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OpenAI终于变得“Open” 时隔六年再开放模型 Meta却转向“谨慎开源”

朱俊熹 2025/08/07 16:37
朱俊熹 2025/08/07 16:37

邦小白快读

OpenAI时隔六年开放两款模型权重提供重要实操信息;Meta转向谨慎开源揭示行业动向。

1. OpenAI推出gpt-oss-120b和gpt-oss-20b模型,可在Hugging Face免费下载,推理任务表现优于同级别开源模型,适配消费级硬件运行。

2. gpt-oss-120b推理能力接近o4-mini模型,在80GB GPU上运行;gpt-oss-20b通用表现接近o3-mini,在16GB内存笔记本上运行。

3. 开放权重非完全开源,仅公开训练参数允许定制,训练数据和流程未公布,该方式已成主流如Meta Llama系列。

4. Meta扎克伯格从去年“开源是前进道路”转变为强调谨慎开源,应对AI风险,引发企业策略反思。

5. 企业行动包括百度开源文心大模型4.5系列,Meta投资Scale AI和人才招聘以建立超级智能实验室。

品牌如OpenAI和Meta的AI策略调整揭示品牌营销趋势和产品研发方向。

1. 品牌营销方面,OpenAI通过开放模型权重重塑“Open”形象,吸引开发者社区;Meta转向谨慎开源调整品牌定位应对潜在风险。

2. 产品研发体现为模型性能优化,如gpt-oss系列适配消费级硬件,助力产品在实际应用中的可及性和竞争力。

3. 消费趋势显示开源运动升温,DeepSeek开源引发OpenAI Altman反思策略,百度从拒绝开源转向跟进,反映AI生态用户行为变化。

4. 品牌定价和渠道建设启发:OpenAI免费下载降低门槛,支持新兴市场和小型组织,启示品牌通过开放策略拓展渠道和用户群。

OpenAI和Meta的模型开放事件提供政策解读、增长机会和风险提示。

1. 政策解读:开放权重模式成行业主流,降低AI使用门槛,支持资源受限组织;Meta谨慎开源态度提示政策可能强化风险管理。

2. 增长市场和机会:小型组织通过gpt-oss系列低成本部署AI,新兴市场如新兴产业可借助模型可及性实现数字化转型。

3. 事件应对措施和风险提示:DeepSeek开源冲击促使Meta投资Scale AI和人才招聘以应对竞争风险;OpenAI反思策略显示机会在于跟随开源趋势。

4. 可学习点和商业模式:百度转向开源文心大模型启示卖家学习动态调整策略;合作方式如Meta设立超级智能实验室提供联合开发机会。

AI模型在消费级硬件运行揭示产品生产需求和数字化机会。

1. 产品生产和设计需求:gpt-oss-20b能在16GB内存笔记本运行,提供轻型AI工具解决方案,启示工厂优化设备设计和生产流程数字化。

2. 商业机会:开放模型降低AI门槛,资源受限行业(如中小工厂)可低成本部署AI赋能智能化制造。

3. 推进数字化和电商启示:模型可及性支持电商平台整合AI功能,提升效率;例如Hugging Face平台提供免费下载,强化数字化工具获取。

行业趋势转向混合开源模式,新技术降低客户痛点提供解决方案。

1. 行业发展趋势:OpenAI和Meta的策略转向显示开源模型生态在扩大,但Meta谨慎开源引入闭源模型混合趋势。

2. 新技术:gpt-oss系列推理性能优于同类模型,适配消费级硬件,技术突破降低部署复杂度和成本。

3. 客户痛点解决:小型组织和新兴市场资源受限问题通过开放模型可及性缓解;OpenAI强调开放生态帮助服务商提供定制化AI工具。

4. 解决方案启示:Meta投资数据标注Scale AI展示服务商可关注数据支撑服务;平台如Hugging Face提供下载渠道支持客户需求。

商业需求响应如模型开放和平台运营管理调整。

1. 平台最新做法:Hugging Face作为开源平台提供OpenAI模型免费下载,响应开发者需求;Meta发言人强调继续发布混合开源模型启示平台优化运营管理。

2. 平台招商和机会:OpenAI模型适配硬件吸引更多开发者入驻平台;百度等企业转向开源提供联合招商合作契机。

3. 风控规避:Meta转向谨慎开源提醒平台商注意AI风险,如扎克伯格强调需规避超级智能潜在问题。

4. 商业需求匹配:客户如小型组织通过平台获取低成本模型满足门槛降低需求;机会提示如Meta超级智能实验室打造平台生态。

产业动向如开源策略转变揭示新问题和政策启示。

1. 产业新动向:OpenAI时隔六年开放权重模型,Meta从倡导开源转向谨慎立场,以及百度策略调整展示AI开闭源动态平衡。

2. 新问题:开放权重非完全开源,训练数据和流程未公布引发开源生态漏洞问题;DeepSeek开源冲击显示模型竞争带来的产业挑战。

3. 政策法规建议和启示:OpenAI强调开放模型促进AI可及性,启示政策支持公平访问;Meta谨慎开源提议政策需监管超智能风险。

4. 商业模式研究:混合模型策略如Meta计划继续发布开源和闭源模型提供创新案例;代表人Altman和扎克伯格观点启示未来模式调整。

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OpenAI终于变得“Open”了起来。当地时间8月5日,OpenAI推出了两款开放权重的AI模型gpt-oss-120b、gpt-oss-20b,可在开源技术平台Hugging Face上免费下载。这也是OpenAI自2019年发布GPT-2以来,时隔六年再次开放语言模型权重。

据OpenAI介绍,gpt-oss的两款模型在推理任务上表现优于同级别开源模型,能够适配消费级硬件。其中,gpt-oss-120b的推理能力几乎与o4-mini模型持平,可在一张80GB的GPU上运行。而gpt-oss-20b的通用表现接近o3-mini,可以直接在配备了16GB内存的笔记本电脑上运行。

严格来说,OpenAI此次发布的开放权重模型并不等同于开源模型。因为gpt-oss系列公开了其训练参数,让开发者能够基于这些权重对模型进行定制,但未公布训练数据、训练流程等核心细节。开放权重是当前开源模型社区采用的主流方式,包括Meta的Llama模型、DeepSeek、阿里Qwen系列等模型。

在解释开放模型的重要性时,OpenAI表示,gpt-oss模型不仅为开发者提供了更广泛的工具选择,也降低了新兴市场、资源受限行业、预算或灵活性有限的小型组织使用AI的门槛。“一个健康的开放模型生态,是实现AI广泛可及、惠及所有人的重要一环。”

然而,此前OpenAI发布的绝大多数模型都是闭源模型。马斯克也曾多次讽刺称,OpenAI应更名为“ClosedAI”。DeepSeek的开源模型引发全球关注后,OpenAI CEO Sam Altman罕见表态称,需要重新思考开源策略,“我个人认为我们在这个问题上一直站在历史的错误一边。”

闭源模型阵营中,OpenAI不是第一家出现转向的公司。在今年2月的财报电话会上,百度联合创始人、首席执行官李彦宏坦言,百度从DeepSeek学到的一点是:开源最好的模型可以极大地帮助推广,人们自然会出于好奇去尝试它。就在去年,他还曾多次公开表示,“开源模型会越来越落后”。6月,百度也正式开源了其文心大模型4.5系列。

当开源的呼声越来越高时,一向倡导开源的Meta却似乎在态度上出现了微妙的转变。在7月30日发布的公开信中,Meta创始人兼CEO马克·扎克伯格表示,需要以严谨的态度来应对超级智能可能带来的风险,“并谨慎选择开源内容”。

不过一年前,扎克伯格发表的公开信主题还是“开源AI是前进的道路”。他在其中提到,开源模型正在迅速缩小与闭源模型间的差距,预计Llama模型将从2025年起成为业内最先进的。然而今年以来,Meta一度陷入低潮。先是DeepSeek带来的冲击,随后4月亮相的Llama 4系列模型,在实测效果上也未能达到外界预期。

前后追击下,扎克伯格选择了大手笔撒钱的“翻牌”策略。先是向数据标注公司Scale AI投资143亿美元,并招来其创办人兼CEO。之后又斥资数十亿美元招揽OpenAI等其他公司的顶尖AI人才,在硅谷掀起一场疯狂的“抢人大战”。这些人才被汇聚到新设立的Meta Superintelligence Labs部门中,剑指人人可用的个人超级智能,并确保Meta在这一进程中保持引领地位。

Meta发言人强调,公司对开源AI的立场没有改变。“我们计划继续发布领先的开源模型。”其称,“我们过去开发的成果还没有全部发布,未来也预计会继续训练开源和闭源模型的混合版本。”

注:文/朱俊熹,文章来源:蓝鲸新闻,本文为作者独立观点,不代表亿邦动力立场。

文章来源:蓝鲸新闻

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