国外模型开始闭源，国内崇尚开源大模型 当科技巨头如 Meta纷纷将其大模型转向闭源策略，以构筑技术壁垒并寻求商业变现时，阿里与DeepSeek却选择了截然不同的道路——坚定拥抱开源。这一战略分野，深刻反映了人工智能发展路径上的核心张力。 闭源模型的优势在于资源集中与商业可控：巨头能投入巨资进行集中式训练与优化，快速迭代尖端性能；通过API或闭源授权实现稳定商业回报，并保护核心知识产权。然而，其封闭性也带来隐患：技术透明度低，易引发“黑箱”疑虑；生态依赖性强，用户受制于平台；创新活力可能局限于少数公司内部。 反观开源模型，其核心价值在于开放协作与生态繁荣。阿里与DeepSeek的举措，正是将技术成果开放给全球开发者社区。这虽然可能在单一模型的绝对峰值性能上暂时落后于顶尖闭源模型，但其生命力与潜力不容小觑： 性能的可及性与可塑性 开源模型降低了高性能AI的门槛，任何开发者均可获取、研究和使用。 社区驱动的性能迭代 全球开发者共同参与测试、反馈、微调（Fine-tuning）甚至再训练，能快速修复缺陷、适配特定场景（如垂直行业、小语种），在长尾任务和定制化需求上展现出强大潜力。 透明可信与安全共建 代码公开便于审查，提升了模型的可解释性与安全性，社区力量能更有效地识别和修复漏洞。 因此，阿里与DeepSeek的坚定开源，不仅是技术共享的承诺，更是在培育一个更具活力、更可持续的AI未来生态。它们极有可能超越单纯的参与者角色，成为引领全球AI开源浪潮、推动技术民主化进程的核心旗帜与中坚力量。开源模型的性能，正通过社区的集体智慧，在广度、深度和适应性上实现着独特的跃升。
