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李彦宏：开源模型是智商税，闭源模型更强大，推理成本更低 7月5日，2024世界人工智能大会（WAIC 2024）期间，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏接受采访时表示，开源其实是一种智商税。“当你理性地去想，大模型能够带来什么价值，以什么样的成本带来价值的时候，就会发现，你永远应该选择闭源模型。今天无论是ChatGPT、还是文心一言等闭源模型，一定比开源模型更强大，推理成本更低。”

宝玉

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科学技术新闻政治

Anya Rossi• Live Now

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10 条评论

宝玉的头像

宝玉2 年前

7月4日，2024世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议产业发展主论坛召开，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏在谈及开源闭源之争时表示，开源大模型在学术研究、教学领域等特定场景下有存在的价值，但并不适用于大多数应用场景。在激烈竞争的环境中，需要让业务效率比同行更高、成本比同行更低时，商业化的闭源模型是最能打的。

宝玉的头像

宝玉2 年前

4月16日，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏在Create 2024百度AI开发者大会上表示，开源模型会越来越落后。他认为，有了最强大的基础模型文心4.0，可以根据需要，兼顾效果、响应速度、推理成本等各种考虑，剪裁出适合各种场景的更小尺寸模型，并且支持精调和持续预训练(Post-Pretrain)。这样通过降维剪裁出来的模型，比直接用开源模型调出来的模型，同等尺寸下，效果明显更好；同等效果下，成本明显更低。

Mr Panda 的头像

Mr Panda2 年前

即便交智商税，也要交给chatgpt，而不是文心一言。

StLi 的头像

StLi2 年前

看了这个视频，感觉自己又交了一些什么税😂

Yangyi 的头像

Yangyi2 年前

李彦宏招骂已经成为了宝玉的流量密码哈哈

Nasool 的头像

Nasool2 年前

没什么逻辑。看来百度之所以烂，是从上到下都烂。

Jason Mi 的头像

Jason Mi2 年前

开源的不花钱算啥智商税，一个月59.9人民币的文心4.0才是智商税😅

Y11 的头像

Y112 年前

别说了，人家也挺无辜的. 他也是被下面干活的人骗的. 在这样的大厂工作过你就知道，老板接触不到真实信息的，全是被包装过的.

春哥上树的头像

春哥上树2 年前

这傻逼一直活在一群高管给他编制的信息茧房里，曾经的一手好牌打的稀烂

Dan 的头像

Dan2 年前

Given a large enough beta-tester and co-developer base, almost every problem will be characterized quickly and the fix obvious to someone. --Linus's law

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黄仁勋提到：优秀的AI开源模型对整个行业都是好事，无论它来自哪里... 在和 axios 的最新访谈中，Jensen已经聊到了中国的开源模型和美国闭源模型的看法，今天又特意注册X发文说明为什么开源模型很重要..... 他说：“这些中国模型非常优秀，优秀的开源模型就应该被使用” “我认为优秀的AI开源模型对整个行业都是好事，显然，只要有优秀的AI，即使是开源的，无论它来自哪里，都会带来更多的使用” “优秀的模型带来大量使用，大量使用带来巨大增长。而这只是个开始” “DeepSeek当时就是这样，Kimi也会是这样” “还有一个误解是，开源模型会对闭源模型构成对抗，这也是错的”

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梭哈.AI

51,188 次观看 • 2 个月前

黄仁勋：开源模型可以蒸馏闭源模型，因为学习别人就是AI的本质！黄仁勋在 Axios 最新专访：当记者问他“开源模型到底该不该被允许蒸馏闭源模型”时，老黄没有避重就轻，直接给蒸馏技术贴上了合法性标签。人类每天都在互相提问和学习，AI 凭什么不能从其他模型里提取知识？未来的互联网 99% 的内容都是 AI 生成的，模型蒸馏模型不仅合规，更是唯一的演进路径。知识蒸馏让小模型变聪明，而更聪明的 AI 才是更安全的 AI。从联合 Meta、微软向国会发信，到接受采访力挺蒸馏，英伟达的逻辑始终保持着高度的商业一致性：把基础模型层通过开源和蒸馏彻底商品化，打掉闭源 API 的高额溢价，让所有人都能用几分钱成本运行专有模型。

黄仁勋：开源模型可以蒸馏闭源模型，因为学习别人就是AI的本质！黄仁勋在 Axios 最新专访：当记者问他“开源模型到底该不该被允许蒸馏闭源模型”时，老黄没有避重就轻，直接给蒸馏技术贴上了合法性标签。人类每天都在互相提问和学习，AI 凭什么不能从其他模型里提取知识？未来的互联网 99% 的内容都是 AI 生成的，模型蒸馏模型不仅合规，更是唯一的演进路径。知识蒸馏让小模型变聪明，而更聪明的 AI 才是更安全的 AI。从联合 Meta、微软向国会发信，到接受采访力挺蒸馏，英伟达的逻辑始终保持着高度的商业一致性：把基础模型层通过开源和蒸馏彻底商品化，打掉闭源 API 的高额溢价，让所有人都能用几分钱成本运行专有模型。

比特币橙子Trader

76,415 次观看 • 2 个月前

Anthropic CEO Dario谈开源模型： - 大模型开放权重不同于软件开源，不存在开发者社区的反向贡献。 - 开源只是吸引注意力的幌子，用户只关心这个模型是否好用。Deepseek开源与否都无所谓，作为一个超大模型，推理起来很困难。 - 开源并不等于免费，推理服务器运行，是有成本的。

Anthropic CEO Dario谈开源模型： - 大模型开放权重不同于软件开源，不存在开发者社区的反向贡献。 - 开源只是吸引注意力的幌子，用户只关心这个模型是否好用。Deepseek开源与否都无所谓，作为一个超大模型，推理起来很困难。 - 开源并不等于免费，推理服务器运行，是有成本的。

高级分析师

1,483,571 次观看 • 1 年前

黄仁勋回应「开源模型是否应该被允许蒸馏闭源模型」：蒸馏本质上就是学习，而学习是智能的基础。人类一直在互相学习，AI也一样。早期模型从互联网的人类知识中学习，未来互联网可能有99%的内容由AI生成，AI之间互相学习将成为常态。他认为，AI能够学习是好事，因为更聪明的AI，也可能更安全。

黄仁勋回应「开源模型是否应该被允许蒸馏闭源模型」：蒸馏本质上就是学习，而学习是智能的基础。人类一直在互相学习，AI也一样。早期模型从互联网的人类知识中学习，未来互联网可能有99%的内容由AI生成，AI之间互相学习将成为常态。他认为，AI能够学习是好事，因为更聪明的AI，也可能更安全。

AI Will

14,905 次观看 • 2 个月前

现在图生视频都在5秒或10秒，10秒的看上去像5秒的慢放，这个无论是在开源模型还是闭源模型上都有类似效果。尤其对于商业闭源视频来说，如果花费一倍以上的成本生成的10秒视频却只是5秒的慢放版，那就显得太不划算了。这里尝试一个方案：从商业闭源模型生成5秒视频，然后用插帧模型生成10秒视频，以下是使用Topaz插帧和原生的对比，供这里尝试一个方案：从商业闭源模型生成5秒视频，然后用插帧模型生成10秒视频，以下是使用Topaz插帧和原生的对比，供大家参考。 #女s #les #女仆 #AI视频

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现在图生视频都在5秒或10秒，10秒的看上去像5秒的慢放，这个无论是在开源模型还是闭源模型上都有类似效果。尤其对于商业闭源视频来说，如果花费一倍以上的成本生成的10秒视频却只是5秒的慢放版，那就显得太不划算了。这里尝试一个方案：从商业闭源模型生成5秒视频，然后用插帧模型生成10秒视频，以下是使用Topaz插帧和原生的对比，供这里尝试一个方案：从商业闭源模型生成5秒视频，然后用插帧模型生成10秒视频，以下是使用Topaz插帧和原生的对比，供大家参考。 #女s #les #女仆 #AI视频

獨自懵逼

20,395 次观看 • 1 年前

为了省钱去搞开源大模型？黄仁勋说，你们想错了。坦白讲，闭源模型其实更便宜。但其实只要算一笔账就明白了。开源模型本身是免费的。但你拿到手之后呢？你得找人去微调，去建安全护栏，去做评估测试。还得自己搭服务器去托管。干这些活，需要大量顶级的专业人才。养这帮专家的成本，高得吓人。反而用闭源模型，不用自己建，不用自己练，直接掏钱买服务更划算。那既然更贵，为什么还要开源？黄仁勋给出了答案：为了控制权。当你的企业需要针对极其专业的场景做适配时。你必须能把模型拆开、完全按照自己的意图来改造。这种时候，只能用开源。图便宜，用闭源。要方向盘，选开源。这两者，压根就不在一个赛道上。

为了省钱去搞开源大模型？黄仁勋说，你们想错了。坦白讲，闭源模型其实更便宜。但其实只要算一笔账就明白了。开源模型本身是免费的。但你拿到手之后呢？你得找人去微调，去建安全护栏，去做评估测试。还得自己搭服务器去托管。干这些活，需要大量顶级的专业人才。养这帮专家的成本，高得吓人。反而用闭源模型，不用自己建，不用自己练，直接掏钱买服务更划算。那既然更贵，为什么还要开源？黄仁勋给出了答案：为了控制权。当你的企业需要针对极其专业的场景做适配时。你必须能把模型拆开、完全按照自己的意图来改造。这种时候，只能用开源。图便宜，用闭源。要方向盘，选开源。这两者，压根就不在一个赛道上。

墓碑科技

22,272 次观看 • 2 个月前

最近发现一个实用的开源项目：OpenCodex。它可以让 Codex 不再局限于 GPT 模型，还能接入 Kimi、Grok、GLM 等其他大模型。配置一次后，原来的 Codex 应用和工作流基本不用变，需要时直接切换模型即可。开源地址

最近发现一个实用的开源项目：OpenCodex。它可以让 Codex 不再局限于 GPT 模型，还能接入 Kimi、Grok、GLM 等其他大模型。配置一次后，原来的 Codex 应用和工作流基本不用变，需要时直接切换模型即可。开源地址

雪踏乌云

340,096 次观看 • 2 个月前

AI界大佬李飞飞眼光和远见是真的超前啊！直言：“空间智能是人工智能的下一个前沿” 在11个月年YC 的访谈中李飞飞 Fei-Fei Li ： “世界模型要超越平面像素、超越语言，真正捕捉3D结构和空间智能。” 这句话和因果世界模型简直是天作之合。杨立昆、李飞飞这些人在推的世界模型，本质上都在往“真正理解物理世界”这个方向走。但光有3D结构和空间智能还不够，如果模型只学会了相关性，桌子高了2cm还是会直接翻车。 Aether AI的因果世界模型正好补上了这一块：不只是看到“手伸过去物体掉下来”，而是理解“为什么掉、怎样才能不掉”。因果结构让世界模型从“看起来像”进化到“真正懂”。现在两条路线在同时推进：一条是让世界模型拥有更强的3D和空间表征，另一条是给它装上因果推理引擎。两者结合之后，物理AI才有可能从“会模仿”变成“会思考”。这波理念上的对齐，感觉具身智能的下一个范式已经在慢慢成形了。原访谈完整版地址见评论区👇🏻

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Berryxia.AI

21,422 次观看 • 3 个月前

🚨Grok4.5不是来抢世界第一王座的，而是来重新定义AI性价比的。当顶级模型能力越来越接近，真正的竞争就会变成效率和成本之战。Grok4.5的打法很清晰：我未必是绝对最强，但可以用更低成本，给你接近第一梯队的工程能力。这会给整个顶级模型定价体系带来巨大压力。

🚨Grok4.5不是来抢世界第一王座的，而是来重新定义AI性价比的。当顶级模型能力越来越接近，真正的竞争就会变成效率和成本之战。Grok4.5的打法很清晰：我未必是绝对最强，但可以用更低成本，给你接近第一梯队的工程能力。这会给整个顶级模型定价体系带来巨大压力。

谢嘉琪 Jiaqi

17,125 次观看 • 2 个月前

小卷毛 Dario 这次是真被开源模型搞应激了😂 他认为 AI 圈所谓的“开源”，多数只是开放权重。权重给你，不代表免费，更不代表谁都能低成本跑起来。真正决定竞争力的，还是模型能力、推理速度和部署成本。主持人问：“但如果它免费，而且运行成本很低呢？” 他马上反驳：“它不免费，推理本身就要花钱，还得有人把它跑得足够快。” 看完我的感觉是：他说中了一半，但另一半没讲。开放权重确实不等于免费，但它带来的私有部署、可控性、可审计性和生态创新，难道都不算价值？当模型逐渐变成基础设施，能力、成本和控制权，你会把哪个排第一？

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Vincent

29,034 次观看 • 3 个月前

仅次于Suno V5.5的音乐模型就这么悄默声的开源了。 Minimax开源MiniMax-Music3，效果非常非常非常好的AI音乐模型。最长可以生成5分钟长度的歌曲，而且可控性非常强，能通过提示词编排歌曲结构、人声、节奏、歌词等各个方面细节。 Minimax先开源了视频模型H3，再开源音频模型Music3，把家底都给开源出来了。下方视频是我生成的音乐。模型：在线体验：

仅次于Suno V5.5的音乐模型就这么悄默声的开源了。 Minimax开源MiniMax-Music3，效果非常非常非常好的AI音乐模型。最长可以生成5分钟长度的歌曲，而且可控性非常强，能通过提示词编排歌曲结构、人声、节奏、歌词等各个方面细节。 Minimax先开源了视频模型H3，再开源音频模型Music3，把家底都给开源出来了。下方视频是我生成的音乐。模型：在线体验：

Gorden Sun

56,789 次观看 • 1 个月前

Dario Amodei 这段谈 AI 竞争，信息量挺大。很多人以为中国开源模型追上来以后，前沿模型公司的护城河就没了。但 Dario 的判断刚好相反：在 AI 里，真正的护城河不是开不开源，也不是谁模型更多。而是 intelligence 本身。他说得很直白：大家不会为了便宜一点、开放一点，就长期接受“没那么聪明”的模型。只要前沿模型每年还在 10 倍级别增长，领先者和追赶者之间就不是差一点，而是可能差一个时代。

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Vincent

73,230 次观看 • 3 个月前

今天 Meta 发布了最新的开源模型的 Llama 3 首发和之前一样，包括了 8B 和 70B 两个版本，小扎说还有个 400B 参数的大号版预计在夏天发布，这可能是第一个 GPT-4 级别的开源模型！Meta 这次在 15T 的数据集上训练了一个 8B 的小模型，在参数规模、易用性和推理能力上做了最佳平衡，看来有算力真香😄 同时 Meta 也推出了自己的 ChatGPT 产品 Chat AI 了。。其实 HuggingChat 也不错的你可以在这里体验所有的开源大语言模型

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indigo

183,917 次观看 • 2 年前

K3这记开源重锤太狠——2.8万亿参数、100万上下文、前端编程Arena登顶，单任务才0.94刀，是Opus 4.8的一半，直接把美国“闭源=高溢价API”的护城河砸出大洞，企业一算账就懒得为那点边际能力交几倍智商税了。华尔街立马慌的是估值链：OpenAI/Anthropic的万亿故事靠“只有我能做”撑着，现在开源追到95%能力+本地部署零边际成本，AI基建ROI要重算，英伟达到港股模型股全被拖下水。说到底大模型是重资产、技术领先只是阶段性的，切换成本又极低，K3一出来就变“开源普惠+价格战”，闭源暴利时代算是被掀桌了

K3这记开源重锤太狠——2.8万亿参数、100万上下文、前端编程Arena登顶，单任务才0.94刀，是Opus 4.8的一半，直接把美国“闭源=高溢价API”的护城河砸出大洞，企业一算账就懒得为那点边际能力交几倍智商税了。华尔街立马慌的是估值链：OpenAI/Anthropic的万亿故事靠“只有我能做”撑着，现在开源追到95%能力+本地部署零边际成本，AI基建ROI要重算，英伟达到港股模型股全被拖下水。说到底大模型是重资产、技术领先只是阶段性的，切换成本又极低，K3一出来就变“开源普惠+价格战”，闭源暴利时代算是被掀桌了

WangNextDoor

20,471 次观看 • 2 个月前

一个模型搞定视频+音频+口型! 你看到的这个就是 LTX 刚刚发布的 LTX-2 开放权重大模型, 这个模型可以文生视频或者图生视频, 这个模型最大的特点是在保证了画质和一致性的同时, 可以生成音频! 而且音频和口型完全适配! 并且说话人神态也非常棒! 模型大小是 19B, 相当可用! 演示视频是我用 HuggingFace Zero GPU 生成的 demo, 10秒视频大概需要5分钟左右生成时间. 我测试目前来看最大的优点就是口型和声音生成得非常好, 并且一致性很高. 指定人物使用什么样的银色就能稳定生成. 当然模型也有不足之处, 主要是还是偶尔能看到模型生成人物皮肤的那种油腻感. 当然官方的 pro 版本在这点上处理的更好, 并且 pro 版本支持4K分辨率输出, 当然 pro 版本是没有开源的.

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karminski-牙医

19,836 次观看 • 9 个月前

【黄仁勋演示Agent概念视频】前沿模型API调用+本地模型处理私密信息+能识别意图的模型选择器+小型机器人多模态交互（Reachy mini）= 私人智能助手。可以看看原视频，感受下未来和Agent一起工作和生活的一天是什么样吧。

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傅盛

113,772 次观看 • 9 个月前

这可能是今年最值得看的一堂AI课程。全程40 分钟，Kimi创始人杨植麟，把未来几年 AI 发展的关键逻辑讲透了。从 Scaling Law，到下一代模型架构，再到 Agent 智能，他没有只讲一个产品，而是在拆解一个更大的问题：未来的 AI，究竟会如何进化？过去几年，大模型竞争靠的是更大的参数、更强的算力。但下一阶段，真正决定胜负的，是模型效率、推理能力，以及能不能从“聊天工具”变成真正能够完成复杂任务的智能体。如果你想理解 GPT、Kimi、Claude 等大模型未来会走向哪里，这 40 分钟非常值得收藏。看懂这堂课，可能就看懂了未来几年 AI 行业最大的变化。

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0x鸣人

38,876 次观看 • 2 个月前