当前差距

在 MMLU、HumanEval 等标准基准上，开源模型正在快速追赶。但在复杂推理、指令遵循和安全性上，闭源模型仍有明显优势。

追赶路径

  • 数据质量：开源模型的训练数据质量在提升，尤其是代码和数学数据
  • 合成数据：GPT-4 生成的高质量数据被广泛用于训练开源模型
  • 社区创新：LoRA、量化等微调技术让社区可以利用闭源模型的输出

评价

按照目前的趋势，开源模型在多数常规任务上能在 12-18 个月内追平。但前沿推理能力的差距可能持续更久。

国产大模型半年记 中提到的 DeepSeek 和通义千问是开源追赶的重要力量。