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开源VS闭源,DeepSeek是最好选择吗?

发布日期:2025-02-23 08:15:54 浏览次数: 2909
作者:天润融通

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开源趋势下,DeepSeek引领大模型企业新选择。对比开源与闭源大模型的成本与应用场景。

核心内容:
1. DeepSeek带动的开源热潮及其影响
2. 开源与闭源大模型定义及其差异
3. 客户服务场景下开源与闭源大模型的成本对比

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

DeepSeek正在带动一场开源热潮。

2月14日,百度宣布6月30日将会开源文心大模型系列。

百度开源之后不久,OpenAI CEO山姆·奥特曼(Sam Altman)也在X平台上发起投票,询问网友下一个开源项目做什么比较好。这则消息透露出OpenAI也有意开源某个大模型项目。

在这之前,无论是百度还是OpenAI,都曾是闭源大模型的坚定支持者。只是在DeepSeek的带动下,开源越来越成为一种趋势,成为更多大模型企业的选择。

但这也给应用大模型的企业带来一个问题,开源和闭源会有什么不同?具体到客户服务场景,开源和闭源应该如何选择?

所谓开源大模型,通常指在开放源代码协议下发布的大模型,它允许软件的源代码被公众自由地使用、研究、修改和分发,比如DeepSeek。

相应地,闭源大模型就是指源代码和内部工作机制不对外公开的大模型。比如GPT-4,企业想要使用相关能力需要向OpenAI申请,并支付一定费用。

关于开源大模型,大家最大认知可能就是“免费”,这也是开源大模型最有竞争力的地方之一。

我们举个例子,如果以私有化的方式部署一套客户服务系统。

采用开源大模型的情况下,企业需要支付大量前期成本,包括购买/租用服务器、建设和维护数据中心,以及雇佣相关人员对模型进行调优和部署等等。

但这些费用只存在于前期,相关建设完成后,企业无需再为之后的模型使用付费。但如果使用闭源大模型,则在前期投入的基础上,后续还要一直按照Token用量为模型付费。

如果在公有云或第三方平台上部署客户服务系统。

使用开源大模型的情况下,企业不需要为模型本身支付费用,因为遵循开源协议,模型是免费的。企业只需要向云厂商支付云服务费用,比如计算资源(如CPU、GPU)、存储、数据传输和可能的额外服务(如负载均衡、自动扩展等)。

使用闭源大模型的情况下,企业还需要为模型支付费用,比如OpenAI-o1模型的输入价格为15美元/百万tokens,输出价格为60美元/百万tokens。

总结来说,使用开源大模型无需为模型付费,只需要支付算力、存储等相关成本;而闭源大模型则可能在相关费用的基础上,加上模型的许可或使用费用。

即在如金融、电商、银行等客户服务场景,客户咨询量足够大的情况下,使用开源大模型进行私有化部署后,长期使用成本更低。但如果客户咨询量不多,使用公有云会更加划算。

对于企业应用而言,关键在于找到其中的平衡点。

那么仅考虑模型使用效果,开源大模型是不是比闭源大模型更好?答案也不一定。

从应用企业的角度来讲,开源大模型除了成本之外,还有这些优势:


开源大模型的优势
1、透明度

开源大模型的源代码是公开的,企业可以了解模型的工作原理,增加对模型行为的信任度。
2、自由定制和修改

企业可以根据需求自由地修改和定制开源大模型,以适应特定的业务场景和需求。
3、避免供应商锁定

企业可以根据需求自由地修改和定制开源大模型,以适应特定的业务场景和需求。
但开源大模型也存在一些问题,比如稳定性和可靠性问题、缺乏技术支持和维护、集成、定制、安全合规和性能优化都需要额外工作等问题。
作为对比,闭源大模型的优势在于:

闭源大模型的优势
1、专业的服务支持

闭源大模型通常由专业公司提供,这意味着企业可以获得更专业的客户服务和技术支持,这对于解决复杂问题或定制化需求尤为重要。
2、性能优化

闭源模型可能针对特定任务或硬件平台进行了深度优化,从而在性能上可能优于通用的开源模型。
3、稳定性和可靠性

闭源模型通常经过严格的测试和验证,以确保在商业环境中的稳定性和可靠性。
4、持续更新和改进

闭源模型的开发者可能会持续对其进行更新和改进,用户可以定期获得新功能和性能提升,而不需要自己进行维护和升级。
5、安全性和隐私保护

闭源模型可能提供更高级的安全特性和隐私保护措施,因为它们的设计和实现细节对外界是封闭的,减少了潜在的安全风险。
5、其他

闭源大模型还在合规性、商业化许可、集成和定制化方面拥有优势
同时,闭源大模型也存在不足。比如透明度低、成本高昂、定制受限、技术锁定等等。
当然,开源大模型也并不是许多人理解的,只要开源就随便使用。目前主流的开源协议有7种,其中一些开源协议非常宽松,允许用户几乎无限制地使用、修改和分发软件,比如MIT许可证、Apache许可证 2.0等等。
但也存在一些开源协议对相关代码的商用有严格限制,比如GNU General Public License (GPL)协议,它要求任何修改和分发GPL软件的工作也必须以GPL协议发布。即如果企业使用它的开源项目,那么企业的相关应用也必须开源,这会导致企业的商业机密和应用安全受到挑战。
因此,在合适的开源协议下选择合适的开源项目,也是企业在应用开源大模型时需要谨慎考虑的问题。
在客户服务场景下,天润融通2023年率先推出微藤大模型平台。目前,天润融通微藤大模型平台既接入有DeepSeek、通义千问等开源大模型;也接入有豆包、kimi、文心一言等闭源大模型。
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天润融通微藤大模型平台凭借创新的大模型网关技术,能够实现各类底层大模型的一键切换,极大地提升了模型应用的灵活性与便捷性,可以为客户提供多元化的解决方案。
作为面向企业的商业级平台,天润融通深耕客户联络近20年,不仅在多个行业的客户联络场景积累了大量Know-How,还在模型微调、私有化部署等方面拥有丰富的经验,能够为客户商业化应用落地保驾护航。

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