Anthropic未签黄仁勋倡议开源信，阴阳英伟达微软却被指错位

黄仁勋的个人X账号终于发了第一篇帖子，没提新显卡，也没晒产品路线图。他分享了一封联名信，主题是支持开放权重模型。

简单说，这封信讨论的问题就是：一家公司把大模型训练好之后，到底要不要把模型文件公开出来，让其他开发者能下载到自己的电脑或服务器上跑一跑，甚至针对具体任务继续调整。

联署名单里躺着NVIDIA、Google、OpenAI、Meta、Microsoft、Mistral、Hugging Face这些熟悉的名字。但很快有眼尖的网友发现，Anthropic不在上面。

意识到A社缺席之后，评论区的讨伐声就没停过。

最先出来回应的是Anthropic的研究人员Julian Schrittwieser。他没说不支持开放模型，也声明自己并不主张限制开放权重。但接下来的操作就开始带着刺了——既然NVIDIA开始强调开放，那CUDA和GPU驱动什么时候开放？微软也支持开放权重，Windows和Office又该怎么看？

这一通反问直接把战火引向了两个具体的靶子。

工程师Atharva Ingle专门针对Julian的质疑做了整理，列出了这两家公司已经开放的项目。NVIDIA这边有NCCL、CUTLASS、TensorRT-LLM。微软那边则是.NET、TypeScript、ONNX Runtime和DeepSpeed。清单摆出来之后，Ingle也把镜头对准了Anthropic自己：MCP是一个开放协议，Claude没有公开权重，Claude Code的代码仓库倒是公开了，却没使用常见的开源许可证。

有网友直接不客气了：这些公司明明贡献了大量开源软件，你到底在胡说八道些什么？

另一边，有人盯上了Anthropic前后表态的落差。Julian此刻说自己不反对开放权重，但观察者认为，这跟Anthropic管理层此前反复释放的信息并不完全一致，也和他原帖传达出的态度对不上。

在这些评论者看来，问题已经不只是Claude开不开放了。他们质疑的是，Anthropic是不是在用一套更温和的说法，重新包装此前对开放权重表现出的谨慎甚至排斥。

Reddit上的批评更加尖锐。有声音认为，Anthropic正在因为反开放权重的立场快速消耗开发者社区的好感。几个月前，它还是不少人眼中挑战OpenAI的“后来者”，如今随着模型能力和市场声量上升，却越来越像一家只在意资本和估值的公司。原评论甚至直言，Anthropic正在亲手毁掉过去积累的开发者信任。

几轮交锋下来，质疑声从“为什么没有签署”逐渐扩大到了“它究竟如何看待开放权重”。有人批评它前后表态不一致，有人认为Julian在偷换讨论对象，也有人把问题上升到了开发者社区对A社的整体信任。

表面上看，几方你来我往，像是在争谁更支持开源。可把情绪拿掉之后，这场讨论或许存在一个根本性的错位：大家都在用“开放”这个词，谈的却不是同一个对象。

不同技术层有不同的开放方式，也对应不同的工程边界，放在一起直接比较，很容易越说越乱。

回到这封联名信本身。它支持的并不是“所有大模型都必须公开”，而是希望开放权重继续作为一种正常的模型发布方式存在。通过API使用模型时，开发者只能把请求发给模型公司，再接收返回结果。至于背后运行的是哪个版本、使用什么推理参数、有没有更新安全规则，外部通常难以确认。

开放权重之后，开发者拿到的是训练完成的参数文件。模型可以部署在自己的服务器上，也可以继续量化、微调和蒸馏。量化能降低模型运行时的显存需求，微调可以让模型适应特定任务，蒸馏则可以把大模型的部分能力转移到更小的模型中。研究人员还可以固定同一个版本反复测试，观察模型经过修改后，能力和安全表现发生了哪些变化。

所以，签署这封信并不等于承诺公开最强模型。参与联署的公司和机构认可的，更像是这样一种判断：并非所有模型都必须留在原厂服务器里。经过评测、能力和风险相对清楚的模型，可以考虑把权重交给外部使用。这也就解释了为什么OpenAI、Google等仍以API为主的公司同样可以参与。它们可继续保留前沿模型，同时支持其他模型以开放权重的方式发布。

名单中的公司愿意支持开放权重，背后大致有三个技术判断。

第一个判断是，模型是否适合开放，更适合结合它具体具备的能力来评估，而不是只根据“权重是否公开”得出结论。一个主要用于文本整理的小模型，和一个能够执行复杂网络操作、调用工具并连续完成任务的模型，风险显然不同。发布前可以测试模型在网络攻击、生物知识、自动执行和绕过安全限制等方面的能力，再决定是否公开权重。这样一来，开放和关闭不必被看成只能二选一，部分模型可公开，能力更强、风险暂时难以判断的模型，仍然可以只提供API。

第二个判断是，很多模型问题只有在拿到权重后，才能研究得更清楚。通过API测试时，研究人员看到的主要是最终回答，模型表现突然发生变化，可能是权重更新了，也可能是系统提示词、分类器或推理配置发生了变化，外部很难把这些因素完全分开。拿到权重后，研究人员可以固定版本，测试同一个模型经过量化、微调或合并之后会发生什么。比如，一个模型原本会拒绝某类请求，经过少量微调后是否还会拒绝；降低到4位精度后，安全行为是否出现变化；多个模型合并后，原来的限制是否仍然存在。仅靠原厂测试，往往难以覆盖模型发布后的所有修改方式，开放权重可以让更多团队复现问题，也能进一步验证模型发布时的安全结论在后续修改中是否仍然成立。

第三个判断是，模型权重和安全系统可以在一定程度上分开部署。模型负责生成内容，输入检查、输出过滤、工具权限和异常监测可以放在模型外面。权重公开后，部署者仍然可以增加分类器，限制模型能够访问哪些文件、数据库和外部工具，也可以记录异常调用。

这些公司并不一定认为开放权重没有风险。它们更倾向于认为，可以先筛选适合开放的模型，再通过外部评测和部署限制处理剩下的问题。换句话说，它们愿意签，是因为这套发布方式至少在部分模型和场景中已经具备技术可行性——不是把所有模型直接放出去，而是先评估能力，再决定哪些模型适合开放。

Anthropic没有正式解释这次为什么缺席，Julian的几条回复显然没能平息质疑，反而让讨论从一封联名信延伸到了这家公司对待开放权重的完整立场。当“开放”这个词被放到不同的技术层面展开讨论时，签不签字或许只是一个引子，真正需要回答的问题是，一家公司到底打算把哪些东西交到开发者手里。