DeepSeek声称其模型开源但实际上只是公开了模型而非真正的开源代码，这种做法有待商榷。真正的开源项目应该允许开发者自由访问、使用和修改源代码，而不仅仅是使用模型。这种所谓的“开源”更像是一种营销策略而非真正的开放共享。开发者应审慎对待此类情况，确保真正实现了开源的初衷。

随着人工智能技术的飞速发展，深度学习模型成为了研究的热点，DeepSeek作为一个声称开源的深度学习模型平台，理应受到广大研究者和开发者的关注，近期有声音质疑DeepSeek是否真的实现了开源（Open Source），本文旨在深入探讨这一现象，并评价DeepSeek自称开源的实际意义及其可能的影响。

DeepSeek自称开源的意义

1. 推动技术进步与协作

DeepSeek宣称自身为开源项目，意味着其目标是为了推动人工智能技术的发展和进步，通过开放源代码，DeepSeek希望让更多的人参与到模型的开发、改进和优化过程中来，这种开放的态度有助于技术的快速迭代和创新，也有助于构建一个更加公正、透明的技术环境。

2. Open Model与Open Source的区别

我们需要注意到DeepSeek所谓的“开源”可能仅仅是Open Model的层面，Open Model指的是模型的公开和共享，而Open Source则是指源代码的开放，真正的开源项目允许任何人查看、使用、修改和分发源代码，并通常会有明确的许可证和详细的文档。

DeepSeek的开放程度分析

1. 源代码的访问

评估DeepSeek的开放程度，首先要看其是否开放了源代码，如果DeepSeek仅开放了预训练模型和API接口，而未开放源代码，那么其开放性就值得进一步探讨。

2. 社区参与

一个真正的开源项目通常会有一个活跃的社区，允许并鼓励外部贡献者提交代码、提出问题、参与讨论等，DeepSeek的社区建设情况，以及其对待外部贡献的态度，也是评估其开放程度的重要指标。

3. 许可证和文档

DeepSeek是否有明确的许可证和详细的文档，也是判断其是否真正实现开源的重要依据。

DeepSeek未真正实现开源的影响

如果DeepSeek仅实现了Open Model而非真正的Open Source，可能会对其发展和社区建设产生以下负面影响：

1. 限制技术创新和发展

无法吸引真正的开源爱好者参与项目，限制了技术的创新和发展。

2. 引发版权和法律问题

未开放的源代码可能受到版权保护，限制了其他开发者的使用和优化。

3. 减缓模型的优化和改进速度

缺乏真正的开源环境，可能导致模型的优化和改进速度减缓，影响DeepSeek的竞争力。

我们需要对DeepSeek的开源程度保持审慎态度，如果DeepSeek仅实现了Open Model而非真正的Open Source，可能会对其发展和社区建设产生负面影响，我们期待DeepSeek能够真正实现开源，推动人工智能技术的发展和进步，我们也希望更多的深度学习模型平台能够真正实践开源精神，共同构建一个开放、透明、公正的技术环境。