【ITBEAR】8月25日消息，在開源軟件界，Llama3一度被譽為“汗血寶馬”，然而近期其市場表現卻似乎不盡如人意。
據ITBEAR了解，盡管Llama3在開發者群體中曾收獲廣泛好評，但在全球最大云計算服務商亞馬遜的AWS平臺上，其受歡迎程度已顯著下滑。與此同時，微軟云平臺上的Llama3也同樣遭遇了冷遇，銷售人員甚至不再主動推銷這一模型。這一現象引發了業界對Llama3及其開源模式的廣泛討論。
進一步的數據揭示了Llama3下載量的下滑趨勢。meta最新推出的Llama 3.1 405B模型，在上線一個月后的下載量僅為360萬，與前一代模型相比降低了40%。這一數據無疑加劇了市場對Llama3前景的擔憂。
那么，究竟是什么原因導致了Llama3的一路遇冷呢？其中一個核心問題在于“假開源”。當前的開源大模型大多僅開放參數和調用接口，而訓練數據、訓練代碼、算法等核心部分并未真正開源。這種有限開源的模式讓開發者難以在模型的基礎上進行真正的創新和改進。
百度的李彥宏曾對此問題提出過尖銳的批評。他指出，很多人混淆了模型開源和代碼開源的概念，所謂的模型開源往往只能拿到一堆參數，而無法獲取到訓練這些參數的具體數據和代碼。這使得開發者難以站在“巨人的肩膀上”進行迭代開發，從而限制了開源模型在商業社會和企業服務市場的應用。
斯坦福人工智能團隊的測評結果也進一步印證了這一點。他們的測評顯示，開源大模型在多個關鍵指標上全面落后于閉源大模型。尤其是在AgentBench項目上，閉源模型的評分高達4分，而開源模型僅為0.96分，兩者之間的差距高達300%。
除了性能上的差距外，開源大模型還存在一系列其他問題。例如，海外開源模型大多未經過嚴格的安全測試，存在安全隱患。同時，開源模型需要企業自行進行精調和優化，這對于缺乏足夠算力和技術資源的個人玩家和小企業來說是一個巨大的挑戰。
美國知名AI創業者、VRSEN公司的創始人Arsenii Shatokhin在訪談中直言不諱地表示：“我們只有一兩個客戶有足夠資源來精調或運行700億參數的Llama開源模型。”這一說法進一步揭示了開源大模型在實際應用中的局限性。
結合真實的市場反饋和落地經驗后，Arsenii Shatokhin分析出Llama3等開源大模型賣不動的另一重要原因——效率低、性價比更低。他解釋說，與閉源大模型相比，開源模型在API優化效率上存在明顯劣勢。這使得企業在使用開源模型時需要付出更高的成本和更多的努力。
谷歌前CEO Eric Schmidt也曾對開源模式在AI行業的適用性提出過質疑。他認為，盡管開源是一個好的模式，并在谷歌歷史上發揮了重要作用，但AI行業的成本太高，開源模式難以承擔。同時，他還強調了自己投資的法國大模型公司Mistral將從開源轉為閉源路線的決定。
綜上所述，Llama3在市場上的遇冷或許預示著大模型開源與閉源之爭的一個轉折點。隨著市場對效率和性價比的要求不斷提高，閉源大模型或許將在未來占據更大的市場份額。
