大模型開源與閉源：中美競爭下的技術(shù)生態(tài)剖析

隨著技術(shù)發(fā)展，開源與閉源界限逐漸模糊，相互融合趨勢愈發(fā)明顯。

在當(dāng)今科技飛速發(fā)展的時代，大模型已成為全球矚目的焦點，中美兩國在這一領(lǐng)域的競爭也日趨白熱化。

從美國OpenAI的GPT系列引領(lǐng)行業(yè)發(fā)展，到中國眾多科技企業(yè)紛紛推出具有自主知識產(chǎn)權(quán)的大模型，如百度的文心一言、阿里的通義千問以及異軍突起的DeepSeek等，一場沒有硝煙的技術(shù)競賽正在激烈上演。

在這場競賽中，開源與閉源策略成為影響大模型技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用生態(tài)的關(guān)鍵因素。

01 開源與閉源的概念解析

開源，意味著大模型的源代碼、模型參數(shù)以及訓(xùn)練數(shù)據(jù)等向公眾開放。以Meta的Llama系列開源大模型為例，開發(fā)者能夠自由獲取代碼，并根據(jù)自身需求進(jìn)行修改和優(yōu)化，甚至可將基于Llama開發(fā)的成果用于商業(yè)用途。這種開放特性吸引全球開發(fā)者參與模型改進(jìn)，形成群體智慧驅(qū)動的創(chuàng)新模式，代碼更新速度快，能迅速響應(yīng)新的技術(shù)需求與應(yīng)用場景。例如，在社區(qū)開發(fā)者的共同努力下，Llama 3不斷優(yōu)化性能，在自然語言處理的諸多任務(wù)中表現(xiàn)出色，部分性能接近GPT - 4。

閉源與開源相反，大模型的核心代碼和技術(shù)細(xì)節(jié)嚴(yán)格保密，僅模型開發(fā)公司內(nèi)部團(tuán)隊可訪問和修改。OpenAI的GPT系列是典型的閉源大模型。在閉源模式下，模型研發(fā)由專業(yè)團(tuán)隊集中投入資源進(jìn)行，經(jīng)過嚴(yán)格的測試和優(yōu)化流程，保障模型的穩(wěn)定性和高性能。如GPT - 4在復(fù)雜推理任務(wù)、多模態(tài)交互等方面表現(xiàn)卓越，這離不開OpenAI內(nèi)部專業(yè)團(tuán)隊的精心打造。閉源大模型通常通過付費API或企業(yè)級解決方案盈利，企業(yè)若想將GPT - 4集成到自家產(chǎn)品中，需向OpenAI支付相應(yīng)費用。

02 中美主流大模型盤點與對比

美國主流大模型

1. OpenAI - GPT系列：作為大模型領(lǐng)域的開拓者，GPT系列聲名遠(yuǎn)揚。GPT - 4具備強(qiáng)大的語言生成和理解能力，支持多模態(tài)輸入，如能理解圖像內(nèi)容并生成相關(guān)文本描述。其API生態(tài)成熟，廣泛應(yīng)用于聊天機(jī)器人、內(nèi)容創(chuàng)作輔助、智能客服等領(lǐng)域，ChatGPT便是基于GPT - 4打造的聊天機(jī)器人，深受全球用戶喜愛。然而，GPT系列模型訓(xùn)練和推理成本高昂，對計算資源要求極高，限制了其進(jìn)一步普及和應(yīng)用。

2. Google - PaLM系列：擁有極高的推理和文本生成性能，在知識圖譜和檢索增強(qiáng)領(lǐng)域優(yōu)勢明顯。它與Google Search、Workspace等產(chǎn)品深度集成，為用戶提供智能搜索和辦公體驗。但Google的PaLM系列在API開放方面較為謹(jǐn)慎，尚未全面開放，商用化進(jìn)程相對緩慢，影響了其在市場上的廣泛應(yīng)用。

3. Anthropic - Claude系列：由OpenAI前成員創(chuàng)立的Anthropic公司開發(fā)，秉持負(fù)責(zé)任的AI使用理念。Claude 3系列包含Haiku、Sonnet和Opus三個型號，性能依次提升，其中Opus在大多數(shù)常見評估基準(zhǔn)上優(yōu)于同行，具備強(qiáng)大視覺能力，能處理各種視覺格式。Anthropic通過與谷歌、亞馬遜等科技巨頭合作，獲得充足資金和資源支持，在大模型市場占據(jù)一席之地。

中國主流大模型

1. 百度 - 文心一言：基于飛槳深度學(xué)習(xí)平臺和文心知識增強(qiáng)大模型構(gòu)建，具有知識增強(qiáng)、檢索增強(qiáng)和對話增強(qiáng)的技術(shù)特色。在文學(xué)創(chuàng)作、商業(yè)文案創(chuàng)作、數(shù)理邏輯推算等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，可幫助企業(yè)快速生成營銷文案、輔助學(xué)生解題等。文心一言聚焦中文場景優(yōu)化，對中文自然語言的理解和生成能力出色，但在國際化多語言能力方面尚有提升空間。

2. 阿里巴巴 - 通義千問：支持多種語言理解和生成任務(wù)，應(yīng)用于電商、云計算等場景，為商家提供智能客服、商品推薦文案生成等服務(wù)。基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，通義千問能夠進(jìn)行復(fù)雜的語言理解和生成。目前，阿里通義實驗室已開源200多款模型，通義千問在全世界的衍生模型數(shù)破10萬，成為世界第一開源大模型，在開源領(lǐng)域影響力巨大。

3. DeepSeek：由量化資管巨頭幻方量化創(chuàng)立，自2023年成立以來，迅速在大模型領(lǐng)域嶄露頭角 。其推出的多個模型表現(xiàn)出色，如DeepSeek - V3擁有6710億參數(shù)，僅激活370億參數(shù)時性能就十分優(yōu)異；DeepSeek - R1在數(shù)學(xué)、代碼、自然語言推理等任務(wù)上，性能比肩OpenAI o1正式版。DeepSeek采用完全開源模式，以寬松的MIT許可證發(fā)布，允許開發(fā)者自由獲取、修改和使用其代碼。在2025年2月的“開源周”，DeepSeek連續(xù)開源5個代碼庫，涵蓋高效解碼內(nèi)核、通信庫、計算庫等，形成端到端技術(shù)閉環(huán)，降低大模型開發(fā)門檻。例如，其開源的FlashMLA解碼內(nèi)核專為英偉達(dá)Hopper架構(gòu)GPU優(yōu)化，在H800 GPU上可達(dá)成3000 GB/秒內(nèi)存帶寬極限，計算峰值達(dá)580萬億次浮點運算/秒，將模型迭代周期從周級縮短至天級。

技術(shù)對比

1. 語言能力：美國的大模型如GPT - 4在多語言能力方面較為突出，尤其是英文，能流暢處理多種語言任務(wù)。而中國的大模型如文心一言、通義千問則在中文場景下進(jìn)行深度優(yōu)化，對中文的理解和生成更符合本土語言習(xí)慣和文化背景，在中文自然語言處理任務(wù)中表現(xiàn)出色，但在其他語言處理上與美國大模型存在一定差距。DeepSeek通過中英雙語平衡訓(xùn)練，在保持中文語義理解優(yōu)勢的同時，英文能力達(dá)到Claude 2水平的92%，多輪對話準(zhǔn)確率在中文測試集中高達(dá)89.3% 。

2. 多模態(tài)能力：OpenAI的GPT - 4和Google的Gemini等都引入圖像、文本等多模態(tài)交互能力，可實現(xiàn)圖像描述生成、圖文問答等功能。中國的大模型如華為的盤古大模型、騰訊的混元大模型也在積極發(fā)展多模態(tài)能力，推出相關(guān)多模態(tài)模型。DeepSeek雖當(dāng)前多模態(tài)能力稍顯薄弱，但已計劃為V3模型添加多模態(tài)功能。

3. 推理能力：在數(shù)學(xué)推理、邏輯推理等任務(wù)上，美國的一些大模型如OpenAI的o1推理能力備受認(rèn)可。中國的智譜GLM - 4、百度文心一言等在推理能力上也有不錯表現(xiàn)，部分模型在特定領(lǐng)域的推理任務(wù)中能與美國大模型媲美，且隨著技術(shù)發(fā)展，差距不斷縮小。DeepSeek - R1憑借獨特的強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練方法，專注提升推理能力，在相關(guān)任務(wù)上性能比肩OpenAI o1正式版。

03 開源與閉源在中美大模型競爭中的角色

中國開源大模型的優(yōu)勢與追趕策略

1. 社區(qū)協(xié)作與快速迭代：以DeepSeek和通義千問為代表的中國開源大模型，通過開源吸引大量開發(fā)者參與，形成活躍社區(qū)生態(tài)。開發(fā)者可根據(jù)需求對模型改進(jìn)優(yōu)化，加速模型迭代，適應(yīng)不同應(yīng)用場景。這種社區(qū)驅(qū)動開發(fā)模式加快技術(shù)創(chuàng)新和傳播，助力中國在大模型技術(shù)上快速追趕美國。例如，DeepSeek的開源項目在GitHub上衍生項目超800個，包括法律智能助手LawSeek、醫(yī)療診斷系統(tǒng)MedSeek等 。

2. 適應(yīng)本土需求與產(chǎn)業(yè)融合：中國開源大模型能更好結(jié)合本土產(chǎn)業(yè)需求定制開發(fā) 。在電商領(lǐng)域，通義千問針對電商平臺商品推薦、客服對話等場景優(yōu)化，與中國龐大電商產(chǎn)業(yè)深度融合，提升產(chǎn)業(yè)效率。DeepSeek與國內(nèi)眾多車企、通信運營商合作，如與吉利汽車、嵐圖汽車等完成技術(shù)融合，為汽車智能化賦能 。

美國閉源大模型的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)

1. 技術(shù)領(lǐng)先與商業(yè)壟斷：美國閉源大模型憑借早期技術(shù)投入和領(lǐng)先優(yōu)勢，在全球市場占據(jù)重要地位。OpenAI通過GPT系列模型建立成熟API生態(tài)，吸引大量企業(yè)付費使用，形成商業(yè)壟斷。其持續(xù)的技術(shù)研發(fā)投入，使模型在性能和功能上保持領(lǐng)先。

2. 數(shù)據(jù)隱私與安全問題：閉源大模型因代碼不透明，在數(shù)據(jù)隱私和安全方面面臨質(zhì)疑。當(dāng)模型處理用戶敏感數(shù)據(jù)時，用戶難以確定數(shù)據(jù)使用和保護(hù)情況。此外，閉源模型算法決策過程難以解釋，可能存在偏見和不公平性，在對公平 性要求高的應(yīng)用場景中成為挑戰(zhàn)。

開源與閉源的相互影響與融合趨勢

1. 開源借鑒閉源技術(shù)：開源大模型發(fā)展過程中，會借鑒閉源大模型的先進(jìn)技術(shù)和架構(gòu)。一些開源模型在訓(xùn)練算法、優(yōu)化策略上參考GPT系列經(jīng)驗，提升自身性能，縮小與閉源大模型差距。

2. 閉源引入開源元素：部分閉源大模型開始引入開源理念和方法。一些公司開放部分API接口或開源基礎(chǔ)工具，吸引開發(fā)者參與生態(tài)建設(shè)，同時保護(hù)核心技術(shù)。這種混合模式利用開源社區(qū)力量，又保障自身商業(yè)利益，體現(xiàn)開源與閉源界限逐漸模糊的趨勢。

04 開源與閉源對大模型生態(tài)的影響

開源促進(jìn)創(chuàng)新與多樣性

開源大模型為全球開發(fā)者提供平等參與機(jī)會，激發(fā)創(chuàng)新活力。不同背景、領(lǐng)域的開發(fā)者基于開源模型二次開發(fā)，創(chuàng)造出多樣的應(yīng)用和衍生模型，豐富大模型生態(tài)，促進(jìn)技術(shù)在不同領(lǐng)域快速傳播和應(yīng)用。基于DeepSeek開發(fā)的個性化應(yīng)用不斷涌現(xiàn)，滿足用戶多樣化需求。

閉源保障質(zhì)量與穩(wěn)定性

閉源大模型通過專業(yè)團(tuán)隊嚴(yán)格管控，保障模型質(zhì)量和穩(wěn)定性。在金融風(fēng)險評估、醫(yī)療診斷輔助等對可靠性要求高的領(lǐng)域，閉源大模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性優(yōu)勢得以體現(xiàn)，企業(yè)可依賴其提供的可靠服務(wù)，降低系統(tǒng)風(fēng)險，保障業(yè)務(wù)正常運行。

開源閉源共同推動生態(tài)發(fā)展

開源和閉源并非對立，在大模型生態(tài)中相互補充，共同推動技術(shù)發(fā)展。開源大模型通過社區(qū)協(xié)作創(chuàng)新，為閉源大模型提供新思路和技術(shù)方向；閉源大模型憑借強(qiáng)大資源和技術(shù)實力，在關(guān)鍵技術(shù)突破上發(fā)揮引領(lǐng)作用，兩者良性互動，促進(jìn)大模型生態(tài)健康發(fā)展。

05 結(jié)語

在中美大模型AI競爭中，開源與閉源各有優(yōu)劣，共同塑造當(dāng)前大模型技術(shù)發(fā)展格局。

中國憑借開源大模型在社區(qū)協(xié)作、本土應(yīng)用等方面取得顯著進(jìn)展，DeepSeek等開源大模型以其獨特優(yōu)勢在國際市場嶄露頭角；美國則依靠閉源大模型的技術(shù)領(lǐng)先和商業(yè)優(yōu)勢，在全球市場占據(jù)重要地位。隨著技術(shù)發(fā)展，開源與閉源界限逐漸模糊，相互融合趨勢愈發(fā)明顯。

未來，無論是開源還是閉源大模型，都將在不斷創(chuàng)新和競爭中，推動人工智能技術(shù)邁向新高度，為全球科技發(fā)展和社會進(jìn)步帶來深遠(yuǎn)影響。期待中美兩國在大模型領(lǐng)域繼續(xù)發(fā)揮各自優(yōu)勢，通過技術(shù)創(chuàng)新和國際合作，讓大模型技術(shù)更好地服務(wù)全人類。