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关于是否存在可信的闭源与开源大语言模型排名，以及70B–350B参数范围的模型是否值得成本的讨论。
使用Artificial Analysis Intelligence Index和其他基准测试分析开源权重与闭源大语言模型之间的差距，发现在某些指标上差距正在缩小，但在其他指标上保持稳定。
Fenng 解释了腾讯 WeLM（闭源大模型）与混元（开源大模型）的定位区别，指出闭源模型不会公开技术细节或参与评测，建议从产品体验了解。
Elie Bakouch 批评 Sakana AI 的 Fugu 系统是一个建立在闭源模型之上的闭源编排层，认为它缺乏透明度和真正的人工智能主权，并在路由和成本效率方面存在技术限制。
在解雇Junyang Lin之后，Qwen锁定了其大型模型，不再发布开源模型，而其他中国AI实验室继续开源最新模型。传闻小模型团队已解散，Qwen 3.6/3.7可能是最后一代开源模型。
Elena Rossini 调查了关于欧洲微博平台 W Social 可能已转向闭源的声称，突出了其公众形象与实际做法之间的差异，包括欧盟官员账户的迁移。
文章认为，如果没有开源LLM的竞争，像Anthropic这样的闭源公司会变得傲慢并对客户收取过高费用，例如每月200美元的订阅费。
Papers With Code 宣布了一项新功能，支持闭源评估，并以密集的 Microsoft MAI Thinking 1 技术报告为例，添加了特殊的 'closed' 标签。
Vitalik Buterin 反驳了漏洞不可避免以及 AI 查找漏洞就不得不闭源的说法，他指出编写安全代码已变得更加困难，但并非不可能。
文章认为，AI 生成的代码和闭源软件本质上安全性更低，像 Anthropic 的 Mythos 这样的大模型会加剧漏洞，唯有开源项目才值得信赖。