AI 圈把 2023 年称作「百模大战」的起点：ChatGPT 现象之后的一年内，国产大模型进入密集发布期，高校、大厂、创业公司三条线同时推进，公开的发布会和开源仓库在一年里接连落地。这篇只按公开发布的时间与事实梳理这条时间线——哪些机构在 2023 年发布了什么，不评价各家强弱，也不预测格局。
三条线同时开工
第一条线是高校与科研机构的快速响应。2023 年上半年，高校团队相继公开自研或合作研发的对话模型，有的在开放试用当天因访问量过大短暂限流；3 月，清华系团队开源 ChatGLM 的 60 亿参数版本，可跑在消费级显卡上，让不少研究者和开发者第一次在自己电脑上跑起可对话的模型。开源路线自此成为国内生态的一条明线。
第二条线是大厂。3 月，百度发布文心一言；4 月，阿里官宣通义千问，并在 8 月起陆续开源多款模型；5 月，科大讯飞发布星火大模型；8 月，字节跳动上线豆包应用；9 月，腾讯对外发布混元大模型。大厂的动作特点是模型与应用同步推进，发布即接入自家搜索、办公、电商等场景。
第三条线是创业公司。这一年成立的团队不少：王小川创办百川智能，月之暗面在 10 月上线 Kimi 智能助手并主打长文本阅读，李开复创办的零一万物在 11 月发布首批模型，由幻方量化孵化的 DeepSeek 也在年底发布首批模型。新团队多从开源基线出发，围绕数据质量与训练方法做差异化。
| 路线 | 代表 | 动作特点 |
|---|---|---|
| 高校与科研机构 | 清华系团队开源 ChatGLM 的 60 亿参数版本 | 响应快，开源成为国内生态的一条明线 |
| 大厂 | 文心一言、通义千问、星火、豆包、混元 | 模型与应用同步推进，发布即接入自家场景 |
| 创业公司 | 百川智能、月之暗面、零一万物、DeepSeek | 从开源基线出发，围绕数据与训练方法做差异化 |
2023 国产模型发布时间线速查
- 2–4 月：高校模型相继公开，ChatGLM 开源
- 3 月：百度发布文心一言
- 4 月：阿里官宣通义千问；百川智能成立
- 5–9 月：星火、混元发布，豆包上线，多款模型陆续开源
- 10–12 月：Kimi 上线，零一万物、DeepSeek 等首批模型亮相
从追赶到场景分化
以公开发布看，2023 年上半年的多数产品处在对标 ChatGPT 的阶段，能力演示集中在对话、写作、编程、多模态理解几个方向；进入下半年，发布的差异化取向开始显形——有的押注开源生态，有的主打长文本，有的把模型嵌进搜索、办公等既有场景。所谓「百模」，指的是这种数量的密集：到 2023 年年中，公开发布或开源的模型数量按媒体统计口径已以百计。数量的另一面是分化，市场随后进入按场景检验的阶段。
对今天的启示
那一年的发布会，就是今天工具箱的直接来路：你现在用的 DeepSeek、Kimi、豆包、通义千问、智谱清言、腾讯元宝，都是这条线的参与者，2023 年的密集发布解决了从零到一，此后的迭代则围绕推理能力、长上下文、多模态与成本逐年推进。读当年新闻时可以留意一个实用习惯：各家发布时都会给出评测分数，分数口径不一，模型卡片一篇讲了看一份模型该问哪些基本问题；想自己比较模型规模，参数量怎么数给了最基本的口径。
只记事实这一条纪律
写这段历史的难点在于口径：「大战」容易写成竞技排名，但以公开资料论，2023 年真正可查的是谁在什么时间发布了什么、开源了什么、上线了什么应用，能力高下的判断既缺少统一基准，也超出事实记录的范围。把评价留给基准测试和使用体验——基准分和实际任务的距离提醒我们，榜单名次与日常可靠性是两回事——把时间线留给史实，是回看这场发布潮比较稳妥的姿势。模型的技术来路，可延伸阅读ChatGPT 上线两个月发生了什么与Scaling Law 是怎么被发现的。
百模大战快问快答
- 「百模」是确数吗？：并非精确统计，是媒体对当年发布密度的一种概括，按不同统计口径，2023 年公开发布或开源的模型数量以百计。
- 为什么高校和创业公司也能入场？：开源模型与研究论文公开了方法与代码起点，算力租赁市场也逐渐成熟，新团队从公开基线出发可以较快做出可用模型。
- 后来格局如何？：这篇只记录 2023 年的公开发布事实，不做厂商对比，也不预测格局；各家现状以各自公开信息为准。
