在2024世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议上展出的全尺寸通用人形机器人开源公版机“青龙”。新华社记者王翔摄

　　在刚刚结束的全国两会上，中国人工智能企业深度求索（DeepSeek）成为热议话题。其今年初发布的模型DeepSeek-R1开源了部分推理代码和模型权重，并凭借低成本、高性能的独特优势吸引全球注意。

　　DeepSeek的成功，将开源模式进一步推到了聚光灯下。从研究机构到开发者社区、从初创企业到科技巨头，开源路线已成为各方关注和投入的焦点，热度持续攀升。随着应用场景不断拓展，开源模型正在深刻改变大模型产业的发展路径。

　　推动技术迭代升级

　　开源和闭源是两种开发模式。开源是指开放程序源代码，并允许用户自由使用、修改和分发程序的技术协作范式。闭源则与之相反，程序拥有者不公开源代码，只对外发布编译好的软件程序。

　　透明、协作、普惠是开源模式的特点。开源程序的代码接受全球开发者的监督，依靠社区协作驱动创新，形成“众人拾柴火焰高”的生态优势。其技术对所有开发者开放，开发者可以自由调用、部署相关程序，推动技术普惠。

　　2017年，国务院出台《新一代人工智能发展规划》，倡导开源共享理念，促进产学研用各创新主体共创共享。

　　“现在开、闭源模型数量几乎是‘五五开’。”中国软件行业协会副秘书长、湖南先进技术研究院可控开源创新中心副主任杨程在去年9月举行的2024世界计算大会上说。

　　开源路线也是国内众多大模型厂商的选择。不仅DeepSeek，腾讯混元、阿里通义等国内领先的大模型产品均积极拥抱开源。

　　例如，目前腾讯混元大模型旗下的开源模型已覆盖文本、图像、视频等多个模态。2024年12月，腾讯混元文生视频大模型正式开源，其参数量达130亿，开源内容包含模型权重、推理代码、模型算法等完整模型，可供企业与个人开发者免费使用。

　　让好的技术和模型尽快得到应用，是许多大模型厂商选择开源的原因之一。腾讯混元多模态生成技术负责人凯撒直言，视频生成模型的开源生态并不完善，大模型开发投入成本巨大，大多数产品选择“闭门造车”，很多高质量模型没有得到广泛应用。因此，腾讯混元决定开源视频生成模型。

　　在开源模式下，开发者及企业无需从头开展高成本的模型训练，即可直接将开源模型应用于场景，打造专属应用及服务，节约大量人力、算力。这能显著加快行业创新步伐，推动技术迭代发展。

　　开源模式在推动技术快速迭代、广泛应用的同时，也为厂商提供了快速抢占市场的有效途径。通过免费开放大模型，厂商可以迅速吸引大量用户，这些用户在使用模型的过程中会产生丰富的数据。厂商可以利用这些数据进一步优化模型，提高模型的性能和准确性，实现自身业务快速升级。

　　促进产业生态繁荣

　　不断壮大的开源力量，正为相关产业发展注入新活力。

　　DeepSeek的强大性能得到用户广泛认可，其开源属性吸引多家企业迅速接入。腾讯元宝在接入DeepSeek后，其下载量连续多周排名各大应用商店前列。

　　更大的变化发生在农业、制造业、服务业等实体经济领域。在开源模型基础上，不同领域的开发者可以结合各领域产业的技术特点，对模型进行个性化改进。

　　例如，在农业领域，传统农业生产中的病虫害预测主要依靠人工经验，这种方式主观性强，准确性难以保证。一旦预测出现偏差，防治措施就无法及时跟上，农作物极易遭受侵害，最终导致减产。

　　为了避免人工预测带来的不准确性，河南云飞科技发展有限公司整合当地多年虫情、气象信息以及小麦的生长周期等数据，通过DeepSeek强大的分析能力，快速归纳病虫害发生规律，预测病虫害发生风险。当监测到可能发生病虫害时，模型会根据实时田间数据，为农户生成个性化植保建议，包括农药配比、施药时机以及成本测算等。在采用该方案的区域，病虫害带来的农作物损失显著降低，农户经济收益得以增加。

　　“开源为行业生态注入活力。”不久前在上海举行的2025全球开发者先锋大会上，蜜度科技股份有限公司首席技术官刘益东说，开源是大势所趋，有望为产业爆发式增长提供新路径。同时，开源模式带来的生态繁荣，也能反哺技术研发、拓展应用场景。

　　仍需探索商业模式

　　自开源模式诞生之日起，开、闭源的路线之争便不曾停止。

　　相比于开源模式在生态建设、迭代速度等方面的优势，在同等参数规模情况下，采用闭源路线的大模型此前被认为具有性能优势。尤其是在垂直领域，采取闭源路线的厂商往往能够根据独家的行业数据，依靠专业伙伴的合作，设计出定制程度更高、性能更优的专业模型。

　　但随着选择开源路线的厂商越来越多，以及社区生态的不断丰富，开源模型在许多领域的性能已经能赶超闭源模型。北京智源人工智能研究院副院长、总工程师林咏华认为，模型能力是由算法、数据质量和算力投入大小决定的，而不由开源还是闭源决定。

　　不过，商业化始终是开源模式要面对的一道坎。只有找到可持续的商业模式，厂商才能从开源模型中获取收益，有动力推动技术不断更新换代。

　　目前，开源模型的主要服务对象为企业客户。在开源模型的基础上，厂商可以为有更多专业需求的企业提供定制化服务，包括定制化微调、私有化部署等，同时也可以将模型训练中标注好的高质量数据，甚至模型压缩等开发者工具打包出售。

　　此外，应用程序编程接口（API）也是开源模式模型的一大收入来源。例如，深度求索2月份公布的API调用价格为每百万输入Tokens（大模型用来表示自然语言文本的单位）2元，每百万输出Tokens8元。

　　多位受访专家认为，开源模型的商业化路径需以生态构建为核心，通过“开放基础能力+增值服务”模式形成差异化竞争壁垒，未来将围绕垂直场景深化和工具链闭环持续迭代，最终在技术普惠与商业可持续之间实现动态平衡。（记者 都芃）