开源与闭源语言模型的较量：技术分析报告 摘要 近年来，大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域取得了重大突破，引发了开源与闭源之争。本文从技术角度分析了这两种模式的优势与局限性，包括架构透明度、性能基准测试、计算需求、应用多样性、可访问性与许可、数据隐私与保密性以及商业支持等方面。通过深入探讨，本文旨在为读者提供关于开源与闭源LLM的技术权衡，以指导其AI战略。 开源与闭源LLM的定义 开