3.稳定性和可靠性：经过严格测试和验证，更适合商业环境★。

　　但闭源大模型也有不足，例如透明度低、成本高昂★、定制受限和技术锁定等。

　　2.性能优化★：针对特定任务或硬件平台进行深度优化，性能可能优于开源模型。

　　凭借创新的大模型网关技术，微藤大模型平台能够实现各类底层大模型的一键切换，极大地提升了模型应用的灵活性与便捷性。作为面向企业的商业级平台★，天润融通深耕客户联络近20年，积累了丰富的行业经验，尤其在模型微调和私有化部署方面表现出色，能够为客户的商业化应用落地提供全方位保障。

　　然而，这一趋势也给应用大模型的企业带来了新的困惑★：开源与闭源大模型究竟有何不同★？在客户服务场景中，企业又该如何作出选择？在客户服务场景下★，天润融通(天润云★，又如何帮助客户选择*好的解决方案★？

　　1.专业服务支持：由专业公司提供，可获得更优质的客户服务和技术支持★。

　　因此★，企业在选择开源大模型时，必须谨慎考虑开源协议的适用性★。

　　开源与闭源大模型各有利弊，企业在选择时需要综合考虑成本、应用场景和技术支持等因素。天润融通微藤大模型平台为企业提供了一个灵活★、多元化的解决方案，助力企业在智能化转型的道路上走得更远★。

　　4.持续更新★：开发者会定期更新和改进模型★，用户无需自行维护。

　　相比之下，闭源大模型的源代码和内部工作机制不对外公开，企业需要向开发者申请并支付费用才能使用，例如OpenAI的GPT-4。

　　开源大模型是指在开放源代码协议下发布的大模型，允许公众自由使用、研究★、修改和分发★。例如DeepSeek，其*大优势在于★“免费”★，这也是其*具竞争力的特点之一。

　　近期★，开源大模型的热潮正在席卷全球。2月14日，百度宣布将于6月30日开源其文心大模型系列★。紧接着★，OpenAICEO山姆·奥特曼(SamAltman)也在X平台上发起投票，探讨下一个开源项目的可能性。这表明★，曾经坚定支持闭源大模型的行业巨头们，如今也在逐步向开源靠拢★。

　　总结来说，开源大模型无需支付模型费用★，只需承担算力和存储成本★;而闭源大模型则需额外支付模型许可费用。在金融、电商★、银行等客户服务场景中★，咨询量较大时，开源大模型的私有化部署更具成本优势;但如果咨询量较少，公有云部署则更为划算。

　　5★.安全性和隐私保护：由于设计细节对外封闭，减少了安全风险。

　　1★.透明度高：企业可以深入了解模型的工作原理，增强对模型行为的信任。

　　3.避免供应商锁定：企业不会因依赖单一供应商而受限。

　　2.自由定制：企业可根据自身需求对模型进行修改和定制，以适应特定业务场景。

　　然而，开源大模型也存在一些问题★，例如稳定性★、可靠性不足，缺乏技术支持和维护，以及需要企业自行完成集成、定制、安全合规和性能优化等。

　　天润融通(天润云，诚挚地欢迎广大客户携手合作★，共同探索大模型技术的无限可能，开启智能化发展的新篇章★。

　　在成本方面，开源大模型的优势尤为明显★。如果企业以私有化方式部署客户服务系统★，开源大模型仅需支付前期的服务器、数据中心建设和模型调优等费用，后续无需为模型使用付费★。而闭源大模型则需要持续支付模型使用费用★，例如OpenAI模型的输入价格为15美元/百万tokens，输出价格为60美元/百万tokens。

　　值得注意的是，开源并不意味着可以随意使用。目前主流的开源协议有7种，其中一些协议(如MIT许可证、Apache许可证2.0)较为宽松★，允许用户几乎无限制地使用、修改和分发软件★。但也有协议(如GNUGeneralPublicLicense★,GPL)对商用有严格限制★，要求任何修改和分发的工作也必须以GPL协议发布★。这意味着如果企业使用GPL协议的开源项目★，其相关应用也必须开源★，这可能会导致商业机密和应用安全受到挑战★。

　　在客户服务领域★，天润融通于2023年率先推出了微藤大模型平台★。该平台既接入了DeepSeek、通义千问等开源大模型，也接入了豆包、kimi、文心一言等闭源大模型★。