2025年第18期（总899期）：开源大模型DeepSeek实现三个“首次”，应借助开源顺势推动AI普惠化平权化发展.pdf

2025年第18期（总899期）：开源大模型DeepSeek实现三个“首次”，应借助开源顺势推动AI普惠化平权化发展。AI 开源较传统软件开源要求更多、挑战更大。与软件开源 仅需公开源代码不同，大模型领域出现了训练数据、模型权重等 将对大模型性能和输出结果产生重要影响的全新要素，使得 AI 大模型开源远比传统软件开源复杂。2024年10月，开放源代码 促进会（OSI）面向全球发布了第一版开源AI标准，即AI开源 必须同时满足代码完整、模型参数公开、训练数据透明等三点要 求，以确保模型可复现。一是需要开源完整代码，包括用于训练 和运行AI的完整源代码，并展示数据处理和训练的规范，这与 传统意义上的软件开源基本一致。二是需要公开模型参数，包括 模型的权重和配臵。三是应维持训练数据透明，即必须提供训练 数据的来源、处理方式和获取方式。

此前大模型领域企业多以走纯闭源或“半开源”路线为主。坚 持闭源路线的大模型厂商大多具有先发优势，例如 OpenAI 的 GPT-4 系列模型、Anthropic 的 Claude 系列模型等。而此前大部分宣称“开源”的大模型实则为半开源“黑箱”，并不符合OSI对开 源AI的最新要求。如Meta公司的Llama 3就只部分开源模型权 重和模型结构，同时还在商用限制上要求月活超过7亿的下游产 品必须申请许可证。仅有如非营利研究机构AI2发布的OLMo 2 模型等少数做到了模型权重、数据、代码和方法等全栈资源开源。