Meta發(fā)新模型Muse Spark:從開源轉(zhuǎn)向封閉,閉源陣營的最后一博?
開源/閉源,各取所需。
今日凌晨,Meta 發(fā)布旗下全新模型 Muse Spark,這是一款定位于高效率與個(gè)性化能力的生成式模型,支持文本、圖像等多模態(tài)理解,并被設(shè)計(jì)為直接嵌入 Meta 自有產(chǎn)品體系中使用,如Facebook、Instagram、WhatsApp、Messenger 及 AI 眼鏡產(chǎn)品,后續(xù)都將接入。
但 Muse Spark 真正讓人感到意外的是,這次 Meta 并沒有和此前的 Llama 一樣做開源模型,而是轉(zhuǎn)向封閉模型,并將其能力與平臺(tái)深度綁定。實(shí)際上,模型的開源與閉源,一直都是 AI 廠商們意見分歧較大的兩個(gè)選擇。

(圖源:Meta)
過去兩年,大模型的發(fā)展邏輯主要圍繞規(guī)模展開,參數(shù)量、訓(xùn)練數(shù)據(jù)和算力投入構(gòu)成了競(jìng)爭(zhēng)的核心指標(biāo)。以 OpenAI 和 Anthropic 為代表的閉源陣營,在這一階段建立了明顯優(yōu)勢(shì),因?yàn)槟P陀?xùn)練需要耗費(fèi)大量的資金,這些公司選擇閉源,顯然是要為商業(yè)化做更好的準(zhǔn)備。
但以 DeepSeek、阿里的 Qwen,以及月之暗面的 Kimi 為代表的開源模型,在推理能力、成本控制以及部署靈活性上快速進(jìn)步,逐漸縮小與頭部閉源模型之間的差距。它們的開源模式,使越來越多企業(yè)開始嘗試自建模型或私有化部署,開發(fā)者也更傾向于基于開源模型進(jìn)行二次開發(fā),使用成本明顯低于封閉模型。

(圖源:Meta)
當(dāng)開源模型已經(jīng)成為整個(gè)行業(yè)的新趨勢(shì),Meta 卻選擇在這個(gè)節(jié)骨眼上從開源轉(zhuǎn)向閉源,這也不禁讓人懷疑,開源真的已經(jīng)強(qiáng)到可以定義行業(yè)了嗎?閉源真的能讓 Meta 過去燒掉的千億美元成本得到回報(bào)嗎?
開源模型對(duì)閉源模式的威脅太明顯了
實(shí)際上,早在 2023 年 Meta 就成為開源模式的頭號(hào)玩家,這一年發(fā)布的 LLaMA 系列模型逐步向開發(fā)者開放使用,這是第一次有接近主流水平的大模型以開源的模式與大眾見面。
但真正意義上把開源這件事做到能直接威脅 OpenAI、 Anthropic的,是 DeepSeek。2025 年 1 月,DeepSeek-R1 正式發(fā)布,官方直接把它定義為 fully open-source(完全開源模型),并放出了技術(shù)報(bào)告、模型權(quán)重和 MIT 許可證,甚至連蒸餾出來的小模型也一起開放。
DeepSeek 還徹底改變了行業(yè)對(duì)成本的想象,官方表示,其模型只用兩個(gè)月、不到 600 萬美元就完成構(gòu)建,而且用的是受限版本的英偉達(dá) H800 芯片。DeepSeek 還曾透露過,R1 的訓(xùn)練成本約為 29.4 萬美元。就是這么個(gè)「低成本」,DeepSeek 直接引起了股市大地震,英偉達(dá)曾一日蒸發(fā)達(dá) 5930 億美元市值。

(圖源:Deepseek)
同樣是開源玩家,阿里的 Qwen 直接把開源做成了一整套體系,持續(xù)把不同尺寸、不同模態(tài)、不同任務(wù)方向的模型及時(shí)更新,讓開發(fā)者可以第一時(shí)間用上最新的 Qwen 模型進(jìn)行二次開發(fā)。據(jù)官方報(bào)告稱,Qwen 模型家族在Hugging Face 上的累計(jì)下載量已經(jīng)達(dá)到 7 億次,成為當(dāng)時(shí)全球使用最廣泛的開源 AI 模型之一。

(圖源:阿里)
更重要的是,阿里證明了開源模型是形成生態(tài),也可以被企業(yè)接入、被開放者二次開發(fā),甚至改成各種用途的模型等。
月之暗面的 Kimi 則是把這些能力更具象化到實(shí)戰(zhàn)場(chǎng)景里。早期的 Kimi 是以強(qiáng)上下文被大眾熟知,讓模型可以穩(wěn)定處理長(zhǎng)文檔和復(fù)雜信息,但在 2026 年,月之暗面開源 Kimi2.5,模型在多模態(tài)、工具調(diào)用和結(jié)構(gòu)化輸出上的能力得到加強(qiáng),同時(shí)還具備了在同一個(gè)流程里完成大量不同任務(wù)的能力。

(圖源:月之暗面)
在短短一年時(shí)間里,閉源模型曾經(jīng)的優(yōu)勢(shì)都在被這些開源模型狠狠沖擊。一是能力部分,以前閉源廠商只要比別人強(qiáng)很多,用戶就愿意接受黑盒和高價(jià),因?yàn)闆]有別的選擇,而 DeepSeek、Kimi 等開源玩家把同樣強(qiáng)的能力以更低的價(jià)格拋給市場(chǎng),幾乎沒有企業(yè)和開發(fā)者能拒絕這樣的誘惑。
二是產(chǎn)品的完整度。OpenAI、 Anthropic、Google Gemini 都有很完整的模型家族,問答、視覺、圖像等,但 Qwen、Kimi 也開始補(bǔ)齊了這部分能力,也擁有了更完整的多模態(tài)能力。這就顯得封閉模型的「高價(jià)」,更沒有必要了。
此外,以 Anthropic 為代表的閉源模型廠商,一直以高度的控制力為名,但企業(yè)在嘗試過可以用開源模型去做更適合自己的工作流程之后,對(duì)只開放 API 的這些閉源模型更加無感了。
拆開來看,開源模型是一步一步在拆掉閉源模型的「護(hù)城河」,一開始是技術(shù)壟斷,然后是價(jià)格,最后是生態(tài)。所以,Meta 的 Muse Spark 突然定位為閉源模型這件事,才會(huì)突然引起爭(zhēng)議,畢竟開源模型已經(jīng)被主流市場(chǎng)認(rèn)可,作為開源模型玩家的鼻祖之一,Meta 完全可以順著這個(gè)優(yōu)勢(shì)做下去。但 Meta 也有身不由己的理由,那就是開源模型 Llama 始終沒有得到應(yīng)有的回報(bào)。
閉源模型們都在死守什么?
既然開源模型已經(jīng)把能力、價(jià)格和生態(tài)一步步補(bǔ)了上來,為什么 OpenAI、Anthropic、Google,甚至最早把開源這扇門推開的 Meta,到今天反而都在把模型收得更緊?其實(shí)背后的原因也很好理解。
相比起開源模型,OpenAI、Anthropic 這些閉源模型玩家更早摸透了商業(yè)變現(xiàn)的本質(zhì)。開源模型當(dāng)然也能賺錢,但它的賺錢路徑通常更散,可能是云資源、托管、工具鏈、企業(yè)定制,模型本身并不直接收錢。但閉源模型就不一樣了,收費(fèi)方式簡(jiǎn)單得多,API、訂閱、企業(yè)服務(wù),只要能給一套完整可用的服務(wù),然后就是坐等收錢。
數(shù)據(jù)顯示,OpenAI 2025 年 6 月的年化收入已經(jīng)達(dá)到 100 億美元,2026 年 1 月又進(jìn)一步突破 200 億美元;Anthropic 2025 年 5 月的年化收入達(dá)到 30 億美元,到 2025 年 10 月又接近 70 億美元,而且約 80% 的收入都來自企業(yè)客戶。

(圖源:CNBC)
此外,就從產(chǎn)品本身來說,閉源模型還存在一定的優(yōu)勢(shì)。開源模型這兩年進(jìn)步很快,很多能力已經(jīng)足夠強(qiáng),但它大多數(shù)時(shí)候還是一段底層能力,需要開發(fā)者和企業(yè)自己去部署、改造、接進(jìn)業(yè)務(wù)系統(tǒng)里,最后才能變成一個(gè)真正能用的東西。但閉源模型就是直接從廠商手里買一整套服務(wù),即便價(jià)格高一些,那也是到手可用的程度。
因此,閉源廠商死守的其實(shí)就是已經(jīng)成型的產(chǎn)品形態(tài)和不會(huì)被別人改動(dòng)的入口,而且這套方案已經(jīng)有明顯的盈利能力,自然也就沒必要輕易放棄。同樣地,Meta 在 Llama 上,確實(shí)把開源這件事往前推了一大步,受到了很多開發(fā)者的支持,但這些年狂砸千億美元,最終也是沒有看到什么實(shí)質(zhì)性的回報(bào)。
再且說,Muse Spark 其實(shí)本就傾向于依賴 Meta 旗下社交平臺(tái)與應(yīng)用數(shù)據(jù)打造的模型基地,對(duì)于這樣的一個(gè)模型,Meta 更沒有理由去開源給開放者、企業(yè)隨意更改使用。
開源還是閉源,這是一個(gè)問題
實(shí)際上,到了今時(shí)今日,開源與閉源已經(jīng)不是技術(shù)上的爭(zhēng)執(zhí),畢竟兩者的能力基本打成平手,越新的模型在某些能力上就會(huì)越有優(yōu)勢(shì),無關(guān)開源/閉源。
李彥宏算是國內(nèi)最早公開站到閉源這一邊的人。早在 2024 年,他就明確說過,開源大模型的意義沒有外界想象得那么大,理由也很直接,生成式 AI 和 Linux、Android 這種傳統(tǒng)開源軟件不一樣,普通用戶根本看不到參數(shù)是怎么變化的,也不是那么在乎。在李彥宏看來,閉源模型才有更強(qiáng)的商業(yè)化能力,只有能持續(xù)賺錢,廠商才有足夠的算力投入和人才儲(chǔ)備把模型繼續(xù)往前推。

(圖源:人工智能大會(huì)論壇/百度 CEO 李彥宏)
相反,馬斯克卻更支持大模型開源,雖然更多人認(rèn)為這只是他用來惡心 OpenAI 的一個(gè)手段,但他也確確實(shí)實(shí)把 Grok 的模型開源了。
當(dāng)然,Grok 確實(shí)在做開源模型,但馬斯克也有自己的小心思。每一代 Grok 新模型發(fā)布之際,馬斯克都選擇再擇機(jī)開源舊版本,本質(zhì)上還是先把最核心的能力握在自己手里,等新版本推出后,再把前一代模型放出去。說白了,他并沒有真的放棄閉源邏輯,只是把「開放」變成了競(jìng)爭(zhēng)策略的一部分。

(圖源:路透社)
而文心大模型也在 DeepSeek 問世不久后,也就是 2025 年的 6 月,正式把文心 4.5 開源。雖然這一波顯然是在「打臉」李彥宏曾經(jīng)的發(fā)言,但開源也確實(shí)幫助文心大模型快速擴(kuò)散出去,吸引到更多開發(fā)者加入。
因此,在雷科技看來,開源和閉源天生就不是絕對(duì)對(duì)立的。開源更容易推動(dòng)技術(shù)擴(kuò)散,大量開發(fā)者加入進(jìn)來,推動(dòng)行業(yè)的發(fā)展,也更容易把模型做成基礎(chǔ)設(shè)施,讓中小企業(yè)受益。至于閉源則更容易形成可持續(xù)的投入回路,把產(chǎn)品、算力、數(shù)據(jù)和責(zé)任綁在一起,就像李彥宏說的,只有盈利才有辦法繼續(xù)投入。兩種模式都各有各的道理,它們出發(fā)點(diǎn)不同,視角自然也就不同。在未來的很長(zhǎng)一段時(shí)間里,開源/閉源都不會(huì)被其中一方打敗而徹底退場(chǎng),但哪個(gè)方向更具優(yōu)勢(shì),或許還要時(shí)間給我們答案。
OpenAIMeta阿里巴巴月之暗面xAI
來源:雷科技
本文圖片來自:123RF 正版圖庫
原文標(biāo)題 : Meta發(fā)新模型Muse Spark:從開源轉(zhuǎn)向封閉,閉源陣營的最后一博?
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