首先有一個誤區，很多人覺得開源就是免費，開源就是沒有版權。其實這是完全錯誤的理解！
開源≠免費。開源≠沒有版權。開源≠隨意商用。開源≠完全透明。
對開源模型的理解，目前大致有四個 Level，開放程度依次增加：
1. 封閉式“開源”（以 OpenAI 為代表）
- 核心理念：早期以開源和非營利為目標，逐漸轉向封閉模式，通過 API 提供服務，不公開模型權重和訓練細節。
- 特點：模型權重和訓練數據不公開，僅提供黑箱化的 API，通過訂閱服務和 API 收費實現盈利，有助于控制模型濫用風險。
- 爭議：違背了開源的核心精神，被批評為技術壟斷。
2. 自定義開源（以 Meta 為代表）
- 核心理念：開源模型（如 LLaMA），但采用自定義許可證（如 LLaMA 社區許可協議），強調研究和非商業用途，限制商業使用。
- 特點：公開模型權重，但限制商業使用和分發，主要面向學術機構和非營利組織，用戶需申請訪問權限。
- 爭議：自定義許可證限制了模型的廣泛使用，不符合完全開源的定義。
3. 傳統開源（以 DeepSeek 為代表）
- 核心理念：采用傳統開源許可證（如 Apache 2.0），完全開放模型權重和代碼，強調自由使用、修改和分發，包括商業用途。
- 特點：模型權重、代碼和部分訓練數據公開，允許商業使用，無歧視性限制，鼓勵社區協作和創新。
- 優勢：符合傳統開源定義，推動技術普及和創新。
4. 理想開源（以 OSI 為代表）
- 核心理念：OSI 正在制定 OSAID 1.0（Open Source AI Definition），旨在為開源 AI 系統提供明確標準，強調透明度、可訪問性和可修改性。
- 特點：要求公開模型權重，允許用戶自由使用，盡可能公開訓練數據的來源和組成，訓練和推理代碼必須開源，不得限制特定用戶群體或用途。
- 目標：確保開源 AI 系統符合開源精神，推動技術民主化。
