MIT 许可下的开放权重：DeepSeek 究竟放出了什么

模型之争打到今天，许可本身就是最有力的论据之一。DeepSeek-V4.1-Flash 的模型卡写得很直接：仓库和模型权重都采用 MIT 许可。这是限制最少的开源许可之一，既不要求公开改动，也不限制商业使用。

这次开放的规模比看上去更大。Hugging Face 仓库里有 48 个 safetensors 格式的权重文件，旁边还有一整套工具。它没有 Jinja 格式的对话模板，但提供了独立的 Python 编码示例代码，支持多轮对话、工具调用、推理模式、数值化的推理强度，也能处理嵌入文本流的图像。

不只是模型文件

互操作性声明本身就是价值。同一份模型卡列出了面向 vLLM、SGLang、TensorRT 和 Docker Model Runner 的部署变体，以及 FP8、BF16、GPTQ、AWG 和 GGUF 量化。它还列出了外部推理服务商：novita、fireworks、featherless、deepinfra 等，这些服务商自行运行该模型。模型也能在 llama.cpp、Ollama 和 LM Studio 中运行。换句话说，权重不是“纸面开放”，确实可以在厂商基础设施之外跑起来。

DeepSeek 在 2026 年 8 月 31 日迈出了同一方向的前一步。中国门户 IT之家当时记录，DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 是 V4 系列首个多模态模型，自 2026 年 8 月 21 日起在 API 中可用，同样以 MIT 许可登上 Hugging Face。开放的不仅是模型文件和 tokenizer，还有提示编码的示例实现，以及 PyTorch 最小推理实现，涵盖视觉编码器、aligner、DFlash 注意力、MoE、超连接和 DSpark。模型接受 JPEG、PNG、GIF 和 WebP 图像，厂商将其标为实验版本。

开放作为商业武器

这不是无私之举。意大利媒体 CorCom 在 2026 年 9 月 7 日的分析中写道，来自中国的低价开放权重模型可能压缩开发最昂贵 AI 系统的公司的利润空间。文章作者是 Banque Lombard Odier 的 Filippo Pallotti 和 Michael Strobaek。他们补充了一个限定：中国模型的优势被高估了，因为蒸馏以及任务完成所需的成本和时间可能抬高实际工作成本，即便每 token 价格看起来很漂亮。这是对 MIT 许可热潮的重要补充：免费权重不等于免费部署。

不过模型卡显示，上个月 621396 次下载说明，仅权重可获取这一点就吸引着工程师，与利润之争无关。