開源大模型具備低成本高效落地、技術迭代迅速以及可私有化部署的屬性，解決閉源大模型應用痛點。1）低成本高效落地：模型從頭訓練需要大額資金投入，使用閉源大模型在企業用戶量攀升后 Token 費用將水漲船高；而開源大模型可以幫助用戶簡化模型訓練和部署過程，并節省高額初始及后期資金投入，用戶只需從開源社區如 HuggingFace 中免費下載預訓練好的模型并進行微調，就可快速構建高質量的模型。2）技術迭代迅速：在 Llama 2、Llama3 開源發布后，吸引了全球開發者和愛好者參與開發和改進，當前已快速衍生出一系列開源的基礎模型與行業模型，這極大地加快了創新和迭代的速度。3）私有化部署：如果把行業的 know-how 數據輸送給閉源大模型，可能存在數據泄露的風險；而開源大模型可部署在企業內網的 AI 服務器上，幫助企業保護敏感數據安全性。