大家好，我是昊天，国内某头部音频公司的C++主程，拥有多年的音视频开发经验，熟悉Qt、FFmpeg、OpenGL。欢迎关注我的公众号，回复数字“1”，即可获得一套DeepSeek的实用指南。
最近最热门的无疑是DeepSeek了，之前我在阅读一些公众号文章时，看到有人说DeepSeek是以GPL协议开源的，我还暗自庆幸，国人做的如此优秀的模型不能轻易被外国人使用。然而，今天早上我查看了DeepSeek的代码仓库，发现它是以MIT协议开源的。我不得不承认，这真是DeepSeek的大气之举。
开源协议（如GPL和MIT）定义了如何使用、修改和分发软件代码的规则。GPL（GNU通用公共许可证）和MIT许可证的区别如下：
GPL：GPL是一种具有传染性的协议，意味着如果你修改并分发基于GPL协议的软件，你必须将修改后的代码也以GPL协议开源，确保用户可以自由使用、修改和分发。GPL还要求你提供源代码，或通过提供指向源代码的链接。它的目标是保护软件的自由性，并确保所有用户都能享有相同的自由。因此，如果你将GPL软件嵌入到自己的项目中，那么你的整个项目也必须采用GPL协议。
MIT：MIT许可证相对更为宽松。它允许用户自由使用、修改、复制和分发软件，只要保留原作者的版权声明和许可证声明即可。与GPL不同，MIT并不要求修改后的代码必须以相同的许可证发布，因此它不具有传染性。你可以将MIT许可的代码集成到商业软件中，而无需开源你的代码。总的来说，GPL更注重软件自由，其限制较多，而MIT则是宽松自由的开源协议，适合更多商业和个人项目。
DeepSeek，如此“物美价廉”的模型，我不得不大力赞扬。DeepSeek作为一款开源的人工智能大模型，其性能和成本优势在全球范围内引起了广泛关注。DeepSeek的模型在多项评测中展现出卓越的性能表现，尤其是在推理能力方面，其在数学、代码和自然语言处理等任务上的表现接近甚至超越了一些闭源模型。例如，在第三方基准测试中，DeepSeek模型的表现优于Meta Llama 3.1、OpenAI的GPT-4o和Anthropic的Claude Sonnet 3.5。除了技术上的突破，DeepSeek在成本控制方面也实现了重大创新。与Meta的Llama-3.1（训练成本超过5亿美元）和OpenAI的GPT-4等模型相比，DeepSeek的训练成本仅为558万美元。这种低成本高效率的模式极大地降低了AI技术的门槛，使得更多的企业和研究机构能够以较低的成本进入AI领域。
MIT协议下的DeepSeek为其开源提供了以下几个显著优势：
全球开发者均可自由使用：无论是个人开发者、初创公司，还是大规模企业，都可以在不受限制的情况下，使用DeepSeek来进行数据处理和算法优化。更重要的是，MIT协议允许开发者将DeepSeek集成到自己的商业项目中，而无需担心开源协议的“束缚”。这种灵活性使得DeepSeek不仅能够为学术界和研究人员提供支持，还能够进入到企业级应用的开发中，成为商业软件的一部分。
自由修改与定制：任何人都可以根据项目需求定制DeepSeek功能，优化性能，甚至在原有的基础上进行二次开发。这对于需要满足特殊需求的开发者来说，无疑是巨大的优势。例如，在某些特定场景下，DeepSeek可能并不是以默认方式工作的最佳选择，开发者可以针对自己的需求修改相关功能，使其更符合实际应用。
简化的代码共享与分发：开发者可以将修改后的DeepSeek版本再分发给其他开发者，甚至可以将其整合进自己的开源或商业项目中。由于MIT协议没有要求修改后的代码必须公开，因此开发者在使用DeepSeek时，既能享受到开源带来的好处，又不必担心自己的工作成果会受到过多的限制。这一点对于很多商业公司尤为重要，它们可以利用DeepSeek作为基础工具进行创新，同时保护自己的专有代码。
强大的社区支持：DeepSeek的MIT协议开源，为全球开发者提供了一个互动平台。在这个平台上，开发者可以分享经验、贡献代码、讨论问题，共同推动DeepSeek的技术进步。随着越来越多的开发者参与进来，DeepSeek的功能将不断得到扩展和完善，开发者也能够受益于社区的集体智慧。
总之，MIT协议的灵活性使得DeepSeek可以服务于全球开发者，DeepSeek的大气令人赞叹。
