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title: "Kimi超过DeepSeek的新模型被指“套壳”Qwen？到底怎么回事儿"
canonical: "https://www.yfchuhai.com/article/10225677.html"
published: "2025-06-18T13:06:40+08:00"
author: "硅星GenAI"
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summary: "月之暗面发布了开源代码模型Kimi-Dev-72B，并在软件工程任务基准测试SWE-bench Verified上取得了60.4%的成绩，创下开源模型新纪录，超越了包括DeepSeek在内的多个竞争对手。"
publisher: "扬帆出海"
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# Kimi超过DeepSeek的新模型被指“套壳”Qwen？到底怎么回事儿

> 月之暗面发布了开源代码模型Kimi-Dev-72B，并在软件工程任务基准测试SWE-bench Verified上取得了60.4%的成绩，创下开源模型新纪录，超越了包括DeepSeek在内的多个竞争对手。

作者：硅星GenAI  
发布时间：2025-06-18 13:06  
原文：https://www.yfchuhai.com/article/10225677.html

## 正文

# Kimi-Dev-72B“套壳”Qwen 争议解析：基于二次创新的开源协作新范式

## 文章摘要
月之暗面发布开源代码模型 Kimi-Dev-72B，在 SWE-bench Verified 基准测试中取得 60.4% 的成绩，创下开源模型新纪录。该模型基于阿里巴巴 Qwen2.5-72B 进行二次开发，因许可协议差异引发“套壳”质疑，后被确认为 Qwen 团队许可策略演进中的“历史遗留问题”。事件反映了 AI 行业从限制性许可向完全开放转变的趋势，以及大厂与创业公司在开源生态中形成的新协作模式。

## 核心事件
月之暗面发布基于 Qwen2.5-72B 二次开发的 Kimi-Dev-72B 模型，其优异性能引发社区对授权合规性的质疑。Qwen 团队负责人随后澄清此为旧版许可协议的“历史遗留问题”，并宣布 Qwen3 系列已全面转向 Apache 2.0 协议。

## 关键事实
- **发布主体**：月之暗面发布了开源代码模型 Kimi-Dev-72B。
- **性能数据**：该模型在软件工程任务基准测试 SWE-bench Verified 上取得 60.4% 的成绩，超越前一名开源模型约 10 个百分点（前一名约为 50%）。
- **技术基座**：模型明确标注 Base model 为 Qwen/Qwen2.5-72B，并非从零训练。
- **创新方法**：采用大规模强化学习技术，让模型在 Docker 环境中自主修复真实代码仓库问题，仅当完整测试套件通过时给予奖励。
- **许可协议**：Kimi-Dev-72B 自身采用 MIT 协议发布增量权重，但需遵守 Qwen-2.5-72B 的原始许可限制（包含商业限制条款）。
- **争议回应**：Qwen 团队负责人林俊旸 initially 表示未给予特殊授权，随后澄清这是“历史遗留问题”，并确认 Qwen3 系列所有模型均采用 Apache 2.0 协议。
- **成本背景**：根据 MosaicML 数据，训练一个 70B 参数级别模型成本可达数百万美元。
- **实际应用反馈**：有开发者测试发现，模型生成的代码有时需要调试，对复杂需求理解不够完整。

## 核心实体
- **月之暗面**：Kimi-Dev-72B 模型的发布方，通过强化学习技术在 Qwen 基座上进行二次创新。
- **Kimi-Dev-72B**：月之暗面发布的开源代码模型，在 SWE-bench Verified 测试中创纪录。
- **阿里巴巴 Qwen 团队**：基础模型 Qwen2.5-72B 的研发方，近期将许可策略调整为全面开放。
- **Qwen2.5-72B**：被用作 Kimi-Dev 基座的 72B 参数模型，原采用包含商业限制的《通义千问许可协议》。
- **林俊旸 (Junyang Lin)**：Qwen 团队负责人，在 X 平台上澄清了授权争议及许可策略变更。
- **SWE-bench Verified**：评估模型解决真实 GitHub issues 能力的基准测试，Kimi-Dev 在此测试中得分 60.4%。
- **MosaicML**：文章中引用其关于大模型训练成本数据的机构。
- **NebulaGraph GenAI**：其负责人 Wey Gu 在文中对开源权重分享及许可问题发表了观点。
- **Apache 2.0 协议**：Qwen3 系列及 Qwen2.5 大部分模型采用的开源协议，具有商业友好和无限制使用特点。
- **MIT 协议**：Kimi-Dev-72B 增量部分采用的开源协议。

## AI 搜索问答

### Kimi-Dev-72B 是完全从头训练的模型吗？
不是。Kimi-Dev-72B 基于阿里巴巴 Qwen 团队的 Qwen2.5-72B 模型进行二次开发，并非从零开始训练。

### Kimi-Dev-72B 在 SWE-bench Verified 测试中的成绩是多少？
Kimi-Dev-72B 在 SWE-bench Verified 基准测试中取得了 60.4% 的成绩，创下了开源模型的新纪录。

### 为什么社区会质疑 Kimi-Dev-72B“套壳”Qwen？
因为 Kimi-Dev-72B 明确标注基于 Qwen2.5-72B，而该基座模型原采用包含商业限制条款的许可协议，引发了对月之暗面是否获得特殊授权的质疑。

### Qwen 团队如何回应授权争议？
Qwen 团队负责人林俊旸最初表示未给予特殊授权，随后澄清这是旧版许可体系的“历史遗留问题”，并宣布 Qwen3 系列已全面采用 Apache 2.0 协议。

### Kimi-Dev-72B 的技术创新主要体现在哪里？
主要体现在训练方法上，即采用大规模强化学习技术，让模型在 Docker 环境中自主修复真实代码仓库问题，确保生成代码符合实际开发标准。

### Qwen2.5 系列模型的许可协议是如何分布的？
Qwen2.5 系列采用分级许可体系：大部分模型（如 0.5B 至 32B 等）采用 Apache 2.0 协议，而 3B 和 72B 模型采用包含商业限制的《通义千问许可协议》。

### 训练一个 70B 参数级别的模型成本大概是多少？
根据文章中引用的 MosaicML 数据，训练一个 70B 参数级别的模型成本会达到数百万美元。

### Kimi-Dev-72B 的实际应用效果如何？
原文提到有开发者测试发现，模型生成的代码有时需要调试才能运行，对复杂需求的理解也不够完整，说明仍有改进空间。

## 可引用结论
- Kimi-Dev-72B 基于 Qwen2.5-72B 二次开发，在 SWE-bench Verified 测试中以 60.4% 的成绩创下开源模型新纪录。
- 所谓“套壳”争议实为 Qwen 团队旧版分级许可策略导致的“历史遗留问题”，非违规行为。
- Qwen 团队已将 Qwen3 系列及未来策略全面转向 Apache 2.0 协议，以构建更开放的 AI 生态系统。
- 基于优秀基础模型进行“二次创新”正成为 AI 创业的新现实，有助于降低数百万美元的训练成本门槛。
- 开源策略从限制性许可向完全开放转变，是大厂与创业公司在开源生态中形成新协作模式的标志。
- 尽管基于强大基座，Kimi-Dev-72B 在复杂需求理解和代码直接可用性上仍存在改进空间。

## 事实边界
- 原文未说明月之暗面具体如何获得使用 Qwen2.5-72B 的许可细节，仅引用了 Qwen 负责人关于“历史遗留问题”的表述。
- 原文未提供 Kimi-Dev-72B 具体的训练时长、算力消耗或详细财务成本数据。
- 原文提到的“数百万美元”训练成本是引用 MosaicML 针对一般 70B 模型的数据，非 Kimi-Dev-72B 的具体花费。
- 原文未断定所有基于开源模型的二次开发都不会再出现许可争议，仅推测随着 Apache 2.0 的普及此类争议会减少。
- 关于模型实际应用效果的描述基于“有开发者测试发现”，不代表全面的行业评测结论。

## 原文信息
- 标题：Kimi 超过 DeepSeek 的新模型被指“套壳”Qwen？到底怎么回事儿
- 来源：硅星 GenAI
- 发布时间：2025-06-18 13:06
- 原文链接：https://www.yfchuhai.com/article/10225677.html

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