​​AI主要分为开源和闭源两种模式，其核心差异在于代码开放程度、开发主体目标及应用场景的选择，同时两者在技术能力与商业路径上也各具特点。​​

开源AI的核心在于透明性，公开模型代码、推理框架及模型权重，允许开发者自由调用、修改甚至复现。例如DeepSeek-R1、腾讯混元文生视频大模型均提供完整开源内容，推动社区协作创新，降低技术门槛并覆盖垂直领域需求。闭源AI则封闭核心代码，以API调用或项目制收费为主，更适合商业化部署，如智谱AI、月之暗面等通过订阅或广告盈利。尽管两者能力无绝对高低，但开源因成本低、生态协作强，更适合快速迭代与个性化应用，而闭源凭借专有数据与定制化服务，占据高端客户市场。

从技术能力来看，模型表现由算法、数据质量及算力投入决定，并非由开闭源决定。如国内外头部厂商通过不同路径在多模态领域突破，开源模型的生态优势使其在中小企业场景普及，闭源模型则凭独有训练数据服务垂直行业。商业化上，开源以“基础能力+增值服务”变现，提供定制化微调、私有化部署及开发者工具，形成差异化竞争；闭源依赖API调用量或订阅模式，但面临盈利模式可持续性的挑战。

大模型领域的开闭源并非对立，而是厂商根据自身优势的战略选择。短期看，两者共存以满足多样化需求——开源模型以普惠性和灵活性见长，闭源则聚焦高价值业务场景；长期而言，随着技术普惠需求增长，开源或成主流趋势，但商业可持续性仍需依赖生态构建与场景深化。AI开发者和企业应综合考虑成本、功能及合规性，灵活采用适配方案。