开源人工智能大模型开源成熟度：模型框架、模型代码、模型参数、 训练数据

人工智能大模型的部署应用需要经历数据准备、模型设计、模型训练、模型优化等多个环节， 落地后仍需要根据实际需求以及应用反馈进行调整与维护。其中，模型框架、模型代码、模型参数、 训练数据四个方面是衡量其开源成熟度的重要评定等级。

模型框架

模型框架开源是人工智能大模型开源成熟度的第一级别，在这一级别中，可以通过公开大模型框架，使其他使用者可以复现模型并使用。开源框架程度关系到开源大模型的开发效率、技术水平、稳定性、可行性等方面。

模型代码

模型代码开源是人工智能大模型开源成熟度的第二级别，在这一级别中，可以通过公开的模型代码直接对模型进行训练和使用。模型代码开源降低了人工智能大模型的使用门槛，同时允许企业的开发人员在模型的基础上进行定制化开发，定向训练数据。

模型参数

模型参数开源是人工智能大模型开源成熟度的第三级别，在这一级别中，可以通过公开的模型代码与参数直接对模型进行使用和优化。模型参数开源节省了训练阶段的算力消耗，为企业降低算力成本，推动大模型使用普惠化，同时企业可以针对特定场景对模型进行优化。

训练数据

训练数据开源是人工智能大模型开源成熟度的第四级别，在这一级别中，模型的训练数据也可以公开获得。通过公开 训练数据，模型的可用性与透明度进一步增强。同时公开训练数据也进一步降低了企业和用户数据获取的难度。