疑。
  • Hy4-preview by tencent : 腾讯正在成为开源模型领域的重要参与者，其旗舰模型参数规模持续扩大，同时推动着后训练飞轮的运转。最终成果Hy4-preview是一款能力出众的模型，目前存在过度思考的缺陷。不过，如果参考从Hy3-preview到Hy3的演进轨迹，最终版本或许能成为冲击开源模型榜首的有力竞争者。

在本期Artifacts Hub查看所有模型的详细信息：

访问 artifactshub.ai

模型

#### 通用模型

  • NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-BF16 by nvidia : Nemotron系列的更新版本，整体性能均有提升——尤其是速度方面实现显著优化。
  • Ling-3.0-flash by inclusionAI : Ant Ling经常作为嘉宾出现在Artifacts Log中，目前他们已推出第三代模型，采用混合架构设计（KDA + Gated MLA），与其它模型类似。同时他们还发布了小型版本7.9B-A1.3B。
  • Qwen3.8-2.4T-A95B by Qwen : 在令人意外的转折中，阿里巴巴开始公开发布其最大规模的Qwen版本。不过该版本附带定制许可证，且性能落后于同规模的其它模型。

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