廣東
作者｜Hayward
原創首發｜藍字計劃
連日本人自己都繃不住了。
3月17日，日本科技公司樂天高調發布了新一代AI大模型Rakuten AI 3.0，宣稱是日本最大、性能最強的AI大模型。
這款模型來頭不?。阂环矫?，它背后有日本經濟產業省支持的GENIAC項目站臺，算是“國家隊”級別的大模型；另一方面，它還擁有一個相當唬人的標簽，7000億參數。
這什么概念？
哪怕按更具體的口徑來看，它的總參數規模也有671B，依然屬于當前開源模型里的第一梯隊，和DeepSeek V3坐一桌。
背靠日本國內最大靠山，參數又非常突出，對于這款模型的發布，樂天底氣十足，連“（日本）國產模型的逆襲”都喊出來了。
但是，日本網友還沒來得及為Rakuten AI 3.0開香檳，一場來自開源社區的技術打假就給他們澆了一盆冷水。
這款號稱“日本最強、性能最強”的大模型，竟然是咱們中國開源大模型，DeepSeek-V3的日語“套殼版”。
日本的榮光，卻出身不良
和絕大多數的打假“后知后覺”不同，Rakuten AI 3.0的吹牛行為甚至挺不過一個下午。
就在模型出來的幾個小時里，開源社區的大神們就發現，這款加上了非常多牛逼限定詞的AI大模型，有貓膩。
甚至樂天都沒有過多的“掩飾”，因為Rakuten AI 3.0赫然在Hugging Face上的config.json文件里寫著：
model_type: deepseek_v3
architectures: DeepseekV3ForCausalLM
這就相當于明牌告訴大家，這款模型的底層架構來自DeepSeek V3。
當然，DeepSeek V3作為一款開源模型，被學習、借鑒、使用來作為模型架構也正常不過，畢竟這就是開源的初心；
但Rakuten AI 3.0的問題在于，在發布的時候它絲毫沒有提及使用了DeepSeek V3的架構，還搬出了“自主研發”“日本最強”“日本最大”等限定詞，看上去真的是由樂天從0到1，自主鼓搗出來的大模型。
這也是開源社區最不滿的地方：這款模型在上傳的時候，沒有充分保留DeepSeek原有的歸屬/許可證聲明；直到被社區抓包之后，才悄悄地補上了NOTICE文件。
樂天的這種做法，顯然是違背了開源精神，“需要保留原許可證和歸屬”的要求。
在使出這一招“亡羊補牢”之后，別說路人，連日本網友都好感都敗光了。對于這款模型，日本網友都評論基本都是：
“GENIAC項目花納稅人的錢，就做個DeepSeek的日語fine-tune版？”
“自稱日本最大高性能，卻是中國的日語版?！?/strong>
那么這款模型的性能怎么樣呢？
根據樂天官方陸續公布的數據，Rakuten AI 3.0的紙面成績其實相當能打。
像Japanese MT-Bench這樣的日語綜合基準，它已經跑贏了GPT-4o；而在日本文化理解、敬語表達、商務郵件、報告寫作、文檔分析這些更偏本土語境的任務里，表現也明顯很強。
再加上它雖然總參數接近7000億，但因為用了MoE稀疏架構，單次推理實際激活的參數并不高，成本還能被壓到相當前沿閉源模型的10%左右。
也就是說，這模型不只是“成績好看”，而且用起來還非常省錢。
但熟悉大模型的人一眼就看出了：這些不都是DeepSeek本來的優勢嗎？
是的，畢竟是一款基于DeepSeek-V3架構、再做日語數據微調和本土化優化的大模型，Rakuten AI 3.0的表現越是厲害，就越是能證明DeepSeek厲害，這也是X上相當一部分日本網友破防的點：
“日本政府用了納稅人的錢來支持你們，你們卻用來證明中國的DeepSeek牛逼？”
估計梁文鋒看到這出戲，做夢都得笑醒。
司空見慣的“抄襲”
但是，日本的網友們可能也有點“失憶癥”了，畢竟從日本AI大模型的發展歷程來看，抄襲，或者優雅點說：“套殼”，不是常態嗎？
Rakuten AI 3.0可不是第一個使用了別家大模型架構作為基座的日本模型。
一個典型例子，是日本AI公司ABEJA在2025年4月左右推出的小型日語專精推理模型：ABEJA QwQ 32b。
光看這個名字，其實就已經名牌了。
畢竟連QwQ這個阿里千問系最標志性的前綴，它都懶得改。
而實際情況也差不多。
這款模型的底座，本來就是Qwen2.5 + QwQ-32B，ABEJA做的事情，說白了就是先拿千問模型做日語持續預訓練，再把推理能力整合進去，最后補一輪日語強化和微調。
本質上，它和樂天這次的路數并沒有什么不同：都是拿中國開源大模型當基座，再靠本土數據和場景去做一層“日本化”包裝。
只不過，ABEJA至少沒有把自己演成什么從0到1橫空出世的“日本最強原創模型”。
它不但把底座和訓練路徑寫清楚，連阿里那邊都沒有介意，阿里巴巴官方X賬號甚至還專門轉發慶祝，大意就是：ABEJA做的日語推理模型，成績已經超過了GPT-4o。
同樣是“套殼”，ABEJA當然也談不上多原創，只不過人家至少沒有一邊踩著別人的底座，一邊還忙著擦腳印。
除了ABEJA和樂天，不少日本公司其實也大體走的是這條路。
像Lightblue、ELYZA這些做日語模型的玩家，底下是Qwen、Llama等現成底座，有的也會結合DeepSeek、Mistral這類強模型能力做本土化，上面再糊一層更懂日本企業文檔、客服語料、敬語語境、制造業日志的數據，把它調成一個“更會說日本話、更會干日本活”的版本。
日經新聞網之前曾報道過，“「AIモデルスコア」で 日本企業が開発した上位10モデルのうち、新興ABEJA（アベジャ）のモデルなど計6種がディープシークやQwenを基盤に開発されていた。”
翻譯過來，就是現在日本公司推出的前10大模型里，有6個都是基于DeepSeek或Qwen進行二次開發。
其實，這在AI圈本來也不算是什么原則性問題，全球AI行業現在本來就是這么玩的。
美國也好，歐洲也好，中國也好，別說二三線團隊了，很多一線團隊其實也在走這條路：拿Qwen做推理增強，拿DeepSeek做蒸餾和本地部署，拿Llama做行業版，拿Mistral做輕量化和邊緣場景。
畢竟，從頭訓練一個前沿基座，燒掉的是天文數字級別的算力、資金和人才；但如果你已經有了一個足夠強的開源底座，真正決定你能不能跑出來的，反而是后面的數據、場景和落地能力。
所以，樂天這次的“炎上”，本質不是因為“抄襲”而觸犯天條，而是干得太不體面了。
一邊吃著開源模型的紅利，一邊又拼命把自己往“自主研發”“日本最強”“日本最大”上靠；一邊站在DeepSeek的肩膀上，一邊又不愿把這件事說透，甚至連許可證和歸屬都都悄悄藏起來。
別人套殼，至少套得坦坦蕩蕩；樂天套殼，卻偏偏還想演成“全靠自己”。
又或許，樂天這次“不體面”的背后，折射出的，只是整個日本科技領域已經落后于世界的冰山一角。
日本IT業，失落的30年
1990年，隨著經濟泡沫被刺破，整個日本都仿佛被按下了暫停鍵。
股價暴跌、地價跳水、不良債權爆發、銀行惜貸、企業連鎖倒閉……整個日本經濟像多米諾骨牌一樣接連崩塌，正式跌入“平成不況”，并由此開啟了失落的10年、20年，乃至30年。
而在這樣的背景下，日本IT行業的軌跡，也幾乎成了這場長期停滯的縮影。
關于日本的“笑話”大家已經看到非常多了：
都2024年了，日本政府居然還在和軟盤“決戰到天明”。
直到去年6月，日本數字廳才終于廢掉了1034條還要求用軟盤等介質提交材料的規定，只剩下一條和汽車回收有關的規定沒處理完。
在AI、大模型、云計算都已經卷到天上的年代，日本政府居然還在認真討論“軟盤要不要退役”這種問題。
傳真機也差不多。
這些年外界老拿“日本還在用傳真”開涮，聽上去像段子，結果很多時候還真不是段子。
日本文部科學省自己給出的“教育DX”（DX，Digital Transformation，數字轉型）目標里，甚至把“原則上廢止學校之間通過傳真機往來和蓋章”單獨列成了KPI；而且這個目標之所以要專門寫出來，恰恰是因為現實里它遠遠沒有完成。
說白了，如果一個國家的教育系統到了2024年還要把“別再傳真、別再蓋章”寫成數字化改革目標，那它的問題顯然不是某個軟件沒裝好那么簡單了。
更尷尬的是，日本自己其實也不是沒意識到問題。
無論是成立數字廳，還是高調對軟盤、傳真“宣戰”，都說明日本政府很清楚自己在數字化這件事上慢了半拍。
可問題在于，知道歸知道，改起來卻總像在沼澤地里跑步：
一邊是官僚系統的慣性，一邊是紙質文件、印章文化、老舊流程的路徑依賴，再疊上高齡化和IT人才短缺，最后就變成了一個很別扭的局面：
大家都知道該變，但誰都沒辦法一下子把舊時代連根拔掉。
就連日本自己的政策討論里，也長期把數字人才不足當成結構性問題來看；經產省更早前的測算里，到2030年日本IT人才缺口最高可接近45萬人。
但程序員不夠，怎么辦？
從官方和產業界的表態來看，他們顯然也在把生成式AI當成另一條捷徑：既然程序員不夠，那就盡量讓更多懂業務的人，直接通過自然語言下指令，把需求更快變成代碼、文檔和系統。
所以，Rakuten AI 3.0這件事，理應是整個2026，日本AI圈的一個里程碑式事件。
因為它更像是日本IT困境的一次濃縮展示：政府給資源，企業拿補貼，嘴上喊著“日本最強”“本土自研”，結果掀開蓋子一看，底下還是DeepSeek V3。
這當然不說明日本公司不會做AI，也不說明日本沒有技術實力。
但卻反映了，那個曾經靠電子消費品、半導體、工業產品征服世界的日本，在今天這場由軟件、數據、云和大模型主導的新技術競賽里，已經很難再靠自己完整定義游戲規則了。
連最想證明“日本也有自己的旗艦大模型”的關鍵時刻，最后都得站在中國開源模型的肩膀上，這才是整件事最扎心的地方。
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