Последнее время я часто вижу обсуждения вокруг моделей с открытыми весами и закрытых моделей ИИ. По моему мнению, речь не в том, чтобы доказать, что одна лучше другой. Они решают разные задачи. Модели с открытыми весами дают разработчикам больше свободы: вы можете запускать их на собственной инфраструктуре, дообучать их, защищать конфиденциальные данные и избегать полной зависимости от одного провайдера. Я также считаю, что всё больше основателей будут создавать и дообучать модели с открытыми весами для своих команд, рабочих процессов и продуктов, вместо того чтобы полностью полагаться на универсальные модели. Такой уровень настройки может стать настоящим конкурентным преимуществом. Закрытые модели, напротив, позволяют командам работать намного быстрее: вы получаете доступ к одним из лучших моделей, не беспокоясь об инфраструктуре или обслуживании. Интересно то, что даже многие компании, движущие инновации в области ИИ, признают, что оба подхода имеют своё место. Я не думаю, что будущее принадлежит исключительно моделям с открытыми весами или исключительно закрытым моделям. Я считаю, что большинство основателей в итоге будут использовать оба подхода в зависимости от того, что они создают, и от компромиссов, на которые готовы пойти. На какой подход вы бы поставили — на модели с открытыми весами, закрытые или их комбинацию?