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天潤融通解析：開源VS閉源，DeepSeek是最好選擇嗎？

原創(chuàng)

2025/02/19 15:27:31

來源：天潤融通

作者：Tian

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本文摘要

現(xiàn)如今，應用大模型的企業(yè)會有一個問題，開源和閉源會有什么不同？具體到客戶服務場景，開源和閉源應該如何選擇？本篇文章天潤融通為您解析

DeepSeek正在帶動一場開源熱潮。

2月14日，百度宣布6月30日將會開源文心大模型系列。

百度開源之后不久，OpenAI CEO山姆·奧特曼（Sam Altman）也在X平臺上發(fā)起投票，詢問網(wǎng)友下一個開源項目做什么比較好。這則消息透露出OpenAI也有意開源某個大模型項目。

文章配圖1

在這之前，無論是百度還是OpenAI，都曾是閉源大模型的堅定支持者。只是在DeepSeek的帶動下，開源越來越成為一種趨勢，成為更多大模型企業(yè)的選擇。

但這也給應用大模型的企業(yè)帶來一個問題，開源和閉源會有什么不同？具體到客戶服務場景，開源和閉源應該如何選擇？

所謂開源大模型，通常指在開放源代碼協(xié)議下發(fā)布的大模型，它允許軟件的源代碼被公眾自由地使用、研究、修改和分發(fā)，比如DeepSeek。

相應地，閉源大模型就是指源代碼和內部工作機制不對外公開的大模型。比如GPT-4，企業(yè)想要使用相關能力需要向OpenAI申請，并支付一定費用。

關于開源大模型，大家最大認知可能就是“免費”，這也是開源大模型最有競爭力的地方之一。

我們舉個例子，如果以私有化的方式部署一套客戶服務系統(tǒng)。

采用開源大模型的情況下，企業(yè)需要支付大量前期成本，包括購買/租用服務器、建設和維護數(shù)據(jù)中心，以及雇傭相關人員對模型進行調優(yōu)和部署等等。

但這些費用只存在于前期，相關建設完成后，企業(yè)無需再為之后的模型使用付費。但如果使用閉源大模型，則在前期投入的基礎上，后續(xù)還要一直按照Token用量為模型付費。

如果在公有云或第三方平臺上部署客戶服務系統(tǒng)。

使用開源大模型的情況下，企業(yè)不需要為模型本身支付費用，因為遵循開源協(xié)議，模型是免費的。企業(yè)只需要向云廠商支付云服務費用，比如計算資源（如CPU、GPU）、存儲、數(shù)據(jù)傳輸和可能的額外服務（如負載均衡、自動擴展等）。

使用閉源大模型的情況下，企業(yè)還需要為模型支付費用，比如OpenAI-o1模型的輸入價格為15美元/百萬tokens，輸出價格為60美元/百萬tokens。

總結來說，使用開源大模型無需為模型付費，只需要支付算力、存儲等相關成本；而閉源大模型則可能在相關費用的基礎上，加上模型的許可或使用費用。

即在如金融、電商、銀行等客戶服務場景，客戶咨詢量足夠大的情況下，使用開源大模型進行私有化部署后，長期使用成本更低。但如果客戶咨詢量不多，使用公有云會更加劃算。

對于企業(yè)應用而言，關鍵在于找到其中的平衡點。

那么僅考慮模型使用效果，開源大模型是不是比閉源大模型更好？答案也不一定。

從應用企業(yè)的角度來講，開源大模型除了成本之外，還有這些優(yōu)勢：

開源大模型的優(yōu)勢

1、透明度

開源大模型的源代碼是公開的，企業(yè)可以了解模型的工作原理，增加對模型行為的信任度。

2、自由定制和修改

企業(yè)可以根據(jù)需求自由地修改和定制開源大模型，以適應特定的業(yè)務場景和需求。

3、避免供應商鎖定

企業(yè)可以根據(jù)需求自由地修改和定制開源大模型，以適應特定的業(yè)務場景和需求。

但開源大模型也存在一些問題，比如穩(wěn)定性和可靠性問題、缺乏技術支持和維護、集成、定制、安全合規(guī)和性能優(yōu)化都需要額外工作等問題。

作為對比，閉源大模型的優(yōu)勢在于：

閉源大模型的優(yōu)勢

1、專業(yè)的服務支持

閉源大模型通常由專業(yè)公司提供，這意味著企業(yè)可以獲得更專業(yè)的客戶服務和技術支持，這對于解決復雜問題或定制化需求尤為重要。

2、性能優(yōu)化

閉源模型可能針對特定任務或硬件平臺進行了深度優(yōu)化，從而在性能上可能優(yōu)于通用的開源模型。

3、穩(wěn)定性和可靠性

閉源模型通常經(jīng)過嚴格的測試和驗證，以確保在商業(yè)環(huán)境中的穩(wěn)定性和可靠性。

4、持續(xù)更新和改進

閉源模型的開發(fā)者可能會持續(xù)對其進行更新和改進，用戶可以定期獲得新功能和性能提升，而不需要自己進行維護和升級。

5、安全性和隱私保護

閉源模型可能提供更高級的安全特性和隱私保護措施，因為它們的設計和實現(xiàn)細節(jié)對外界是封閉的，減少了潛在的安全風險。

5、其他

閉源大模型還在合規(guī)性、商業(yè)化許可、集成和定制化方面擁有優(yōu)勢

同時，閉源大模型也存在不足。比如透明度低、成本高昂、定制受限、技術鎖定等等。

當然，開源大模型也并不是許多人理解的，只要開源就隨便使用。目前主流的開源協(xié)議有7種，其中一些開源協(xié)議非常寬松，允許用戶幾乎無限制地使用、修改和分發(fā)軟件，比如MIT許可證、Apache許可證 2.0等等。

但也存在一些開源協(xié)議對相關代碼的商用有嚴格限制，比如GNU General Public License (GPL）協(xié)議，它要求任何修改和分發(fā)GPL軟件的工作也必須以GPL協(xié)議發(fā)布。即如果企業(yè)使用它的開源項目，那么企業(yè)的相關應用也必須開源，這會導致企業(yè)的商業(yè)機密和應用安全受到挑戰(zhàn)。

因此，在合適的開源協(xié)議下選擇合適的開源項目，也是企業(yè)在應用開源大模型時需要謹慎考慮的問題。

在客戶服務場景下，天潤融通2023年率先推出微藤大模型平臺。目前，天潤融通微藤大模型平臺既接入有DeepSeek、通義千問等開源大模型；也接入有豆包、kimi、文心一言等閉源大模型。