מודלים בקוד פתוח מצמצמים את הפער: פיגור של כארבעה חודשים בלבד, בכ-30% עד 40% מהמחיר
דוח של קרן Mozilla מעריך שמודלי open-weight מפגרים כ-4.4 חודשים בלבד אחרי המודלים הסגורים המובילים, ומודלים סיניים כבר מטפלים ברוב התעבורה בפלטפורמת OpenRouter. ועדיין, המודלים הסגורים גורפים את רוב ההכנסות.
מודלי AI שהמשקלות שלהם פתוחים לכולם (open-weight) מתקרבים למודלים הקנייניים המובילים, ועולים רק חלק קטן מהמחיר. לפי דוח State of Open Source AI v1.1 של קרן Mozilla, שפורסם ב-15 בספטמבר, המודלים הפתוחים הטובים ביותר מפגרים אחרי המודלים הסגורים בכ-4.4 חודשים בלבד. מעבדות סיניות, ובראשן DeepSeek, מובילות את המגמה.
איך מודדים את הפער
הדוח נשען על מדד Time Horizon 1.1 של הארגון ללא מטרות רווח METR. המדד בודק כמה זמן עבודה של מומחה אנושי שווה המשימה הארוכה ביותר שמודל מצליח להשלים לפחות בחצי מהניסיונות. המודל הסגור המוביל, Claude Opus 4.6 של אנתרופיק, מתמודד עם משימות של כ-12 שעות עבודה. המודלים הפתוחים מגיעים לאותה רמה כ-4.4 חודשים אחריו. מכון Epoch AI הגיע בשיטה אחרת לממצא דומה: פער של כארבעה חודשים.
המסקנה המעשית של הדוח: במשימות של עד שמונה שעות עבודה אנושית, המודלים הפתוחים תחרותיים. במשימות של יותר מ-12 שעות, אף אחת משתי הקטגוריות לא מבצעת את העבודה באופן אמין.
שליטה בשימוש, שוליים בהכנסות
ב-OpenRouter, פלטפורמה שמנתבת בקשות של מפתחים בין מודלים שונים ושחברת Stripe הסכימה לרכוש באוגוסט תמורת כ-7.5 מיליארד דולר, שמונה מעשרת המודלים הנפוצים ביותר באוגוסט היו מודלים פתוחים. שבעה מהם פותחו במעבדות סיניות. באותו חודש, לראשונה, מודל פתוח בודד של DeepSeek הוביל את כל הפלטפורמה בכמות הבקשות השבועית, וקטע רצף של 51 שבועות שבהם הובילה גוגל.
הכסף, לעומת זאת, זורם לכיוון אחר. ניתוח של Linux Foundation על התעבורה ב-OpenRouter בין מאי לספטמבר 2025 מצא שהספקים הסגורים גרפו כ-96% מההכנסות, והמודלים הפתוחים כ-4% בלבד. לפי הערכת הארגון, פער המחירים מסתכם בכ-24.8 מיליארד דולר בשנה, חיסכון שארגונים יכלו להשיג אילו עברו למודלים פתוחים.
הנתונים מסבירים מאיפה מגיע הפער הזה. בספטמבר המודל הפתוח הטוב ביותר פיגר בשלוש נקודות בלבד אחרי המוביל הסגור במדד Artificial Analysis Intelligence Index, ועלה כ-40% ממנו לכל מיליון טוקנים. מול Claude Fable 5 של אנתרופיק, הפער עמד על שתי נקודות, במחיר של כ-30%. בעבודת ידע מקצועית שנבחנה על ידי מומחים (GDPval-AA v2), לעומת זאת, Fable 5 הוביל ביתרון של 92 נקודות Elo.
מגמה ולא אירוע חד-פעמי
ביולי חשף הסטארט-אפ הבייג'ינגי Moonshot AI את Kimi K3, מודל open-weight עם 2.8 טריליון פרמטרים. 11 ימים אחר כך פרסמה החברה ב-Hugging Face את המשקלות המלאים ואת הדוח הטכני. "מה שהיה פעם הפתעה הופך לדפוס", אמר קולין הוג-ספירס מחברת Black Duck Software. לדבריו, השקת R1 של DeepSeek בינואר 2025 הייתה נקודת המפנה. בריאן ג'קסון מ-Info-Tech Research Group מתאר מאבק בין שני מודלים עסקיים: חברות אמריקאיות שרוצות "למדוד ולחייב" על כל שימוש במודל, מול חברות סיניות שמעדיפות לאפשר להוריד את המודל ולהריץ אותו מקומית.
היתרון אינו רק בענן. משתמש בקהילת LocalLLaMA טוען שהריץ גרסה דחוסה (quantized) של Qwen 3.8 Flash של עליבאבא בקצב של כ-21 טוקנים לשנייה על כרטיס גרפי ביתי, RTX 3060 עם 12GB זיכרון. זהו דיווח עצמאי שלא אומת.
למה זה חשוב
ככל הנראה, עבור רוב המשימות שארגונים מריצים בפועל, כמו כתיבת קוד שגרתית, עיבוד מסמכים ושירות לקוחות, השאלה כבר אינה אם מודל פתוח מסוגל לבצע אותן, אלא אם הפרמיה על מודל סגור מוצדקת. אבל open-weight הוא לא ארוחת חינם. כפי שמזכיר הוג-ספירס, מודל סגור הוא שירות, ואת המודל הפתוח "אתם לא קונים, אתם מאמצים". האחריות לאבטחה, לתחזוקה ולרישוי עוברת לארגון עצמו.