在科技界萬眾矚目的期待中，OpenAI似乎即將邁出重大的一步，兌現(xiàn)其一個多月前關于推出開源模型的暗示。4月1日，OpenAI的首席執(zhí)行官山姆·奧特曼（Sam Altman）在社交平臺X上（原Twitter）發(fā)布了一條引人注目的消息：OpenAI計劃在未來數(shù)月內，發(fā)布一款功能強大且具備推理能力的“開放權重”（Open-Weight）大型模型。

這一消息迅速引發(fā)了全球科技媒體的廣泛關注和報道，許多中文媒體以“OpenAI即將發(fā)布開源模型”為標題進行了跟進。不少行業(yè)觀察者將這一舉措視為OpenAI“重新?lián)肀ч_源”的重要標志。

然而，值得注意的是，山姆·奧特曼在公告中并未直接使用“開源”（open-source）一詞，而是選擇了更為謹慎的表述——“開放權重”（open-weight）。這一表述引發(fā)了網(wǎng)友們的廣泛討論和爭議。所謂“開放權重”，指的是模型訓練完成后，其參數(shù)將對外開放，開發(fā)者可以基于這些權重進行部署、測試和微調。但這并不包括訓練數(shù)據(jù)、完整訓練代碼，也不保證無門檻使用。

與許多人認知中的“開源”——即代碼、數(shù)據(jù)、方法全面透明、自由使用——相比，“開放權重”顯然存在一定的差距。它更像是一種妥協(xié)，旨在保留核心技術壁壘的同時，向開發(fā)者社區(qū)釋放部分能力。這種做法可以降低模型的使用門檻，但難以滿足真正的可驗證性和可重現(xiàn)性需求。

事實上，OpenAI新模型的“開放權重”做法并非孤例。DeepSeek、阿里Qwen和meta的LLaMA等模型，在開源策略上雖然各有側重，但核心共同點都是開放權重，允許外部開發(fā)者直接部署，并提供推理代碼、微調腳本和評估工具等。這意味著開發(fā)者可以直接下載模型進行本地部署、微調和推理服務，這可以說是大模型“開源”的最低門檻。

不過，盡管都是開放權重，但實際的開放程度卻各不相同。以DeepSeek為例，它發(fā)布的V2、V3、R1等模型均開放了權重，還有相應的技術報告，并采用了限制極少的MIT開源協(xié)議。阿里的Qwen模型則采用了同樣比較寬松的Apache 2.0開源協(xié)議，允許用戶自由地使用、修改和分發(fā)代碼，包括商業(yè)用途。相比之下，meta的LLaMA雖然也開放了模型參數(shù)和推理腳本，但其使用協(xié)議限制更多，導致其在開源社區(qū)的熱度雖高，但落地場景有所受限。

從某種程度上說，OpenAI即將發(fā)布的新模型，雖然尚未公布具體的開源策略，但如果也開放模型權重和推理代碼，支持開發(fā)者本地部署，那么從行業(yè)實踐標準來看，它完全可以被歸入今天“開源模型”的范疇之中。這一舉措無疑將對開源模型社區(qū)產(chǎn)生深遠影響。

回顧歷史，OpenAI在GPT-2時期就有了“閉源路線”的打算，盡管當時因輿論壓力而公開了滿血版GPT-2，但從GPT-3開始，OpenAI徹底走上了閉源路線。因此，這一次“重新開放”也可以視為OpenAI對社區(qū)釋放出的一個積極信號。

山姆·奧特曼在今年2月就曾暗示過OpenAI開源模型的方向將是“o3-mini級別”與“手機端側級別”其中之一。結合最新推文中提到的“具備推理能力的強大新開放權重模型”，基本可以推斷出OpenAI在開源路線上最終選擇了一個“o3-mini級別”的模型來打開局面。這一選擇無疑更具戰(zhàn)略意義，因為推理能力已經(jīng)成為大模型發(fā)展的共識和外界關注的重點。

隨著開源模型生態(tài)的迅速繁榮，meta、Mistral、Qwen、DeepSeek等模型紛紛涌現(xiàn)，一邊打造模型，一邊構建生態(tài)。越來越多硬件和軟件廠商加入開源模型生態(tài)之中，放棄自主訓練大模型的路徑，專注于模型微調和應用落地。對于OpenAI來說，這無疑構成了一種潛在的威脅。因此，OpenAI此次重返開源社區(qū)，不僅是為了發(fā)布一個模型，更是為了鞏固其在行業(yè)中的地位，并可能改變整個開源模型社區(qū)的格局。