爲什麽開源大模型反而是最貴的？近日，隨著Llama 3宣布開源，一則美國AI創業者Arsenii Shatokhin的采訪視頻在網上流傳（https://weixin.qq.com/sph/AZM8h34Jm），這位AI智能體公司VRSEN的創始人表示，企業自己運行開源大模型效率低于閉源API，“我們只有一兩個客戶有足夠資源，來精調或運行700億參數的Llama開源模型”。

Arsenii Shatokhin已經在人工智能行業中從業六年，是美國知名的AI創業者之一。當前創業公司VRSEN專注于AI智能體，即基于大模型爲企業客戶打造AI Agent，從而提高銷售轉化率等指標。目前，Arsenii Shatoknin已經爲多家知名企業如思科、StripePMA、HUGO PFOHE等提供過AI解決方案。

Llama 3開源後，Arsenii Shatokhin迅速發現了這款開源大模型的的實用性問題，“Llama 3比之前發布的任何開源模型都大的多，即使是現在，我們也只有一兩個客戶擁有足夠的資源來精調、甚至只是運行這款700億參數的大模型。”

對于他的客戶而言，使用這款開源大模型，反而不如閉源的商業大模型效率高。他分析說，閉源大模型的API優化效率更高，“因爲這些API是專門爲模型構建的，並且盡可能地進行了優化，你只需要爲你使用的東西付費，而無需其他費用。”與之相對，如果在開源模型中開發這樣的優化系統，“是非常複雜的”。

開閉源之爭是大模型行業近期熱點，但與Linux、安卓等系統開源不同，越來越多AI行業人士表達了對閉源大模型的認可，並紛紛指出開源大模型存在的各項問題。

“開源大模型會越來越落後”，不久前，百度創始人、董事長兼CEO李彥宏在演講中指出，“大家以前用開源覺得開源便宜，其實在大模型場景下，開源是最貴的。”

當前，開源大模型與以往的開源系統存在明顯差異。在開發者社區，多位網友指出，當前的開源大模型並不是真開源，僅僅是開放參數，而訓練代碼、訓練數據、算法都未開源，依然是一個“黑盒子”，從而也會帶來幾項明顯問題：

問題難解決：開源模型僅提供API接口和下載，開發者連一行源代碼都看不到，如果模型運行出現問題，難以找到原因，也很難及時調整、修正；

Post-pretrain消耗資源大：開源大模型就像一座建好的毛坯房，很難即開即用，要想使用還得經過Post-pretrain，需要消耗巨大的算力資源。正如美國AI創業者所說，大部分公司根本沒有足夠算力來精調和運行。相對來說，閉源的商業模型經過多次優化，已經可以“即開即用”。

安全隱患：海外開源模型均未經過安全測試，在使用中爲確保安全性問題，需要再經過多次精調，不僅有安全隱患，而且進一步加大了使用成本。

同時，也因爲當前的開源大模型並不是“真開源”，僅僅是“開放”，因此無法像開源系統一樣實現“衆人拾柴火焰高”，在持續的叠代進步中，與閉源模型的差距會逐步增大。

近期，美國斯坦福人工智能研究院院長李飛飛帶領團隊發布AI Index報告顯示，在10項針對大模型的評測中，閉源大模型全面領先開源大模型，尤其是在最能體現模型應用和智能體能力的AgentBench項目上，閉源模型評分爲4分，而開源僅爲0.96，兩者差距高達300%。