开放权重模型被低估的一面：不是本地运行，而是允许在其上构建

关于开源与闭源的讨论，大多集中在能否在自己的硬件上运行模型。公平地说，这是最明显的吸引力。但我认为被忽视的一点是，开放权重意味着你可以在基础模型上进行后训练（post train），而不仅仅是运行推理。使用封闭API时，你是在租用智能。你可以提示它，可以围绕它做RAG（检索增强生成），但你永远无法让它成为你自己的。你不能针对自己的领域微调实际的权重，你无法将其蒸馏缩小，你无法冻结一个版本并永久拥有它。你永远处于提供商决定的下游。我看到有人发帖说，现在GLM-5.2开放权重后，他们正在其上后训练自己的模型。这个说法比基准测试数字更让我印象深刻。一个前沿级别的基础模型，且你可以合法地在其上构建，这改变了一个小团队能做的事情。你不需要从头训练，你可以从已经很强的东西开始，然后进行专门化。实际上，我们大多数人不会在地下室里微调一个700B参数的模型——计算量太残酷了，我不会假装不是这样。但选项本身的存在就是关键。即使租用云计算资源来后训练你自己的变体，也与完全被锁定权重之外是完全不同的情况。有没有人真的在大规模开放模型上进行后训练？还是说主要仍然只是推理，微调只停留在小模型范围内？