“用开源还是闭源大模型?”是中国企业落地 AI 的高频问题。有意思的是,中国市场和全球相反:全球闭源实验室(OpenAI/Google/Anthropic)占多数推理份额,而国内是开放权重领先——DeepSeek 一超,Qwen、GLM、Kimi 组成强势梯队。本文客观对比两条路线,并说明如何用 osFoundry 把”组合策略”落地。
说明:dgm 是独立于 osFoundry 的集成与落地服务商。模型开/闭状态与价格变化快,以最新官方为准。
一览对比
| 维度 | 开放权重(自托管) | 闭源(API) |
|---|---|---|
| 成本 | 无 token API 费,但有 GPU/算力 + 运维成本 | 上手低、按调用付费(价格战已大幅压低) |
| 可控/定制 | 高,可微调、改、版本锁定 | 低,厂商控制、可能下线 |
| 数据安全 | 强,支持数据不出域、自托管 | 最大风险是把敏感数据发给 API 而失控 |
| 能力 | 强且差距在缩小 | 峰值能力最高、交付最快 |
| 合规/信创 | 易满足国产化、自主可控、本地化 | 受监管行业更难满足数据驻留 |
国内的”开放权重领先”
据公开报道:DeepSeek-R1 以 MIT 许可发布,是被调用最多的开放权重模型;阿里 Qwen3 系列一次开源多款;百度文心/ERNIE 4.5 也于 2025-06-30 开源,从此前的闭源姿态转向。能力上,GLM、DeepSeek 等已贴近顶级闭源模型(排名为快照,会变动)。这让”用国产开放权重自托管”在中国成为现实选项。
合规是中国的分水岭
中国的监管栈(网络安全法 → 数据安全法 → 个人信息保护法)逐年抬高合规门槛,政务/央国企等越来越要求核心数据存于境内平台。据公开报道,曾有医疗企业因把病历上传到闭源 API 被罚 ¥80 万。对”数据不出域、信创、等保”场景,开放权重 + 自托管更稳妥;而闭源 API 的便利,代价是把数据控制交了出去。
共识:不是二选一,而是组合
业界共识是组合:对要峰值能力、最快交付的少数场景用闭源 API;对数据敏感、需降本或深度定制的场景用开放权重自托管。难点是怎么”在一套体系里同时用两类模型并按场景择优”。
用 osFoundry 把组合落地
osFoundry 是模型无关的编排平台:BYOK 用你自己的 Key 接入任意厂商。你可以在自有云自托管国产开放权重模型(DeepSeek/Qwen/GLM)保”数据不出域”,同时在少数需要峰值能力的场景调用闭源 API——这正是”组合”的可操作形态,且不锁定任一厂商。osFoundry 公布数据区为美/欧/日(无中国区),中国落地走自托管,由 dgm 设计。
dgm 作为独立的 osFoundry 集成伙伴,帮你评估开源/闭源边界、设计组合策略并落地自托管。欢迎联系 dgm。