开放权重不等于开源:这场AI争论一直搞错了什么
Mozilla最新发布的《开源AI现状》报告称,中国最好的开放权重模型目前比美国前沿模型落后约四个月。但开源促进会认为,开放权重只兑现了开源真正含义的一部分。

开放权重成了AI政策里争议最大的说法。Mozilla在9月15日发布《开源AI现状》报告1.1版,数据截至9月1日。报告的核心主张是:最好的开放权重模型目前大约落后美国前沿模型四个月。Tom's Hardware在9月16日报道了这份报告。报告套用METR的任务时间跨度数据,算出开放与闭源之间的差距约为4.4个月,与Epoch AI估算的四个月基本一致。
开源促进会不否认开放权重有用,它质疑的是这个标签。9月19日的一篇博客文章中,OSI划了一条线:开放权重模型只发布权重,别的什么都不给;开源AI还要发布训练模型所用的代码,以及训练数据,或者关于这些数据如何构建的详细说明。OSI认为,只有第二类才让用户行使全部四项软件自由:使用、研究、修改和分享,无需征得权利人同意。
四个月的差距,以及它建立在什么之上
Mozilla给出的数字比听起来要窄。报告统计了16个值得注意的开放发布,其中没有一个提供了OSI开源AI定义所要求的数据配方。据Tom's Hardware报道,四个月这个数字是在托管端点上按API对API、按标价测得的。它描述的是开发者向服务商支付的价格,不是模型在自己硬件上运行的成本。
在Artificial Analysis智能指数上,Mozilla发现最好的开放模型落后闭源领先者三个点,价格是后者的60%;落后Claude Fable 5两个点,价格是后者的30%。在vals.ai的Terminal-Bench 2.1榜单上,所有模型都跑同一套软件测试框架。Z.ai的GLM-5.2得分与Claude Opus 4.7相差一个点以内,落后Opus 4.8约四个点,而每次测试的成本不到后者的五分之一。在OpenRouter上,Mozilla统计出8月token用量排名前十的模型中有八个是开放权重,其中七个由中国团队构建。据Linux基金会数据,2025年5月至9月,闭源服务商仍拿走了OpenRouter上模型层收入的96%。
还有硬件这一层,它恰恰削弱了报告的标题结论。Mozilla自己的图表显示,能装进一台服务器的最好开放模型得分为52.6,能装进一块GPU的最好模型得分为40,分别比榜首低10分和23分。这个差距比四个月更大。Kimi K3的原生MXFP4检查点分布在96个分片上,约1.56TB。Mozilla的部署配置列出64个或更多加速器;vLLM要求至少八块GB300 GPU,生产流量还需要多个节点。报告自己把这种情况描述为开放,但大多数拿到它的人跑不起来。报告提到一个例外:Thinking Machines的Inkling-Small采用Apache 2.0许可,其NVFP4版本在180GB下限下能装进一块B300。
"我们认为,为闭源[模型]付费的决定取决于具体工作负载,而不是取决于组织本身,"Mozilla首席技术官Raffi Krikorian在给Ars Technica的电子邮件中说。
Mozilla是一个倡导组织,它自己也这么说。Tom's Hardware指出,TIME在7月14日报道称,Krikorian把这份报告描述为部分带有倡导性质。报告基于Mozilla与SlashData对约1400名开发者的调查,加上OpenRouter流量数据和第三方基准指数。Mozilla的图表说明对底下这个不断移动的目标相当坦率:"差距每个发布周期都会重置。"
为什么定义之争比基准测试更重要
OSI的论点不是说开放权重不好。它说的是,这个词已经被拉伸,用来涵盖那些允许你微调和自托管、却把训练数据和训练代码闭起来的模型。这一区分在政策辩论中很有分量,因为开放权重常常被当作开放、竞争和可审计性的代名词。
"开放权重模型限制了你修改模型的能力,你也无法充分研究它,"OSI的文章写道。该组织举出的替代方案是Olmo,这是Ai2发布的大语言模型,附有完整训练数据集和模型检查点。研究人员可以向训练数据中注入新信息,观察模型如何记住或忘记它。
这类研究不是学术上的杂务。arXiv上另一篇论文《从开放权重语言模型中提取(受版权保护的)书籍的记忆片段》于2025年5月提交,修订至2026年7月。论文对200本书和14个开放权重LLM应用了一种提取技术,进行了超过3000次实验。作者包括A. Feder Cooper、Mark A. Lemley和Percy Liang等人。他们发现大多数LLM不会记住大多数书,无论是整本还是部分,但存在明显的例外。论文称,Llama 3.1 70B完整记住了某些书,包括《哈利·波特与魔法石》。只要给出开头的几个词作为提示,整本书几乎可以逐字提取出来。
论文的结论对版权之争的双方都刻意不留情面:记忆程度因模型和书籍而异,结果并不能明确支持原告或被告。开放权重正是让这种测量得以进行的前提。闭源模型无法从外部这样探查。
所以实际情况比两个阵营的说辞都要混乱。开放权重发布在价格上有竞争力,在某些基准上与前沿只差一两个点。它们在高端运行时也很昂贵,文档参差不齐,而且按OSI的定义,它们不是开源。Mozilla测出的差距是真实的,OSI所描述的、发布权重与发布一个你真正能检视的模型之间的差距,也是真实的。
资料来源
3- 01China's open-weight AI models are now just 4 months behind frontier US offerings, Mozilla report claimsEN
- 02Open Weights Are Good. Open Source Is Better.EN
- 03Extracting memorized pieces of (copyrighted) books from open-weight language modelsEN
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