大模型开源闭源路线之争，阿里云与百度站在了对立面

摘要： 开源还是闭源？大模型的路线选择，近期在科技大佬圈爆发了不少口水仗。阿里通义是开源阵营的一员，5月9日，阿里云CTO周靖人在AI智领者峰会上介绍，阿里通义的开源路线沿着“全模态、全尺...

开源还是闭源？大模型的路线选择，近期在科技大佬圈爆发了不少口水仗。阿里通义是开源阵营的一员，5月9日，阿里云CTO周靖人在AI智领者峰会上介绍，阿里通义的开源路线沿着“全模态、全尺寸”的思路布局，覆盖不同参数量级，开源语言、视觉多模态模型。

“毫无疑问，今天我们是开源模型的一个领导者。”周靖人说，通义系列开源模型下载量已经超过700万次，“我们会坚持开源的模式”。

阿里云AI智领者峰会 图：杨柳

阿里通义从去年8月宣布加入开源阵营。此前4月28日，阿里云通义千问发布最新款开源模型Qwen1.5-110B，拥有1100亿参数。据阿里云开发者社区官网介绍，Qwen1.5-110B与其他Qwen1.5模型相似，采用了相同的Transformer解码器架构。它包含了分组查询注意力（GQA），在模型推理时更加高效，支持32K tokens的上下文长度。

“Qwen1.5-110B模型在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美。”阿里云称。Meta-Llama3-70B由Meta公司在4月18日发布，是Llama系列开源模型的最新版本。

阿里云方面解释说，大模型的训练和迭代成本极高，绝大部分的AI开发者和中小企业都无法负担。Meta、阿里云等推动的大模型开源风潮，让开发者不必从头训练模型，还把模型选择的主动权交给了开发者，大大加速了大模型的应用落地进程。

推动模型开源的同时，阿里云另外搭建了AI模型开源平台“魔搭社区”。 周靖人介绍，“魔搭社区”平台的开源模型总数已超过4500个，开发者数量超过500万，是“中国最大的模型社区”。

国内一家开源社区负责人告诉南都记者，大模型开源包括模型架构、模型权重（即神经网络中的参数，用于调整和学习模型的行为）和数据集三个方面。大模型公司之所以选择开源，首先是用来市场占位，没有足够财力和资源的人会选择使用开源模型；其次能带来好的化学反应，通过获取更多的用户反馈和使用痛点，帮助模型迅速迭代。

今年2月下旬以来，国内外的两起论战将大模型开闭源路线之争摆上台面。

当地时间2月29日，特斯拉CEO马斯克宣布向OpenAI和公司CEO阿尔特曼等提起诉讼，要求OpenAI恢复开源。为兑现开源承诺，马斯克在3月中旬宣布开源3140亿参数的大模型Grok-1。

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国内方面，百度当属闭源路线的坚定者。百度CEO李彦宏4月中旬的一场内部讲话流出，给开源路线泼冷水。他说，模型开源的意义不大，闭源才有真正的商业模式，能够赚到钱并聚集算力和人才。李彦宏随后在4月18日的百度AI开发者大会进一步断言：“开源模型会越来越落后。”其理由是，通过文心4.0降维裁剪出来的更小尺寸模型，比直接拿开源模型调出来的模型，在同等尺寸下效果明显更好；同等效果下，成本明显更低。

360董事长周鸿祎针锋相对，他在4月13日一场论坛上说：“我一直相信开源的力量，网上有些人胡说八道，你们也别被他们忽悠了，说开源不如闭源好。”周鸿祎3月中旬参加央视《对话》栏目节目时就表示，开源的力量是集中力量办大事，可以对闭源模型形成明显的制约，避免垄断。

与Meta完全开源、OpenAI和百度极致闭源的路线相比，其余大模型公司更多选择中间路线：模型“低配版”开源，更高参数量的模型闭源。比如，谷歌Gemini多模态模型闭源，但今年2月宣布开源单模态Gemma语言模型；法国的Mistral AI最初一直是开源模型的拥趸，但2月获得微软投资后，将新发布的旗舰级大模型 Mistral Large闭源；王小川创立的百川智能做法相似，2023年4月成立之初发布的第一代Baichuan大模型和9月发布的Baichuan 2均开源，但今年1月推出的超千亿大模型Baichuan 3则完全闭源；中国AI大模型“五小龙”（智谱、百川、MiniMax、月之暗面、零一万物）的另外一家——智谱AI，在1月发布GLM-4时同样选择了闭源模式。

南都记者了解到，零一万物创始人李开复在3月18日一场发布会上透露，在现有的34B开源大模型基础上，零一万物后续“还会有更大规模的闭源模型”。

艾瑞咨询在一份AIGC产业报告中分析，大模型技术前沿厂商出于打造自身先进模型壁垒、构建技术护城河的商业考虑，会选择闭源或逐步从开源走向闭源，以保证模型的先进性、稳定性、安全性。而开源可以促进广大开发者和研究者的创新，从商用角度加速大模型的商业化进程与落地效果。

艾瑞咨询认为：“未来，开源和闭源头的大模型会并存和互补。”

5月9日的AI智领者峰会上，阿里云还正式发布通义千问2.5版本。阿里云方面表示，相较于通义千问2.1，通义千问2.5的理解能力、逻辑推理、指令遵循、代码能力分别提升9%、16%、19%、10%。

采写：南都见习记者 杨柳