傳統開源軟件的一個重要優勢是協作開發，多個開發者可以共同改進和優化軟件。這種模式依賴于源代碼的完全開放和透明，使得開發者能夠了解軟件的每一個細節，從而進行有效的協作。然而，開源大模型在這一點上存在顯著的局限性。

開源大模型往往只開放部分代碼和訓練權重，而不包括完整的訓練數據和訓練過程的詳細信息。這意味著開發者無法從頭開始訓練或重現這些模型，只能在既有的基礎上進行有限的調整和優化。由于缺乏對訓練數據的了解，開發者無法判斷模型在特定任務上的表現是否是由于數據質量或訓練策略的問題，也無法進行針對性的改進。

開源大模型的復雜性和資源需求也增加了協作開發的難度。訓練一個大模型通常需要大量的計算資源和時間，這使得只有少數具備足夠資源的機構能夠參與到模型的訓練和優化中。這種資源的不平等進一步限制了開源大模型的廣泛協作開發。

開源大模型的開發過程缺乏透明度和社區參與度。傳統開源軟件項目通常在公開的平臺上進行開發，社區成員可以提交代碼、報告問題、參與討論。然而，許多開源大模型項目的開發過程并不公開，社區成員只能使用和微調已經發布的模型，無法深入參與到模型的開發和改進中。這種封閉的開發模式削弱了開源項目的社區力量，使得模型的改進速度和質量受到影響。

法律和商業因素也對開源大模型的協作開發構成了障礙。許多開源大模型采用定制的許可證，這些許可證通常包含對商業用途、用戶類型等方面的限制。這不僅限制了模型的使用范圍，也阻礙了社區開發者在商業項目中對模型進行改進和優化的可能性。相比之下，傳統開源軟件項目通常采用寬松的開源許可證，鼓勵廣泛的使用和二次開發。

綜上所述，盡管開源大模型在名義上是開放的，但其實際開放程度和協作開發的效果遠不及傳統開源軟件。缺乏訓練數據和訓練過程的透明度、資源需求的高門檻、開發過程的封閉性以及法律和商業因素的限制，使得開源大模型在改進速度和質量上存在顯著的局限性。要真正實現開源大模型的潛力，需要在數據透明度、資源共享、社區參與和法律框架等方面進行進一步的改進和探索。