开源与闭源:大模型发展的双重走向

简介: 开源与闭源:大模型发展的双重走向

6.png

前言


随着人工智能技术的飞速发展,大模型在机器学习、自然语言处理等领域崭露头角,引发了开源与闭源两种不同的开发模式的讨论。开源通过技术共享吸引了众多人才,推动了大模型的创新发展;而闭源则在保护商业利益和技术优势方面发挥了积极作用。本文将从开源和闭源的优劣势比较、对大模型技术发展的影响、商业模式比较以及大模型发展的未来等角度进行探讨。


开源和闭源的优劣势比较


开源的优势


技术共享与创新: 开源模式能够促使科技人员在全球范围内共同参与项目,分享经验和技术,从而推动大模型技术的不断创新。


透明度和可信度: 开源代码使得模型的实现过程对所有人都是透明的,这有助于提高模型的可信度,减少滥用的可能性。


社区支持: 开源项目通常有庞大的社区支持,可以迅速响应问题、修复漏洞,提高模型的质量和稳定性。


闭源的优势


商业利益保护: 闭源模式能够更好地保护公司的商业利益,防止竞争对手轻松复制核心技术。


技术优势: 通过保密关键技术细节,闭源模式有助于维持技术的竞争优势,使得公司能够在市场上获得更好的地位。


精密控制: 公司在闭源模式下能够更好地控制产品的开发方向和版本发布,确保产品的质量和一致性。


开源和闭源对大模型技术发展的影响


对技术发展的影响


开源: 促进了大模型技术的快速发展,吸引了全球顶尖人才,通过协作不断推动算法和模型的创新。


闭源: 通过专利和商业保密保护了先进的技术,为公司提供了更大的竞争优势,使其能够更灵活地应对市场需求。


对数据共享的影响


开源: 通常伴随着对数据的共享,有助于建立更全面的训练数据集,提高模型的泛化能力。


闭源: 数据往往成为公司的核心竞争资产,因此在闭源模式下,数据共享较为有限,可能限制了模型的训练规模和效果。


对业务拓展的影响


开源: 有助于建立开放的生态系统,吸引更多合作伙伴和开发者,推动了大模型在各个行业的广泛应用。


闭源: 允许公司更灵活地制定商业计划,通过收费许可等方式实现盈利,为长期业务拓展提供了更多选择。


开源与闭源的商业模式比较


开源的商业模式


基于服务的模式: 提供技术支持、培训和定制服务,通过服务获取收入。


开源硬件销售: 将开源软件与硬件捆绑销售,通过硬件销售获取盈利。


捐赠和赞助: 依赖用户的捐赠和赞助来维持项目的运作。


闭源的商业模式


授权和许可费用: 通过向客户授权使用权或按照许可费用获取收入。


定制开发: 为客户提供专门定制的解决方案,获取项目开发费用。


技术支持和维护: 提供技术支持和维护服务,为客户提供持续支持。


处在大模型洪流中,向何处去?


在中国大模型发展的未来,开源和闭源模式可能会在一定程度上相互融合。开源有助于建立强大的技术生态系统,推动技术创新;而闭源则为企业提供了更多商业保障。在制定发展战略时,中国大模型可以借鉴全球成功的开源项目,吸引更多优秀的技术人才参与,同时保护核心技术以维持商业竞争力。政府、企业和学术界应该共同合作,推动法规和政策的发展,创造有利于大模型发展的环境。


结语


大模型的未来发展是一个复杂而多层次的问题,在开源和闭源之间取得平衡将是关键。通过共享技术和保护核心利益,中国大模型有望在全球竞争中取得更为显著的地位。开发者、企业和政府应共同努力,为大模型的繁荣发展创造有利条件,实现技术和商业的双丰收。


相关文章
|
27天前
|
分布式计算 测试技术 Spark
科大讯飞开源星火化学大模型、文生音效模型
近期,科大讯飞在魔搭社区(ModelScope)和Gitcode上开源两款模型:讯飞星火化学大模型Spark Chemistry-X1-13B、讯飞文生音频模型AudioFly,助力前沿化学技术研究,以及声音生成技术和应用的探索。
154 2
|
2月前
|
人工智能 算法 开发者
开源VLM“华山论剑”丨AI Insight Talk多模态专场直播预告
开源VLM“华山论剑”丨AI Insight Talk多模态专场直播预告
256 10
开源VLM“华山论剑”丨AI Insight Talk多模态专场直播预告
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
通义实验室Mobile-Agent-v3开源,全平台SOTA的GUI智能体,支持手机电脑等多平台交互
近日,通义实验室MobileAgent团队正式开源全新图形界面交互基础模型 GUI-Owl,并同步推出支持多智能体协同的自动化框架 Mobile-Agent-v3。该模型基于Qwen2.5-VL打造,在手机端与电脑端共8个GUI任务榜单中全面刷新开源模型性能纪录,达成全平台SOTA。
443 2
|
2月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 编解码
小红书 hi lab开源最强多模态大模型dots.vlm1,性能对标闭源 Gemini 2.5 Pro 和 Seed-VL1.5
小红书 hi lab开源最强多模态大模型dots.vlm1,性能对标闭源 Gemini 2.5 Pro 和 Seed-VL1.5
390 0
小红书 hi lab开源最强多模态大模型dots.vlm1,性能对标闭源 Gemini 2.5 Pro 和 Seed-VL1.5
|
1月前
|
人工智能 Java 开发者
阿里出手!Java 开发者狂喜!开源 AI Agent 框架 JManus 来了,初次见面就心动~
JManus是阿里开源的Java版OpenManus,基于Spring AI Alibaba框架,助力Java开发者便捷应用AI技术。支持多Agent框架、网页配置、MCP协议及PLAN-ACT模式,可集成多模型,适配阿里云百炼平台与本地ollama。提供Docker与源码部署方式,具备无限上下文处理能力,适用于复杂AI场景。当前仍在完善模型配置等功能,欢迎参与开源共建。
965 58
阿里出手!Java 开发者狂喜!开源 AI Agent 框架 JManus 来了,初次见面就心动~
|
2月前
智谱发布GLM-4.5V,全球开源多模态推理新标杆,Day0推理微调实战教程到!
视觉语言大模型(VLM)已经成为智能系统的关键基石。随着真实世界的智能任务越来越复杂,VLM模型也亟需在基本的多模态感知之外,逐渐增强复杂任务中的推理能力,提升自身的准确性、全面性和智能化程度,使得复杂问题解决、长上下文理解、多模态智能体等智能任务成为可能。
498 0
|
2月前
|
编解码 算法 测试技术
MiniCPM-V4.0开源,多模态能力进化,手机可用,还有最全CookBook!
今天,面壁小钢炮新一代多模态模型 MiniCPM-V 4.0 正式开源。依靠 4B 参数,取得 在 OpenCompass、OCRBench、MathVista 等多个榜单上取得了同级 SOTA 成绩,且 实现了在手机上稳定、丝滑运行。此外,官方也正式开源了 推理部署工具 MiniCPM-V CookBook,帮助开发者面向不同需求、不同场景、不同设备,均可实现开箱即用的轻量、简易部署。
412 0
|
2月前
|
人工智能 算法 测试技术
轻量高效,8B 性能强劲书生科学多模态模型Intern-S1-mini开源
继 7 月 26 日开源『书生』科学多模态大模型 Intern-S1 之后,上海人工智能实验室(上海AI实验室)在8月23日推出了轻量化版本 Intern-S1-mini。
560 50

热门文章

最新文章