Открытые и проприетарные модели больших языковых моделей (LLM) отличаются доступом к исходному коду и обучающим данным. 12

Открытые модели (с открытым исходным кодом) предоставляют пользователям полный доступ к базовой архитектуре, весам и обучающим данным. 1 Это позволяет выполнять точную настройку, модификацию и развёртывание без использования внешних API или сервисов. 1 Такие модели можно свободно использовать, модифицировать и распространять. 2 Примеры: Llama 3.1, DeepSeek-R1 и Mistral. 4

Проприетарные модели (с закрытым исходным кодом) разработаны, поддерживаются и контролируются конкретными организациями, часто крупными технологическими компаниями. 2 Такие модели обычно предлагаются в виде готовых к развёртыванию решений, обеспечивающих надёжность, масштабируемость и поддержку, но за определённую плату. 2 Пользователи проприетарных моделей не могут напрямую влиять на их обучение или адаптировать под конкретные задачи. 3 Примеры: GPT-4, Claude 3 Opus. 4

Таким образом, открытые модели обеспечивают гибкость, контроль и экономическую эффективность, хотя могут уступать в некоторых специализированных задачах. 4 Проприетарные модели предлагают высочайшую производительность и постоянное обновление, но требуют значительных затрат. 4