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Meta發(fā)新模型Muse Spark：從開源轉(zhuǎn)向封閉，閉源陣營(yíng)的最后一博？

2026-04-10 10:18

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(yíng)，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(guó)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。

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來源：雷科技

本文圖片來自：123RF 正版圖庫(kù)

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(yíng)的最后一博？

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