許多開源大模型采用了定制的許可證，這些許可證往往包含了許多限制性條款。這些限制性條款可能包括但不限于以下幾個方面：

使用范圍：某些開源大模型的許可證明確規定了模型的使用范圍，可能禁止在某些領域或行業中使用。例如，某些模型可能禁止在軍事、政治等敏感領域中使用，這樣的限制使得這些模型在特定應用場景中無法使用。

用戶類型：一些開源大模型的許可證可能限制特定類型的用戶使用。例如，可能禁止某些商業公司或個人開發者使用，或者對使用者的資質和背景有特定要求，這樣的條款極大地限制了模型的普及和應用。

商業用途：許多開源大模型的許可證對商業用途進行了嚴格限制。例如，有些許可證禁止模型用于商業目的，或者要求在商業使用時支付高額費用。這使得企業在使用這些模型時，需要承擔額外的經濟成本，從而降低了使用的自由度和經濟效益。

這些限制性條款使得開源大模型的使用自由度大大降低，無法像傳統開源軟件那樣自由使用和分發。傳統開源軟件通常采用寬松的許可證，如MIT、Apache 2.0等，這些許可證允許用戶自由地使用、修改和分發軟件，而無需擔心法律和商業上的限制。然而，開源大模型的定制許可證則往往帶有諸多限制，使得用戶在實際應用中面臨諸多障礙。

具體案例中，Meta的Llama模型和阿里的通義千問模型都采用了特定的許可證。這些許可證不僅在使用范圍和用戶類型上進行了限制，還對商業用途進行了嚴格規定。例如，Llama模型的許可證明確禁止將模型用于某些商業用途，并要求用戶在商業使用時遵守特定的條款和條件。這樣的限制使得企業在使用這些模型時，不僅需要考慮技術實現，還需要仔細閱讀和理解許可證條款，以避免法律風險。

定制許可證的存在還意味著這些大模型的開源并非完全公益性，而是帶有一定的商業目的。許多科技公司通過開源大模型吸引開發者和用戶，但同時保留了對模型核心技術和數據的控制權，確保自身在市場競爭中的優勢。這種開源策略雖然在一定程度上促進了技術的傳播和應用，但也限制了真正的開放和自由。

總之，開源大模型的定制許可證及其限制性條款，使得這些模型在使用自由度和應用范圍上受到了很大的限制。用戶在選擇和使用這些模型時，需要充分了解和考慮這些限制，以便做出最合適的決策。開源大模型雖然在一定程度上推動了人工智能技術的發展，但其實際開放性和自由度遠不及傳統開源軟件。