Nathan Lambert szerint a nyílt AI-modellek teljesítményben mindig lemaradnak
Irene Solaiman szerint a nyílt és zárt modellek közötti határ nem éles, hanem a licencfeltételek, a futtatási költségek és az adathozzáférés alapján egy spektrumnak tekinthető. Christian Catalini elemzése szerint ez a megközelítés a szellemi tulajdon történetéből és az open versus closed vitákból táplálkozik.
A nyílt AI-modellek kiadása mögött komplex üzleti stratégiák húzódnak, nem csupán technológiai döntések — állítja Nathan Lambert a blogján. Ezek a modellek kulcsfontosságúak lehetnek az egyedi, ügynökszerű munkafolyamatok kialakításában világszerte, ám teljesítményük várhatóan mindig elmarad a zárt, kereskedelmi modellekétől. A nyílt modellek kiadásának okairól Mark Zuckerberg is beszélt a Llama 3 kapcsán, hangsúlyozva, hogy ez a jövő útja az AI fejlesztésében. (Interconnects)
Irene Solaiman írásában részletezi, hogy a modellek megítélésében nem a zárt vagy nyílt kategória a mérvadó, hanem egy spektrum, amely figyelembe veszi a licencelési feltételeket, a futtatási költségeket és az adathozzáférést. A nyílt modellek a gazdaságban kiegészítő szerepet töltenek be a zárt rendszerek mellett, és értéket teremtenek azáltal, hogy a meglévő gazdaság széles rétegei számára elérhetővé válnak.
Teljesítménykülönbség és biztonsági kockázatok
Nathan Lambert 2026. februári és júniusi írásai rámutatnak, hogy a nyílt modellek folyamatosan lemaradnak a zárt modellek teljesítményétől, és eltérő ütemben fejlődnek. Ugyanakkor a nyílt súlyozott modellek kiadásának biztonsági kockázatai marginálisak — derül ki Sayash Kapoor, Rishi Bommasani és társaik kutatásából. Florian Brand 2026. júniusi cikke szerint a zárt modellek biztonsági korlátait is rendszeresen kijátsszák, míg a nyílt súlyozott modellek potenciális kockázatai még nem jelentkeztek.
Kína előretörése és az USA válasza
A nyílt adatok csökkenése jelentősen hátráltatja a valóban nyílt AI kutatást, miközben a kínai modellek, mint a Kimi K3 és a GLM-5.2, gyorsítják a versenyt az AI ökoszisztémában. Nathan Lambert 2026 júliusi és júniusi elemzései szerint a vezető nyílt modellek Kínából érkeznek. Az USA-nak be kellene fektetnie a nyílt modellekbe, hogy versenyképes maradjon Kínával szemben — hangsúlyozza Lambert 2025. augusztusi írása, a „The ATOM Project”.
A kínai laborok strukturális előnyökkel rendelkeznek a nyílt forráskódú AI terén, és képesek lépést tartani az amerikai versenytársakkal. A nyugati cégek, mint a DoorDash és az Airbnb, már vizsgálat alatt állnak kínai modellek használata miatt. Más cégek, mint a Perplexity és a Thomson Reuters, költségcsökkentés céljából váltottak amerikai, zárt modellekről kínai nyílt forráskódúakra.
A nyílt és zárt modellek közötti teljesítménybeli különbség csökkent az elmúlt években, jelenleg körülbelül 4-6 hónapra tehető. A SemiAnalysis 2026. augusztusi elemzése is megerősíti, hogy a nyílt modellek folyamatosan közelebb kerülnek a zárt modellek teljesítményéhez. A Z.ai termékvezetője szerint a gyors kiadás és az azonnali nyílt forráskódú-ra helyezés kulcsfontosságú stratégia.
A nyílt modellek betiltása a rossz szereplők által végzett kibertámadások miatt nem hatékony. Joshua S. írása szerint az autonóm hackelés olcsóvá válása elkerülhetetlen. A nyílt modellek oktatást, innovációt és versenyt ösztönöznek, amelyek alapvető amerikai értékek — írják Nathan Lambert és Kevin Xu 2026. júniusi cikkükben. A „vibe regulation” és a homályos szövetségi felügyeleti mechanizmusok pedig a nyílt modellek betiltásához vezethetnek a közeljövőben, miközben a SemiAnalysis 2026. augusztusi jelentése rögzíti a jelenlegi piaci állapotot.