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。

本文目录导读：

1. DeepSeek的定位与意义
2. DeepSeek自称开源的声明
3. DeepSeek实际开放程度的探究
4. 建议与解决方案

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，深度学习模型在各个领域的应用逐渐普及，DeepSeek作为一个新兴的深度学习模型展示平台，引起了广泛关注，近期DeepSeek自称其平台开源（Open Source），但在实际探究中，我们发现其并未真正开源，而是采用了Open Model的策略，这种现象引发了社会各界的热议，本文将从多个角度对这一问题进行评价。

DeepSeek的定位与意义

DeepSeek作为一个深度学习模型展示平台，旨在为广大研究人员、开发者及企业提供一个交流、学习和应用深度学习模型的场所，其平台上的模型可以在一定程度上提高人工智能技术的应用水平，推动科技进步，DeepSeek的定位和意义是积极的。

DeepSeek自称开源的声明

DeepSeek自称其平台开源，意味着其代码、算法和数据等资源应当对外开放，允许任何人查看、修改和共享，这对于促进技术交流和进步具有重要意义，在实际探究中，我们发现DeepSeek并未真正开源。

DeepSeek实际开放程度的探究

尽管DeepSeek声称其平台开源，但在实际操作中，我们发现其开放的仅仅是模型的结构和参数，而非源代码，用户无法获取到模型的详细代码实现，也无法对模型进行二次开发和优化，这种所谓的“开源”，实际上更像是“Open Model”，即仅开放模型的结构和参数，而非真正的源代码开放。

五、评价DeepSeek自称开源但仅为Open Model的现象

1、积极方面：DeepSeek开放模型的结构和参数，为用户提供了一个了解和学习深度学习模型的平台，这对于广大研究人员和开发者来说，具有一定的学习和参考价值。

2、消极方面：DeepSeek自称开源却仅为Open Model的做法，存在误导公众的嫌疑，真正的开源应当包括源代码、算法和数据等资源的全面开放，仅开放模型的结构和参数，限制了用户的二次开发和优化能力，不利于技术的进一步发展和创新。

3、技术角度：从技术角度来看，真正的开源有助于促进技术的交流和进步，而DeepSeek的Open Model策略，可能会阻碍技术的进一步发展和创新，仅开放模型的结构和参数，也可能导致部分核心代码的安全性和稳定性问题。

4、法律角度：从法律角度来看，DeepSeek自称开源但未真正开源的行为可能涉及虚假宣传，在知识产权和版权方面，可能存在法律风险，DeepSeek应当明确其开放策略，避免误导公众。

建议与解决方案

针对DeepSeek自称开源但仅为Open Model的现象，我们提出以下建议：

1、DeepSeek应明确其开放策略，避免误导公众，真正的开源应当包括源代码、算法和数据等资源的全面开放。

2、DeepSeek可以借鉴其他成功开源项目的经验，逐步推进全面开源，可以先从部分项目的源代码开始开放，逐步扩大开放范围。

3、相关监管部门应加强对类似平台的监管力度，确保其宣传与实际开放程度相符，避免虚假宣传。

4、广大研究人员和开发者应提高警惕，认真了解平台的开放策略，避免被误导，积极参与技术交流和讨论，推动技术的进一步发展和创新。

DeepSeek自称开源却仅为Open Model的现象具有一定的积极意义，但也存在误导公众的嫌疑，真正的开源应当包括源代码、算法和数据等资源的全面开放，针对这一问题，我们提出了相关建议和解决方案，希望有助于促进技术的交流和进步，我们期待DeepSeek能够明确其开放策略，推动人工智能技术的进一步发展。