黃仁勳倡議的開源聯名信，Anthropic 為何不願簽名?

黃仁勳開通個人Ｘ帳號後，第一篇貼文沒有介紹新GPU，而是分享了一封支持開放權重模型的聯名信。這封信旨在呼籲業界允許將訓練好的模型參數文件公開，讓開發者能下載到自己的伺服器上執行、微調或研究。聯名機構包括NVIDIA、Google、OpenAI、Meta、Microsoft、Mistral與Hugging Face等，但名單中唯獨不見Anthropic，迅速引發網友熱議與討伐。 Anthropic研究人員Julian Schrittwieser在社群平台上接連發文回應。他並未否定開放權重的價值，也表示自己不反對開放權重，但隨即話鋒一轉，質問既然NVIDIA強調開放，CUDA與GPU驅動何時跟進；既然Microsoft也支持開放權重，Windows與Office又如何看待。這番「陰陽」發言立刻引來工程師Atharva Ingle條列式反駁，指出NVIDIA已開源NCCL、CUTLASS、TensorRT-LLM，Microsoft則有.NET、TypeScript、ONNX Runtime與DeepSpeed等項目。Ingle同時比較Anthropic：MCP是開放協議，Claude權重卻未公開，Claude Code雖有公開程式碼倉庫，卻未採用常見的開源授權。 不少網友直接批評Julian偷換概念，認為這些公司對開源軟體的貢獻有目共睹，他的說法並不公允。更多人則抓住Anthropic前後表態的落差，質疑該公司管理層過去反覆釋放出對開放權重的謹慎甚至排斥態度，如今研究人員卻稱自己不反對開放，顯然矛盾。Reddit上的討論更加尖銳，不少開發者感嘆Anthropic正在快速消耗過去累積的社群信任；幾個月前它還是挑戰OpenAI的「後來者」，如今隨著模型能力與市場聲量攀升，卻越來越像一家只在意資本與估值的公司。這波交鋒讓質疑從「為何不簽名」進一步擴大為「Anthropic究竟如何看待開放權重」。 要理解這場爭論，必須先釐清聯名信支持的具體內容。它並非要求所有模型都必須公開，而是希望開放權重繼續作為一種正常的模型發布方式存在。透過API使用模型時，開發者只能把請求發給原廠再接收結果，背後使用哪個版本、推理參數如何設定、安全規則是否更新，外部難以確認。開放權重後，開發者取得的是訓練完成的參數檔，可以自行部署、量化降低顯存需求、微調適應特定任務，甚至蒸餾出更小的模型。研究人員也能固定版本反覆測試，觀察模型修改後能力與安全表現的變化。因此，簽署這封信不等於承諾公開最強模型，而是認同經過評測且風險相對清楚的模型，可以考慮將權重交給外部使用。 為什麼名單中的公司願意支持開放權重？技術上大致可歸納為三個判斷。首先，模型是否適合開放，應根據其具體能力來評估，而不是只看「權重是否公開」。一個主要用於文字整理的小模型，與一個能執行複雜網路操作、連續完成任務的模型，風險顯然不同。發佈前可以測試模型在網路攻擊、生物知識、自動執行與繞過安全限制等方面的能力，再決定是否公開權重。這樣開放與關閉就不必被視為二選一，部分模型可以公開，能力更強且風險難以判斷的模型則繼續只提供API。 第二個判斷是，許多模型問題只有在拿到權重後才能研究得更清楚。透過API測試時，研究人員看到的主要是最終回答，模型表現突然變化可能是權重更新，也可能是系統提示詞、分類器或推理配置改變的結果，外部很難釐清。拿到權重後，研究人員可以固定版本，測試量化、微調或合併對模型安全行為的影響。例如，原本拒絕某類請求的模型，經過少量微調後是否還會拒絕；降低精度後安全行為是否出現變化；多個模型合併後原有限制是否依然存在。僅靠原廠測試難以涵蓋所有後續修改方式，開放權重能讓更多團隊復現問題，並驗證安全結論在修改後是否仍成立。 第三個判斷是模型權重與安全系統可以在一定程度上分開部署。模型負責生成內容，輸入檢查、輸出過濾、工具權限與異常監測可以放在模型外面。權重公開後，部署者仍可增加分類器，限制模型能存取哪些文件、資料庫與外部工具，並記錄異常調用。這些公司並非認為開放權重完全沒有風險，而是傾向於先篩選適合開放的模型，再透過外部評測與部署限制處理問題。對他們而言，這套方式在部分模型與場景中已具備技術可行性。 Anthropic沒有正式說明缺席原因，但從Claude現有的安全設計可以推測其顧慮核心：模型離開原廠伺服器後，原來的安全措施還能保留多少。Claude上線後，安全並不只依賴訓練時形成的拒絕行為，Anthropic還會在伺服器上檢查輸入與輸出、識別異常請求、限制帳戶調用，並在發現新問題後更新分類器或替換模型版本。這些措施能持續發揮作用，是因為模型仍運行在Anthropic可控制的環境中。 權重公開後情況完全不同。外部部署者可以移除分類器、修改系統提示詞，也能繼續微調模型。Anthropic無法掌握這些副本後來處理了什麼請求，也難以要求所有使用者安裝新的安全更新。更麻煩的是，目前的大模型安全訓練多半是控制模型在什麼情況下拒絕回答，並不代表相關知識已從參數中消失。使用者拿到權重後，後續微調可能削弱先前的拒絕行為。模型發布時通過安全測試，不代表修改後的版本還會保持相同表現。線上API出問題時原廠可以統一更新，但已公開的權重很難召回；早期版本、量化版本與微調版本可能長期流傳，原開發者也無法確認它們是否保留了原來的防護。 這正是Anthropic與名單中多數公司較核心的技術分歧。參與聯署的機構傾向認為，先透過能力評測篩選適合開放的模型，再由外部部署者配置過濾與監測即可。Anthropic的公開技術路線則更重視原廠對前沿模型的持續控制，因為外部使用者可以自行決定是否保留安全措施。MCP可以開放、Claude權重卻不開放，也因此可以理解：MCP規定的是模型如何連接工具與數據，公開協議不會同時交出Claude的模型能力；公開權重則意味著使用者能獨立運行並修改模型，兩者對原有安全控制的影響截然不同。 因此，此次分歧或許不只是開放與封閉的立場差異。名單中的多數公司認為，經過能力評測後，部分模型可以作為權重交給外部使用；Anthropic卻可能認為，對於能力較強的模型，現有測試還不足以判斷它在長期傳播與後續修改中是否仍然可控。雙方需要回答的其實是同一個技術問題：發布前的評測是否足以支持一份模型權重被長期交給外部使用。回到最初的爭論，Julian拉進CUDA、Windows與MCP，恰好說明「開放」並不是一個統一開關。權重、協議、運行環境與應用程式碼，公開後的影響並不相同。Anthropic的缺席，更接近於它對開放前沿模型權重仍有保留，而非否定所有開放技術。這封聯名信沒有終結爭論，只是把問題從「要不要開放」推進到「開放哪一部分」。