Interconnects 第24期开源模型盘点：GLM-5.3 转向自定义许可
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速览
- 2026 年开源模型许可出现分化：西方厂商转 Apache 2.0，中国前沿厂商收紧
- GLM-5.3 从 MIT 转向自定义许可，设 100 亿美元营收门槛与安全审查
- 许可未定义「关联方」，中英文本差异增加采用不确定性
- Kimi K3、MiniMax M3 已先行收紧许可，GLM-5.3 是最新一例
- Motif-3 以 MIT 许可发布，小资源训练取得同规模亮眼成绩
- 小红书 dots3 据称用内部 harness 在 IMO 2026 拿满分
- Qwen3.8-Flash-Next 采用 GDN 与 Qwen Sparse Attention 新架构
- GLM-5.3-Flash 以「Ox-Alpha」隐身模型形式先造势再发布
- 腾讯 Hy4-preview 扩大旗舰规模，但存在过度思考问题
- Qwen3.8-2.4T-A95B 开放发布但性能落后同规模模型
Interconnects 的「Latest open artifacts」第 24 期盘点了近期发布的一批开源模型，并重点讨论了开源模型许可证的变化趋势。文章指出，2026 年开源模型竞争加剧，出现两个相反方向：西方厂商转向开放许可，Google 的 Gemma-4-31B-it 和 Meta 的 Muse-Glimmer-30B 都改用 Apache 2.0；而中国前沿模型厂商却在收紧，Kimi K3 要求提供推理或微调服务者签署商业协议，MiniMax M3 要求超过营收门槛后签约并设有禁止用途。最新加入这一行列的是智谱的 GLM-5.3，它从 GLM-5.2 及更早版本的 MIT 许可改为自定义许可，其中规定：若被许可方或其关联方经营 Model as a Service 业务，且双方连续 12 个月合计营收超过 100 亿美元，则须先通过 Z.AI 的安全审查才能将软件或其衍生作品用于任何商业目的，审查范围和方式由 Z.AI 合理确定。文章认为 100 亿美元门槛虽高，但许可未定义「关联方」，增加了不确定性；且许可有中英双语版本，中文文本使用「关联方」一词，该词在中国法律中有定义。本期推荐模型包括 Motif-3（MIT 许可，同规模下成绩突出）、dots3-note-prev（小红书 dots-studio 出品，据称用内部 harness 在 IMO 2026 拿到满分）、Qwen3.8-Flash-Next（125B-A6B，含 51B n-gram embeddings，采用 GDN 与 Qwen Sparse Attention）、GLM-5.3-Flash（以「Ox-Alpha」为名在 OpenRouter 和 OpenCode 上作为免费「隐身模型」发布，引发对其来源的猜测）以及腾讯的 Hy4-preview（旗舰模型规模扩大，目前存在过度思考问题）。其他模型包括 NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-BF16、inclusionAI 的 Ling-3.0-flash（KDA + Gated MLA 混合设计，另有 7.9B-A1.3B 小版本）和 Qwen3.8-2.4T-A95B（采用自定义许可，性能落后于同规模模型）。
关键事实
- 智谱 GLM-5.3 从 MIT 许可改为自定义许可，GLM-5.2 及更早版本为 MIT
- GLM-5.3 许可规定：经营 Model as a Service 业务且连续 12 个月合计营收超 100 亿美元，须先通过 Z.AI 安全审查
- 该许可未定义「关联方」，且提供中英双语版本，中文用「关联方」一词
- Kimi K3 要求提供推理或微调服务者签署商业协议，MiniMax M3 要求超过营收门槛后签约并设有禁止用途
- Google Gemma-4-31B-it 和 Meta Muse-Glimmer-30B 改用 Apache 2.0 许可
- Motif-3 采用 MIT 许可，同规模下成绩突出，是 Motif 2.6B 与 Motif-2-12.7B 之后的迭代
本站视角
对国内做模型推理服务、微调平台和 Agent 产品的团队来说，GLM-5.3 的许可变化是一个需要立刻纳入选型清单的信号。100 亿美元营收门槛看似只针对超大厂商，但「关联方」未在许可中定义，中文文本又使用在中国法律中有明确定义的「关联方」，这给合规判断留下了模糊地带——一家公司是否会被认定为某大厂的关联方，可能直接影响它能否商用。我们认为，这种模糊性本身就是一种筛选机制：它未必会拦住大厂，却会抬高中小服务商的法务成本，促使它们转向 MIT 或 Apache 2.0 的替代模型，比如 Motif-3 或西方厂商的新版本。与 2025 年中国厂商集体转向 MIT/Apache 2.0 的趋势相比，2026 年的收紧是一个明确的方向反转，背后可能是前沿模型训练成本高企、商业化压力增大。需要观察的是，这种收紧会否蔓延到更多中国厂商，以及西方厂商的 Apache 2.0 路线能否借此吸引走一部分原本使用中国开源模型的海外开发者。另外，文章对 GLM-5.3-Flash 以「Ox-Alpha」隐身模型造势的描述，也提示厂商在发布策略上越来越重视社区猜测带来的热度，读者在看待此类发布时应区分营销节奏与模型实际能力。
背景与影响
Interconnects 的「Latest open artifacts」系列长期跟踪开源模型及其许可证。文章回顾称，此前曾有一段时间自定义许可盛行，例如 Qwen2.5 72B-Instruct 的自定义许可和 Llama 系列许可；DeepSeek V3 也曾使用自定义许可，直到 R1 改为 MIT，这促使许多中国模型厂商在 2025 年采用 MIT 或 Apache 2.0。进入 2026 年，开源模型竞争加剧，方向出现分化：Google 和 Meta 转向 Apache 2.0，而中国前沿厂商反而收紧，Kimi K3 和 MiniMax M3 都加入了商业协议要求。GLM-5.3 是最新一例。文章强调作者并非法律专家，也理解这些许可的出台有其原因，但希望指出这类许可带来的问题，尤其是在存在大量可用的开源与闭源替代品的情况下。这意味着，对依赖开源模型提供推理或微调服务的厂商而言，许可合规成本正在上升，选择模型时需要把法律条款纳入评估。
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