摘要：关于DeepSeek声称自己为开源但实际上只是公开模型而非真正的开源软件的情况，评价如下：这种声明可能存在误导性，因为真正的开源软件应该遵循开源许可证的规范，允许用户自由访问、使用和修改源代码。而仅仅公开模型并不等同于开源，其开放程度和可修改性受到限制。DeepSeek的这种表述需要明确其真实情况，以便用户做出准确的评估和选择。

DeepSeek作为一个新兴的技术平台，宣称其开源的特性，吸引了大量开发者和技术爱好者的关注，在实际探究其技术细节和运营模式后，人们发现DeepSeek所谓的“开源”仅限于其开放模型（Open Model），而非真正意义上的开源（Open Source），这种现象引起了广泛的讨论和质疑，本文旨在对此进行深入探讨和评价。

二、DeepSeek的开放模型与Open Source的区别

1、开放模型（Open Model）与开源（Open Source）定义上的不同

DeepSeek所宣称的开放模型，指的是其模型代码、数据和算法等资源的公开可见，这与开源（Open Source）有着本质的区别，开源不仅意味着代码公开可见，更强调源代码的可获取性、可修改性以及社区共建的开放性，开放模型只是公开了模型的一部分内容，而开源则是全面开放源代码，允许任何人查看、修改和共享。

2、DeepSeek开放模型的局限性

DeepSeek的开放模型虽然在一定程度上促进了技术的透明化和交流，但其局限性也十分明显，由于仅公开模型而非源代码，用户无法深入了解其内部实现细节，无法对其进行定制和优化，没有社区共建的开放性，无法吸引开发者共同参与项目的开发和维护，开放模型可能导致知识产权纠纷和技术垄断等问题，不利于技术的长期发展和普及。

三、DeepSeek自称开源但未真正实践的原因分析

1、商业利益驱动

DeepSeek之所以自称开源但实际上仅为开放模型，可能与商业利益驱动有关，作为一个技术平台，DeepSeek可能希望通过宣称开源来吸引开发者和用户关注，增加其知名度和影响力，在实际运营中，可能出于保护核心技术和商业利益的目的，只开放了部分模型而非真正的源代码。

2、技术复杂性和知识产权问题

DeepSeek作为一个新兴的技术平台，其技术复杂度和知识产权问题可能是导致其仅开放模型的另一原因，深度学习领域的技术竞争激烈，技术细节和算法是公司的核心竞争力，涉及知识产权的问题也可能使得DeepSeek在开放源代码方面持谨慎态度。

四、评价DeepSeek的开放模型策略及其影响

1、积极方面

DeepSeek的开放模型策略在一定程度上促进了技术的透明化和交流，公开模型代码和算法有助于开发者了解和学习其技术实现，对于技术普及和推广具有积极意义，开放模型也有助于建立信任，提高用户对平台的信任度和忠诚度。

2、消极方面

DeepSeek的开放模型策略也存在明显的局限性，仅开放模型而非源代码，限制了开发者的参与和贡献，不利于技术的长期发展和创新，缺乏社区共建的开放性可能导致平台的技术发展过于依赖核心团队，增加了技术风险。

DeepSeek的开放模型策略在一定程度上促进了技术的透明化和交流，但其在实践中的局限性以及未真正实践开源的原因值得深入探讨，建议DeepSeek借鉴真正的开源模式，全面开放源代码，吸引更多开发者参与项目的开发和维护，促进技术的长期发展和创新，加强知识产权保护和技术交流机制的建立，为开发者提供更好的学习和交流环境，只有这样，DeepSeek才能真正实现技术的开放和共享，推动人工智能领域的发展。