摘要：关于DeepSeek自称开源却可能并未真正开源，仅为Open Model的现象，评价如下：此现象值得关注和警惕。如果DeepSeek仅开放模型而未真正开源代码和数据，那么其所谓的“开源”可能只是表面现象，不利于推动科研发展和技术共享。真正的开源应该包括代码、数据和模型的全面开放，以促进技术交流和进步。需要对其所谓的“开源”进行深入分析和评估。

DeepSeek的开源宣称与质疑

DeepSeek作为一个声称开源的深度学习平台，旨在为用户提供丰富的预训练模型和工具，以加速AI应用的开发过程，该平台积极宣扬开放、共享、协作的价值观，鼓励开发者上传自己的模型和算法，共同推动人工智能领域的发展，一些观察者和开发者指出，尽管DeepSeek声称是开源的，但实际上并未完全公开其源代码，这使得其开源性受到质疑。

DeepSeek的开源情况分析

1、开源与Open Model的区别

开源（Open Source）意味着软件源代码的公开和共享，允许任何人在遵守开源协议的前提下自由访问、使用、修改和共享软件，而“Open Model”则更多强调模型的开放和共享，不一定涉及源代码的公开，DeepSeek若仅停留在“Open Model”阶段，意味着其并未真正实现源代码的公开和共享。

2、DeepSeek的开源实践

评价DeepSeek的开源情况，需关注其是否公开了主要源代码、是否允许开发者自由访问和使用、是否鼓励开发者上传和共享自己的模型和算法，以及是否有活跃的社区支持，若DeepSeek在这些方面的表现不够充分，其开源性受到质疑。

3、对比其他深度学习平台

为了更好地评价DeepSeek的开源情况，可将其与TensorFlow、PyTorch等主流平台进行对比，这些平台都实现了真正的开源，源代码公开，并有活跃的社区支持，若DeepSeek的表现不如这些平台，其开源性受到质疑。

三、DeepSeek自称开源但未真正开源的影响

1、对开发者的影响

若DeepSeek仅停留在“Open Model”阶段，可能会让期待参与模型优化的开发者失望，真正的开源能让开发者深入了解模型的实现细节，并根据自己的需求进行修改和优化，而仅开放模型可能使开发者无法深入了解技术细节，从而限制创新空间。

2、对AI领域发展的影响

DeepSeek作为一个有影响力的深度学习平台，其开源情况对AI领域的发展具有重要影响，若未能真正实现开源，可能阻碍技术的传播和共享，不利于整个AI领域的进步，若DeepSeek未能遵循开源协议，尊重其他开源项目的知识产权，可能引发知识产权纠纷，对AI领域的生态环境造成负面影响。

我们需要对DeepSeek的开源情况进行深入调查和分析，若其仅停留在“Open Model”阶段而未真正实现开源，可能会让期待参与模型优化的开发者失望，并可能阻碍技术的传播和共享，我们期待DeepSeek能真正践行开源精神，推动AI领域的繁荣发展，我们也希望其他类似平台能够真正尊重开源文化，为AI领域的发展贡献力量。