7月15日，据《纽约时报》报道，Meta正讨论放弃开源AI模型“Behemoth”，转向闭源战略。消息人士称，尽管已完成训练，但因内部测试未达预期，发布被推迟。Meta发言人表示公司仍计划发布开源模型，但若转向闭源，这将是其战略的重大转变。此前，扎克伯格将开源作为核心战略，批评OpenAI等竞争对手的封闭性。然而，商业化压力可能促使Meta调整方向。此转变或重塑AI行业格局，削弱开源发展势头，并对依赖开源模型的初创企业产生连锁反应。

2023年被视为人工智能发展的分水岭，国产AI迎来‘井喷’期。截至2024年7月，国内上线的大模型数量接近200个，竞争激烈。DeepSeek的崛起标志着大模型竞争进入“后暴力计算时代”，强调效率与成本控制。DeepSeek R1通过轻量化设计和开源策略，显著降低应用门槛，并促使上游芯片厂商调整策略，加速分布式算力发展。然而，效率提升可能引发“杰文斯悖论”，即算力需求激增。开源与闭源模式各有优劣，未来需兼顾两者以构建健康生态。DeepSeek的技术创新降低了对高端进口芯片的依赖，为国产AI发展创造了机遇。这场围绕AI话语权和市场主导权的竞争正愈演愈烈，或将重塑全球AI格局。

2月19日，微软CEO萨提亚·纳德拉在播客节目中表示，超大规模AI领域不会形成赢家通吃的局面。他认为，开源模式将会对闭源模式起到制衡作用。(财联社)

大模型行业围绕开源与闭源的争议持续发酵。苹果、Meta相继开源了小规模与大规模模型，Meta宣称进入开源引领的新时代。Sam Altman则将开源与闭源问题上升至国家与意识形态层面。李彦宏认为开源可能涉及“智商税”，即闭源模型性能更强，推理成本更低；傅盛则反驳，开源大语言模型免费，不存在“智商税”。...

标题：Llama对决GPT：AI开源拐点已至? 随着AI能力的增强，特别是大模型出现后，AI开源成为争议焦点。AI开源生态专家黄之鹏先生受邀讨论AI开源发展趋势。 OpenAI转向闭源 OpenAI从开源转向闭源并非偶然。其历史演变显示，2019年后，由于资金注入和商业导向转变，OpenAI的核心竞...

Meta AI发布的Llama 3.1系列开源大模型在多个关键任务中击败了闭源最强模型GPT-4o及Claude 3.5 Sonnet，成为首个在通用常识、数学、工具使用和多语言翻译等广泛任务中与顶级闭源模型媲美的开源模型。该系列包含8B、70B和405B三个尺寸，其中405B拥有4050亿个参数，是首个“前沿级别开源AI模型”。在性能评估中，Llama 3.1 405B在数学、指令遵循、多语言处理、长上下文等任务上超越了GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet。8B和70B模型也在与同级别小参数模型的竞争中表现出色。Meta AI团队强调，Llama 3.1系列的推出标志着AI技术民主化的进程加速，降低了AI技术和成本的准入门槛，打破了少数公司对AI技术的垄断。这一里程碑式的进展对科研人员和技术开发者来说意义重大，将激励开源社区的潜力，推动AI技术向更广泛的领域发展。

大模型开源与闭源之争持续不断。百度创始人李彦宏认为开源模型可能会落后，主张选择闭源模型，如ChatGPT和文心一言，因其强大且推理成本低。然而，阿里云CTO周靖人支持开源大模型，认为这有助于缩小与闭源模型的差距，让更多开发者受益于顶级AI。技术上，人们担忧开源模型的安全性和缺乏推理能力，尤其是AI的自主性可能导致潜在风险。虽然有人指出闭源模型在性能和涌现功能上占据优势，但实际成本和云服务提供商的影响使得这种观点有所争议。路线之争还体现在开发者争夺上，关注应用场景的当下，闭源如百度和OpenAI与开源如阿里和Meta各有策略。文心一言表示，这个问题过于简化了两者的关系。

2024年世界人工智能大会期间，中国和海外科技巨头在大模型开源与闭源路线的争论升温。百度李彦宏主张开源为“智商税”，而傅盛反驳认为付费闭源更有价值。国外巨头如马斯克和OpenAI也卷入诉讼。这场技术战争的核心在于模型的透明度与商业化应用，但至今无定论。大模型的未来将在最后一公里的落地和商业化上接受考验。国内企业如科大讯飞采用“开源+闭源”策略，星火大模型在中文和部分领域超越ChatGPT。大模型的发展不再局限于单一路径，而是多元并行，强调易用性、性价比和生态适配。科大讯飞通过智能体平台解决企业应用“最后一公里”问题，星火大模型已广泛应用于多个行业和企业。刘庆峰强调基础能力自主可控对于大模型的未来发展至关重要，大模型正从技术工具向引领行业变革迈进。

2024年世界人工智能大会上，百度李彦宏强调在竞争激烈的行业环境中，商业化的闭源大模型将是未来趋势，他认为闭源模型在效率和成本上有竞争优势。尽管存在争议，但巨头如百度、OpenAI和Google倾向于闭源，而Meta、腾讯和阿里支持开源。初创企业因出海和融资需求通常选择开源，以吸引用户和建立影响力。然而，闭源模型在技术代差和用户体验上暂占优势，尤其在处理复杂垂直领域问题时。开源虽有利于开发者，但在数据安全和监管方面，闭源模型提供保障。大模型行业仍处于早期探索阶段，但开源通过降低应用门槛，正在推动更多可能性，对"中厂"而言是一把双刃剑。未来，开源大模型将在竞争中保持活力，成为行业不可或缺的一部分。

大模型权威测试MMLU-Pro被曝存在问题，评测方法被指偏向GPT-4等闭源模型。测试者发现采样参数、系统提示和答案提取存在不公平，仅通过修改提示词就使Llama-3-8b-q8性能提升10分。官方回应称，尽管影响小于1%，但仍承认答案提取regex需要改进。MMLU-Pro原定于今年5月更新，但其数学主导的特性引发争议，质疑其是否能全面评估知识和推理能力。这一事件引发行业讨论，对大模型性能评估的可信度提出了质疑。