开源专题 · 开源到底开的是什么 真开源 vs 假开源:怎么看懂一张许可证 几乎每家都说自己「开源」,但这个词在各家嘴里的含义差得很远。有的能随便商用,有的用户量一大就要另外签合同,有的只是发了篇论文。学会自己判断,比记住谁家开源更有用。 一句话速览 三个问题定位开放程度;用同一套尺子横量 Qwen、Mistral、DeepSeek、Llama 与只给 API 的模型 三个问题,问完就有答案
不用读完整份许可证。按顺序问下面三个问题,绝大多数模型的开放程度就定位清楚了。
问题 1 权重文件能下载吗? 能下载,才谈得上后面所有事情。只能通过 API 调用的模型,无论宣传里怎么写,你都拿不到上一节说的那个控制权。这一问就能筛掉一大半。
问题 2 能商用吗?有没有附加门槛? 这里最容易踩坑。有的许可证允许商用,但加了用户规模上限;有的限定只能用于研究。做产品之前不看清楚,等用户量涨上来才发现要补授权,就很被动了。
问题 3 能用它的输出去训练新模型吗? 也就是能不能拿它做蒸馏。这一条决定了你能否在它基础上做出自己的模型,是后面两节要展开讲的事情。各家在这一条上的态度分歧最大。
光看不算掌握,拿一个你手上正在考虑的模型来走一遍。下面这个向导就是上面三问,一次问一个,答完直接告诉你它落在哪一档。
权重文件能下载吗?
重新判断
第 1 问,共 3 问
同一把尺子量五家
下面对每家问同样四个问题。第四个问题是训练数据是否公开,加进来是为了看清一件事:在大模型这个领域,「开源」这个词已经被重新定义过了。
Qwen3 全系
无附加门槛
Apache 2.0
可 下载权重 可 商用,无用户量限制 可 用于训练新模型 否 训练数据未公开
Mistral 7B
无附加门槛
Apache 2.0
可 下载权重 可 商用,无用户量限制 可 用于训练新模型 否 训练数据未公开
DeepSeek-R1
无附加门槛
MIT License
可 下载权重 可 商用,无需申请 可 官方明确允许蒸馏 否 训练数据未公开
Llama 3
商用有门槛
Llama 3 Community License
可 下载权重 限 月活超 7 亿需单独授权 可 用于训练新模型 否 训练数据未公开
GPT-4 / Claude / Gemini Ultra
仅 API
无公开权重许可
否 权重不可下载 否 无法本地部署 否 无法用于训练 否 训练数据未公开
依据各厂商官方许可证原文:Meta Llama 3 Community License 第 2 条(上一自然月月活超过 7 亿需向 Meta 申请单独商业授权)、Mistral 官方发布说明(Apache 2.0,without restrictions)、DeepSeek 官方公告 2025-01-20(MIT License,明确允许通过蒸馏训练其他模型)、Qwen3 官方发布说明。核对日期 2026-08-07。
收进三个档次
第一档 · 权重开放且无附加条件 用的是 Apache 2.0、MIT 这类标准开源许可。下载、修改、商用、再分发、拿去训练新模型都不需要额外打招呼,也没有用户量门槛。法务审起来最省事。 代表: Qwen3 全系、Mistral 7B、DeepSeek-R1
第二档 · 权重开放但附带自定义条款 厂商自己写的许可证,通常在商用规模、使用场景或署名义务上加限制。技术上完全可用,商业上要先算清楚自己会不会撞到红线。 代表: Llama 3 系列
第三档 · 只提供 API 拿不到权重,也就没有本地部署、私有化和继续训练这些选项。能力可能是最强的,但你租的是使用权。 代表: GPT-4、Claude、Gemini Ultra
一个必须说清楚的事实
上面五家,训练数据全都没有公开。 按传统软件的开源标准,源代码等价物应该是训练数据加训练代码,光给编译产物不算开源。大模型领域里说的开源,实际指的是权重开放。这是一个被行业默认接受的降级定义,用这个词的时候心里要清楚它的边界。
同样值得留意的是,许可证会变。Qwen 在 2.5 那一代用的是分级许可,多数尺寸走 Apache 2.0,3B 和 72B 另有单独条款;到 Qwen3 才统一成全系 Apache 2.0。 选型时看的应该是你要用的那个具体版本的许可证,不是这家公司的整体印象。
Qwen2.5 系列多数尺寸采用 Apache 2.0,其中 3B 采用 Qwen Research 许可、72B 采用 Qwen 许可;Qwen3 系列八款模型统一采用 Apache 2.0。来源:Qwen 官方发布说明。
带走这张自查清单
下次评估一个模型时,���顺序走一遍:
一、 去官方仓库找许可证文件本身,不看新闻稿和宣传页。 二、 确认你要用的 那个具体尺寸 的许可证,同一系列内可能不一致。 三、 如果是自定义许可证,重点找用户规模、使用场景、地域这三类限制。 四、 确认能否用于训练,这决定了你之后有没有微调和蒸馏的空间。
下一节看另一个角度:这些厂商为什么要开源。开源要花钱,权重放出去了就收不回来,没有一家是做慈善。