开源大模型与传统的机器学习模型相比，具有以下特点：

1. 大规模参数和复杂结构：开源大模型通常包含数百万甚至数亿个参数，具有非常复杂的结构。这使得它们能够处理大规模的数据，并学习到更复杂的特征和规律。
2. 高计算能力需求：由于开源大模型的规模和复杂度，它们需要更高的计算能力来训练和推理。这包括高性能计算机、分布式计算框架和强大的GPU等。
3. 长训练和推理时间：由于模型规模和数据量的增加，开源大模型的训练和推理时间通常比传统机器学习模型更长。这需要更长的计算时间和更多的资源。
4. 需要使用大量数据进行训练：开源大模型需要使用大量的数据进行训练，以便学习到更准确的模型。这需要大量的存储和计算资源。
5. 更高的准确性和性能：由于上述特点，开源大模型通常能够获得更高的准确性和性能。这使得它们适用于各种复杂和大规模的场景，如语音识别、自然语言处理、图像识别等。
6. 需要专业的技术和知识：使用开源大模型需要专业的技术和知识。这包括深度学习框架的使用、模型参数的调整、数据预处理和特征提取等。
7. 社区支持和改进：开源大模型通常有一个活跃的社区，用户可以从中获得支持、分享经验和使用技巧。此外，社区通常会不断改进模型，并发布更新的版本。
8. 开源和共享：开源大模型是开源的，用户可以自由地使用、修改和分享这些模型。这促进了模型的发展和应用，并推动了整个AI行业的发展。

总之，开源大模型具有规模大、复杂度高、计算能力强、数据需求量大、训练和推理时间长等特点，同时也需要专业的技术和知识以及社区的支持和改进。