Lista lektur poświęcona modelom otwartym, zaktualizowana 26 października 2026 roku, przedstawia przegląd najbardziej przydatnych prac pomagających zrozumieć tę dziedzinę sztucznej inteligencji. Jej pozycje obejmują powody publikowania modeli, których wagi są dostępne publicznie, przepaść dzielącą je od systemów zamkniętych oraz destylację, którą lista przedstawia jako najbardziej wyrazistą debatę roku 2026.
Aby zrozumieć stawkę, lista cytuje najpierw tekst Marka Zuckerberga „Open Source AI is the Path Forward », opublikowany w lipcu 2024 roku przy okazji wydania Llama 3. Rekomenduje także badania Irene Solaiman z lutego 2023 roku, które zachęcają do postrzegania modeli nie jako otwartych lub zamkniętych, ale jako spektrum, w zależności od licencji, kosztów operacyjnych czy dostępu do danych. Jeśli chodzi o ryzyka, artykuł Sayasha Kapoora, Rishiego Bommasaniego i ich współautorów z lutego 2024 roku konkluduje, że modele językowe skupione na tekście zwiększają udokumentowane zagrożenia tylko w bardzo marginalnym stopniu.
Jeśli chodzi o miejsce modeli otwartych w wyścigu technologicznym, lista wskazuje, że przepaść w stosunku do modeli zamkniętych zmniejszyła się w ostatnich latach i wynosiłaby obecnie około czterech do sześciu miesięcy. Według niej, najlepsze modele otwarte pochodzą od około 2024 roku wyłącznie z chińskich laboratoriów. Analiza SemiAnalysis, opublikowana w sierpniu 2026 roku pod tytułem „Are Open Models Catching Up? », opiera się na niezależnych ewaluacjach, by dojść do podobnego wniosku. Lista cytuje także oświadczenie kierownika produktu Z.ai z 2025 roku na temat udostępniania swoich modeli: „Get it out fast. We open source it within a few hours. »
Zachodnie firmy i kwestia chińska
Wielu amerykańskich polityków pytało firmy o ich wykorzystanie chińskich modeli. Lista wspomina DoorDash, w dochodzeniu opisanym przez CNBC 31 lipca 2026 roku, oraz Airbnb i Anysphere, wydawcę Cursor, których sprawę opisały Bloomberg i Semafor 29 kwietnia 2026 roku. Apple jest przywołany w kontekście porozumienia wspomnianego przez New York Times, a doniesionego przez Reuters 17 maja 2025 roku, a Harvey pojawia się w sierpniu 2026. Lista wspomina także o dobrowolnych przejściach: Perplexity szybko zintegrowało DeepSeek R1 w styczniu 2025 roku, według Forbesa, a Thomson Reuters opiera się na Qwen, by odejść od Claude’a, jak podał Business Insider 24 sierpnia 2026 roku.
Destylacja w centrum debaty
Destylacja polega na trenowaniu modelu na podstawie odpowiedzi generowanych przez inny model. Lista poświęca jej całą sekcję, opierając się między innymi na raporcie Anthropic opublikowanym we wrześniu 2026 roku, który opisuje wykorzystanie na dużą skalę jego produktów przez niedozwolone podmioty, łączące destylację techniczną z integracją Claude’a w innych usługach bez informowania o tym użytkowników. Anthropic potwierdził, że technika ta była wykorzystywana przez chińskie laboratoria.
Artykuł badaczy, w tym Panfilova i Shumailova, zatytułowany „Stealing Reasoning Traces from Proprietary LLM APIs » i datowany na 2026 rok, pokazuje ponadto, że niektóre interfejsy programistyczne zamkniętych laboratoriów mogą umożliwiać systematyczne wydobywanie śladów rozumowania modeli. Lista przypomina jednak, że nie przedstawiono żadnych jasnych dowodów, że DeepSeek zdestylował model o1 od OpenAI, by opracować R1, i zauważa, że destylacja jej zdaniem nie umniejsza innowacyjności zaangażowanych laboratoriów.
