Q21｜破局：开源霸权还是闭源终局？

1. 开源模型能够快速降低推理成本，提升模型性能，降低人工成本，从而拉低处理成本。 2. 开源赋予开发者更大的灵活性，可以选择在不同环境中部署模型，不用担心性能限制或数据安全问题。 3. 开源项目吸引大量开发者参与，利用各种数据集进行微调或模型蒸馏，创造出适用于不同场景的模型供他人选择。 4. 开源大模型推动了技术平权，让更多人能够参与其中，形成了一个正向循环，其影响力也越来越大。 5. 开源项目的核心优势在于生态的开放性和包容性，构建了强大的生态壁垒。 6. 模型性能的差异并不完全取决于开源或闭源，而更多决定于选择的 GPU，并发参数，以及推理优化技术。 7. 推理优化技术对模型性能的影响非常关键，采用无损优化技术、PD 分离、投机采样、并行方案等方法可以大幅提升模型性能。 8. 模型的最终性能取决于优化的基础和方法，包括 PD 分离、MLA、MTP 等技术的应用。 9. 对于开源模型，全球的开发者都可以参与优化，探索优化方案，降低成本从而降低 Token 价格，推动整个行业的发展。