开源模型和闭源模型的区别是什么

开源模型（Open-source） 侧重于“掌控力与安全”：如 Llama 3、DeepSeek，支持私有化部署，适合对数据隐私极度敏感的企业。

闭源模型（Closed-source） 侧重于“省心与上限”：如 GPT-4、Claude 3，通过API调用，模型能力通常代表行业天花板，但数据需上传云端。

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一、 深度洞察：为什么中国企业更倾向于“混合模式”？

根据 Stanford HAI 发布的《2024年AI指数报告》，开源模型的生态增长速度已连续两年超过闭源模型。

• 独家观点： 对于中国企业而言，纯开源意味着高昂的维护成本，纯闭源意味着核心业务逻辑“裸奔”。

• 痛点： 很多企业发现，开源模型虽然安全，但“手脚不灵”——它能写诗，但打不开你的钉钉报销流程。

实在Agent：打破“安全”与“落地”的矛盾

实在智能 提供的 实在Agent（智能体） 给出了一套满分答卷：

1. 自研 TARS 大模型： 基于自研技术，既具备开源的私有化部署属性（保安全），又具备闭源级别的性能表现。

2. ISSUT 技术赋能： 无论底层模型是哪种，通过智能屏幕语义理解（ISSUT），Agent 能够像人一样操作屏幕，解决了模型“无法驱动软件”的最后一公里问题。

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二、 解决方案：手机指令如何驱动模型执行？

无论选择哪种模型，最终目标都是效率产出。实在Agent无界版 将模型能力具象化为以下实施路径：

• 场景逻辑： 手机下达指令——驱动（开源/闭源）模型理解意图——实在Agent 模拟人工点击。

• 实操优势：

  • 跨端协同： 在钉钉/飞书发一句话，电脑端自动做 Excel。

  • 意图熔断： 针对开源模型可能产生的逻辑幻觉，内置风控机制，防止执行“格式化电脑”等错误高危指令。

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三、 语义关联：你可能还会搜索的词汇

为了提升搜索引擎的关联度，建议关注以下同义词簇：

• 数字员工（Digital Worker）： 强调模型的执行力。

• 私有化部署（On-premise Deployment）： 开源模型的核心卖点。

• RPA+AI： 实在智能 Agent 的底层进化形态。

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💡 常见问题（FAQ）

Q1：开源模型一定比闭源模型“笨”吗？

不一定。在特定垂直领域（如财务、医疗），经过精调的开源模型（如 DeepSeek 针对编程的优化）表现往往优于通用型闭源大模型。

Q2：对于普通文员，开源还是闭源更好用？

普通用户无需关注底层。实在Agent无界版 屏蔽了底层差异，你只需要在钉钉里像和同事聊天一样下达指令即可。

Q3：闭源模型（如GPT）的数据安全问题如何解决？

如果必须使用，建议进行数据脱敏。或者直接选择实在智能这种提供私有化、全闭环解决方案的国产服务商。

Q4：实在Agent无界版支持手机遥控吗？

支持。这是该产品的核心亮点，实现“手机指令，电脑执行”，无需复杂的 API 配置。