开源模型的做法也比闭源模型能够招引更多客户

对中国而言，开源模型的做法也比闭源模型能够招引更多客户，因为如果是闭源的模型，只能更多会集在国内市场，但开源则能够让更多国外公司也进行运用，举个例子：Perplexity是一家美国公司，但用户能够在Perplexity上运用DeepSeek R1，并完全托管在美国，运用美国的数据中心。#03大模型的下半场2023年3月，在旧金山的探索馆一场开源AI盛会上，羊驼散步在会场上，致敬了Meta的开源大言语模型“LLaMA”。

2023年至今，一年多时间里，生成式AI正在不断产生变化。公众的关注点已从基础模型变为AI原生的运用。在YC W25的Demo Day中，80%的项目都是AI运用。“开源模型将会促进更多Agent的落地。”多位业界人士向硅兔君表达了这个观念。一方面是开源将会下降运用本钱及门槛。例如千问3 有很强的东西调用才能，在伯克利函数调用BFCL评测榜中，千问3创下70.76的新高，将大幅下降Agent调用东西的门槛。

一起，可结合 Qwen-Agent 开源结构来充分实现Qwen3 的智能体才能。Qwen-Agent 是一个依据 Qwen 的指令跟踪、东西运用、规划和内存功用开发 LLM 运用程序的结构，结构内部封装了东西调用模板和东西调用解析器，还附带浏览器助手、代码解释器和自定义助手等示例运用程序，大大下降了编码复杂性。

千问原生支持MCP协议，开发者要定义可用东西，可依据 MCP 配置文件，运用 Qwen-Agent 的集成东西或自行集成其他东西，快速开发一个带有设定、知识库RAG和东西运用才能的智能体。不仅如此，阿里的千问3能够支持不同尺寸模型，千问3对手机、智能眼镜、智能驾驭、人形机器人等智能设备和场景的布置更为友好，一切企业都可免费下载和商用千问3系列模型，这也将大大加快AI大模型在终端上的运用落地。

别的，有从业者指出，闭源模型在To B端并没有很好处理信任问题，很多大企业其实并不愿意将自己的事务接入第三方大模型的API，因为这背面是中心数据是否会成为第三方大模型训练的一部分，这也是开源模型的时机。有一个说法是，开源作为早期产品，在没有经过beta测验之前的市场推广策略，当不知道明日会是什么样的时候，先开源出来，招引开发者。当有人用起来的时候，就有了最佳实践，紧接着就树立起了自己的生态。

不过，因为开源模型的商业链条较长，不如闭源模型来得快和明晰，因而业界人士表示，开源模型更多合适家里有钱有资源的“富二代”的游戏。以Meta来说，Meta做开源模型，更多是搭建生态，为Meta其他事务板块供给支持。阿里做开源的逻辑，则更多是为其云服务。阿里有很强的云设施服务，能够在此基础上训练大模型，别的也能够将大模型布置在自己的云服务商，甚至能够依据用户布置定制专属大模型，用这样的方法走通商业逻辑。

“我的形式是，让大公司、小公司和开源相互竞争。这便是计算机行业产生的工作。”马克·安德里森曾表示。而在大模型逐步变成如水、电、煤相同的标准化产品，开源或许更合适未来的方向。