Grok3 vs DeepSeek——全球AI发展的十字路口?
人工智能的发展如火如荼
最近又有不少值得关注的事儿
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2月18日，埃隆·马斯克（Elon Musk）成立的人工智能初创公司xAI正式发布新一代聊天机器人Grok3。在AI领域竞争愈演愈烈的背景下，这一消息也引发了科技届的广泛关注与讨论。Grok3不仅在数学、科学和编程等领域展现了极强的推理能力，还在与其他知名大模型如DeepSeek、ChatGPT等的比较中，显示出了其卓越的性能，令业内专家和用户对其寄予厚望。
而就在一个多月前，杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司发布了DeepSeek-R1模型。1月27日，DeepSeek应用登顶苹果美国地区应用商店免费App下载排行榜，在美区下载榜上超越了ChatGPT，同日，苹果中国区应用商店免费榜显示，DeepSeek成为中国区第一。2月1日，DeepSeek日活跃用户突破3000万，成为史上最快达成这一里程碑的应用。
这2025年的头两个月，
“AI圈”重磅新闻不断。
简单梳理了以上信息之后，
琶科小博士不禁感叹：
人工智能的发展实在是
太！快！了！
于是决定和大家盘盘，
这些“AI们”究竟是怎么个事儿。
就拿上面提到的两个大模型来说，
它们都属于大语言模型（Large Language Model, LLM）范畴，
又是目前全球“AI圈”的当红明星，
自然免不了被放在一起比较。
而归根结底，
这两个大语言模型有一个本质区别，
也就是我们今天要聊的“开发模式”
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DeepSeek采用的是开源模式，
降低了中小企业和个人开发者的使用成本；
Grok3采用的是闭源模式，
注重的是高性能与高盈利。
“开源”和“闭源”是啥？
·开源（Open Source），全称为开放源代码，任何人都可以在版权限制范围内得到软件的源代码，加以修改学习，甚至重新发放。由此，开源模式的最大特点在于“开放”，接纳、包容和发展，求同存异，互利共赢，才是开源的本质。
·闭源（Closed source），是作为开源的反义词而出现的一个术语，指被用于任何没有资格作为开源许可术语的程序。闭源模式意味着程序的源代码无法被获取，而翻译出闭源程序的源代码从现有的技术层面来说是不可能的。
所以我们可以认为，“开源”与“闭源”的最大区别便是：开源的源代码公开，可被修改；闭源的源代码加密，需依靠系统开发商进行修改。
琶科小博士来给大家“翻译”一下：
“闭源”就像一家餐厅的招牌菜。顾客去餐厅品尝这道菜，虽然可以享受美味，但厨师不会告诉顾客这道菜的配方和制作方法，顾客只能按照餐厅提供的成品来享用，而无法知道里面具体使用了哪些食材、调料，以及烹饪的过程。餐厅对这道菜的配方严格保密，只有内部厨师团队知道。这种模式的优点是餐厅可以保证菜品的独特性和商业价值，但缺点是顾客无法自由地修改或创新这道菜。
“开源”则像是一个公开的食谱。比如你在网上找到一个烘焙蛋糕的食谱，里面详细列出了所有需要的食材、步骤，甚至烘焙温度和烘焙时间等，你可以按照这个食谱制作蛋糕，也可以根据自己的口味调整配方，比如增加巧克力或换成其他水果。你可以和朋友分享这个食谱，也可以将自己改良后的版本分享给更多人。开源的模式鼓励大家共同参与、改进和分享，让一个东西（比如软件）能够不断变得更好。
用一句话总结就是：“闭源”就像餐厅的秘制菜品，只有内部人员知道配方；而“开源”就像公开的食谱，任何人都可以查看、使用和改良。
“开源”和“闭源”对ＡＩ生态有啥影响？
在AI生态中，“开源”和“闭源”往往二者并存，显然，大语言模型的开发采用开源模式或闭源模式均各有利弊：
总的来看，开源降低了垂域大模型的开发门槛，加速了垂域应用的创新，适合推动技术普及和社区合作；闭源则更注重商业价值、安全性和隐私保护，适合特定的商业和敏感应用场景。从数据安全与隐私保护层面来看，开源模型需防范数据被恶意利用，闭源模型则需确保数据的透明度和可审计性。
当前，AI生态的天平已开始向开源大模型路线倾斜。据环球时报2月14日社评：AI的技术发展遵循“开源—创新—迭代”的螺旋式前进路径，全球科技以及经济发展，也是在遵循着“开源”的逻辑。
今年2月初，OpenAI首席执行官山姆·奥特曼（Sam Altman）曾罕见的承认，OpenAI的闭源策略“站在了错误的一边”。2月14日，百度官方宣布下一代文心大模型4.5将开源；2月18日，昆仑万维宣布开源中国首个面向AI短剧创作的视频生成模型SkyReels-V1；就连马斯克在发布Grok3当天也表示前代大模型Grok2将开源。
琶洲实验室团队开源全新算法ＮＬＦＴ实现大语言模型平民化
此前，由琶洲实验室联合华中科技大学、华南理工大学科研团队在小样本微调领域取得重要进展。论文“Natural Language Fine-Tuning”提出了一种简单、低成本且极大提高准确率的全新方案——自然语言微调（NLFT），该方案大幅降低了大语言模型的准入门槛，使得更多科研机构和企业能够在常规计算设备上实现高效微调。这一成果不仅为大语言模型的普及铺平了道路，也为人工智能技术的普及应用提供了新的可能性。
我们将大型语言模型类比于学生，大语言模型的微调过程则类似于学生的学习过程。在NLFT方案下，学生通过从详细批改出得分点与失分点的答卷中学习。通过将目标模型自身作为自然语言评价器，可以实现对学生的答题过程细粒度的分析，标注出得分点与失分点，同时也不需要任何额外的外部指导。初期如果这个学生的学习能力较弱，他会通过示范案例来学习，即学习那些高分考生的答卷内容，这种方式可以在短期内显著提升他的能力。相反，如果这个学生一开始表现很好，他可以通过自学，即从自己的答卷中总结经验，巩固已有知识点，同时避免失分点（类似于不断刷题）。通过这种“双重学习”（Dual Learning）过程，NLFT展现出了颠覆性的效果。
目前，团队已经开源了所有的代码、数据、模型，以供研究者在此基础上探索改进，并确保论文中每个数据点真实可复现。
详情见：https://mp.weixin.qq.com/s/JFsfyTgo1Kz1InyE_NuhTA
当前，
全球AI发展正站在十字路口。
是继续依赖算力霸权构筑技术高墙？
还是通过普惠合作实现共同繁荣？
AI发展的明天，
或许将以“竞争中共生”定义。
琶洲实验室顺应发展潮流，拥抱开源，
共建和谐、开放的AI生态。
资料来源：环球时报、百度开发者中心、腾讯网、搜狐网等。
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