大家好，我是微笑哥。

　　我在網(wǎng)上看到很多人說，DeepSeek 不是真開源，而僅僅只是開源了 Open Model ？

　　這里面確實有一些爭議，因為開源確實有很多種？

　　Linux、Apache、Nginx 這些我們熟悉的開源產(chǎn)品，是完完全全開源的，包括源碼什么的全部開放給大家。

　　DeepSeek-R1 代碼和模型權重都采用 MIT 許可證， 這意味著用戶可以自由使用、修改和分發(fā)。

　　但確實也沒有公開訓練數(shù)據(jù)集和訓練代碼！ 我們可以把傳統(tǒng)軟件代碼開源和 AI 模型權重開源做個對比：

　　這在 AI 領域，“開源”的定義較傳統(tǒng)軟件復雜，而且這種開源方式是由 Meta起的頭，管開放權重叫開源！

　　傳統(tǒng)開源（如 Linux）要求源代碼完全公開，包括開發(fā)過程和數(shù)據(jù)。而 AI 模型的“開源”通常指模型架構、代碼和權重可用，但訓練數(shù)據(jù)和訓練代碼往往不公開。

　　開源倡議組織（OSI）主任 Stefano Maffulli 曾批評類似 Meta 的 Llama 模型為“偽開源”，因為僅提供權重而不公開數(shù)據(jù)。

　　既然 Meta 開了這個頭，后面其它的大模型也紛紛表示，這樣我也可以開源，所有 AI 大模型的開源都成這個樣子了。

　　比如 Llama 、 Gemma、Qwen，當然也包含了 DeepSeek。 開源社區(qū)一看這樣不行呀，得抓緊跟上時代！

　　于是 OSI（Open Source Initiative，開源代碼促進會）專門針對 AI 提出了三種開源概念，分別是：

　　開源 AI 系統(tǒng)：包括訓練數(shù)據(jù)、訓練代碼和模型權重。代碼和權重需要按照開源協(xié)議提供，而訓練數(shù)據(jù)只需要公開出處（因為一些數(shù)據(jù)集確實無法公開提供）。

　　開源 AI 模型：只需要提供模型權重和推理代碼，并按照開源協(xié)議提供。

　　開源 AI 權重：只需要提供模型權重，并按照開源協(xié)議提供。

　　所謂推理代碼，就是讓大模型跑起來的代碼，或者說大模型的使用代碼，這也是一個相當復雜的系統(tǒng)性工程，涉及到了 GPU 調用和模型架構。

　　DeepSeek 只開源了權重，并沒有開源訓練代碼、數(shù)據(jù)集和推理代碼，所以屬于第三種開源形式。

　　所以整個 AI 領域大家都是這樣開源的，完全沒有必要專門指責 DeepSeek 一家不開源。

　　并且，在同樣是 AI 領域的開源，DeepSeek 的開源預算是最頂級、最徹底的那一檔存在。

　　到這里，這個事情基本算是解釋清楚了。

　　做人確實不能太實誠。

　　AI 領域大模型基本這樣玩了，另外 DeepSeek 沒有提供推理代碼的部分，論文也都寫了。

　　咱也不能苛求 DeepSeek 一家完全拔干凈呀！

　　最后，不知道大家有沒有感覺到。

　　不管其它平臺部署的是不是滿血版本，但從最終生成的效果來看，DeepSeek 官網(wǎng)生成的質量是最好的。

　　這個問題，我也問了一下 DeepSeek ，它是這樣回答：

　　DeepSeek 官網(wǎng)的生成質量優(yōu)勢源于技術、數(shù)據(jù)和生態(tài)的全方位閉環(huán)優(yōu)化，其核心在于獨占性資源整合與動態(tài)迭代能力。

　　對于普通用戶，若需追求極致效果，官網(wǎng)仍是首選。

　　以上，既然看到這里了，如果覺得不錯，隨手點個贊、在看、轉發(fā)三連吧，如果想第一時間收到推送，也可以給我個星標?～謝謝你看我的文章，我們，下次再見。

　　PS:

　　我一直堅信未來 10-20 年，最大的機會屬于 AI，不管是創(chuàng)業(yè)還是工作，是否擁抱 AI 將會出現(xiàn)極大的差異！