首先有一个误区，很多人觉得开源就是免费，开源就是没有版权。其实这是完全错误的理解！
开源≠免费。开源≠没有版权。开源≠随意商用。开源≠完全透明。
对开源模型的理解，目前大致有四个 Level，开放程度依次增加：
1. 封闭式“开源”（以 OpenAI 为代表）
- 核心理念：早期以开源和非营利为目标，逐渐转向封闭模式，通过 API 提供服务，不公开模型权重和训练细节。
- 特点：模型权重和训练数据不公开，仅提供黑箱化的 API，通过订阅服务和 API 收费实现盈利，有助于控制模型滥用风险。
- 争议：违背了开源的核心精神，被批评为技术垄断。
2. 自定义开源（以 Meta 为代表）
- 核心理念：开源模型（如 LLaMA），但采用自定义许可证（如 LLaMA 社区许可协议），强调研究和非商业用途，限制商业使用。
- 特点：公开模型权重，但限制商业使用和分发，主要面向学术机构和非营利组织，用户需申请访问权限。
- 争议：自定义许可证限制了模型的广泛使用，不符合完全开源的定义。
3. 传统开源（以 DeepSeek 为代表）
- 核心理念：采用传统开源许可证（如 Apache 2.0），完全开放模型权重和代码，强调自由使用、修改和分发，包括商业用途。
- 特点：模型权重、代码和部分训练数据公开，允许商业使用，无歧视性限制，鼓励社区协作和创新。
- 优势：符合传统开源定义，推动技术普及和创新。
4. 理想开源（以 OSI 为代表）
- 核心理念：OSI 正在制定 OSAID 1.0（Open Source AI Definition），旨在为开源 AI 系统提供明确标准，强调透明度、可访问性和可修改性。
- 特点：要求公开模型权重，允许用户自由使用，尽可能公开训练数据的来源和组成，训练和推理代码必须开源，不得限制特定用户群体或用途。
- 目标：确保开源 AI 系统符合开源精神，推动技术民主化。
