开源与闭源大模型的核心区别在于技术开放度与商业策略：开源模型公开代码和权重，支持自由修改和二次开发，适合需要高度定制化的场景；闭源模型则保留核心技术，提供“即用即得”服务，更适合追求稳定性和商业保密的用户。

1. 技术开放性与控制权
   开源大模型（如LLaMA、DeepSeek V3）将源代码和训练权重完全公开，开发者可深入调整模型结构或优化性能，实现技术民主化。闭源模型（如GPT-4）仅开放API接口，用户无法干预内部逻辑，依赖厂商提供功能更新。

2. 成本与适用场景
   开源模型初期部署成本高（需自备算力与技术人员），但长期大规模使用更经济；闭源模型按调用次数付费，适合业务初期或低频需求，避免运维负担。

3. 创新与生态发展
   开源模式依赖社区协作，迭代速度快，催生多样化应用（如医疗、金融定制方案）；闭源模型由企业主导，技术演进方向集中，但商业化成熟度高。

4. 法律与商业风险
   开源需遵守许可证限制（如商用授权），可能面临合规风险；闭源模型用户需承担供应商锁定（Vendor Lock-in）问题，技术路线受制于厂商。

选择开源或闭源取决于需求优先级：追求灵活性与长期成本控制选开源，重视快速落地与稳定性则选闭源。