111 一个大模型的生态系统的大小，也就是指有多少开发者在基于这个大模型构建应用。我认为 这是一个更靠谱的评价指标，是某个大模型最终能胜出的关键所在。 构建开发者生态通常有两种做法，一种是提供 API 云服务，对注册开发者进行一定的云资 源补贴；另一种是“开源”的方法，提供大模型免费下载，免费商用（一定条件下）。两种方法 各有支持者。闭源大模型一般会采用第一种方法，其中的代表有 OpenAI、Anthropic 资源来支撑小额的开发者调试需求。投入产 出上恐怕是算不过来的。即便闭源厂商愿意持续地补贴开发者，他们最终会发现大模型对开发者 的粘性也非常有限，没比在 C 端用户那边好到哪里去。 大模型这一产品形态实在是太特殊了——大多以自然语言为交互方式。因此大模型 API 云 服务的接口是非常简单的，高度一致的。在这种情况下，如果开发者构建的大模型应用只是调用 大模型的 API，那么大模型应用与某个 大模型云服务，主动权在开发者这里。 与之相对，开源的方法至少可以相当程度地省去为了拓展开发者生态而付出的大模型运行成 本。开发者免费下载大模型以后，会在自己的计算机资源上进行大模型应用的开发和调试。大模 型厂商提供一些技术支持即可。同时因为大模型运行在本地，开发者在构建大模型应用时，为了 物理部署上的便利，很可能会在应用与模型之间创造出物理部署上的耦合性。 当然这种“开源策略”不是进攻

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