导语
在「search」场景下，本文整理 perplexity-sonar、gemini-3-5-pro、claude-fable-5、kimi-k3、grok-4-5 的选型参考。本场参考分领先的是 perplexity-sonar（9.3 分），其次为 gemini-3-5-pro（9.2 分）。下文为资料向对比与选型建议，非厂商 API 实测横评；正文纯文字，不含配图。
说明
- 场景：
search - 标题：AI 搜索：开源大模型许可与商用限制谁更靠谱？
- 对照任务：检索并总结：2025–2026 年主流开源大模型许可与商用限制差异，要求列出信息来源类型与不确定处。
- 方法：同题对照 + 0–10 参考分排序；详见下文「评分说明」。
评分说明
本场分数是同题相对排序用的参考分（0–10），用来缩小候选，不是厂商官方分，也不是实验室基准。
本文评什么
- 同一对照任务下，各模型输出是否完整、是否跟住指令、是否便于落地
- 名次反映的是本场整理中的相对先后，便于快速扫读
本文不评什么
- 不承诺真实多厂商 API 并发实测（延迟/吞吐/单价以官方与你的试跑为准）
- 不做不可复现的「绝对能力」断言，也不把参考分当作采购验收指标
阅读时可对照的维度（点评视角，非加权公式）
- 完整度：有没有把任务答全
- 指令跟随：格式、篇幅、角色约束有没有守住
- 可执行性：能不能直接拿去用或稍改即用
- 风险说明：有没有把局限、不确定项说清楚
怎么用：先看名次缩小范围，再结合价格、延迟、上下文、合规与你自己的 3–5 次同题试跑做最终选择。
分模型点评
perplexity-sonar（9.3 分）
亮点
- 综合得分 9.3，本场第 1
- 节选可见：强调来源分层与不确定项
- 对本题约束（格式/场景/可执行性）跟得较紧
不足 / 注意
- 单次整理存在主观与波动，不宜外推到所有任务
- 需结合价格、延迟、上下文长度等产品因素
输出节选
提醒：附属工具、数据集、UI 可能不同许可，要分别看。
gemini-3-5-pro（9.2 分）
亮点
- 综合得分 9.2，本场第 2
- 节选可见：覆盖面全，分点清晰
不足 / 注意
- 单次整理存在主观与波动，不宜外推到所有任务
- 需结合价格、延迟、上下文长度等产品因素
- 溯源与引用习惯可能弱于搜索向产品
输出节选
对比表：许可家族｜商用｜修改再分发｜附加条款入口。标注「未核实司法意见」。
claude-fable-5（8.9 分）
亮点
- 综合得分 8.9，本场第 3
- 节选可见：结构紧、推理完整
不足 / 注意
- 单次整理存在主观与波动，不宜外推到所有任务
- 需结合价格、延迟、上下文长度等产品因素
- 溯源与引用习惯可能弱于搜索向产品
输出节选
公开资料：Apache-2.0/MIT 偏商用友好；部分「开源权重」另附限制。来源：LICENSE/模型卡。不确定：辖区执法，需法务核对。
kimi-k3（8.7 分）
亮点
- 综合得分 8.7，本场第 4
- 节选可见：中文顺，长文与场景举例多
- 能回答主干，但细节完整度或风格贴合度弱于前列
不足 / 注意
- 单次整理存在主观与波动，不宜外推到所有任务
- 需结合价格、延迟、上下文长度等产品因素
- 溯源与引用习惯可能弱于搜索向产品
- 节选显示信息密度或指令跟随略逊，适合当备选而非默认
输出节选
结论分层：技术可跑 ≠ 许可可商用。给出检查清单而非法律结论。
grok-4-5（8.5 分）
亮点
- 综合得分 8.5，本场第 5
- 节选可见：时效信息与工具调用感强
- 能回答主干，但细节完整度或风格贴合度弱于前列
不足 / 注意
- 单次整理存在主观与波动，不宜外推到所有任务
- 需结合价格、延迟、上下文长度等产品因素
- 节选显示信息密度或指令跟随略逊，适合当备选而非默认
输出节选
检索策略：官网 LICENSE 优先，博客澄清次之，自媒体降权。列出不确定项比装懂更重要。
横向对比
| 模型 | 评分 | 一句话标签 |
|---|---|---|
| perplexity-sonar | 9.3 | 本场领先 |
| gemini-3-5-pro | 9.2 | 实力接近 |
| claude-fable-5 | 8.9 | 实力接近 |
| kimi-k3 | 8.7 | 可作备选 |
| grok-4-5 | 8.5 | 可作备选 |
怎么选
- 优先选 perplexity-sonar：本场综合分最高，适合把「检索并总结：2025–2026 年主流开源大模型许可与商用限制差异，要求列出信息」这类任务作为主方案。
- 备选 gemini-3-5-pro：与第一名分差 0.1，可按价格或生态偏好切换。
- 落地建议：先用同一 Prompt 小流量试跑 3–5 次，看稳定性再定默认模型。
局限说明
- 本文为选型参考资料，分数为相对排序，不等于官方榜单或实验室基准。
- 多模态/生图等能力若未接入对应 API，正文只做文字资料对比，不提供实拍样张。
- 模型版本与供应商计费会变化，选型请以最新官方说明为准。
结论
本场「AI 搜索：开源大模型许可与商用限制谁更靠谱？」推荐 perplexity-sonar 作为首选；若成本或生态有硬约束，再在表格前列模型中做二次筛选。