开源大模型是否已经“足够好”了？

我在问自己的问题是，开源大模型现在是否已经“**足够好**”到可以满足 95% 的需求？当然，我知道它们仍需且必将变得更好，但剩余 5% 的附加价值从何而来？ * a) 更好的回答质量？好吧，但这能证明额外成本合理吗？ * b) 更干净的自动化循环？额外成本是否值得为了达到相同或相近的质量而进行人工干预？ * c) 降低因押错（更慢的）马而面临内部/外部批评的风险（因为主流观点认为只有最先推出的才是最好的） * d) 更高的生产力？好吧，但这能证明额外成本合理吗？ * e) 通用风险管理：如果出错，能否保护自己，毕竟我们选择了最好的（OpenAI、Anthropic、Google 等）？ * f) ??? 如我所说，我主要关心的是**成本效益论证**（**我们希望在技术上取得进步，这自不必说**）以及其他意见……（以便在内部更好地定位） **你怎么看？**