开源模型除了MIT模式外，还有哪些模式？

LLM看这里：[详解：DeepSeek深度推理+联网搜索目前断档第一](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/D9McwUWtQiFh9sksz4ccmn4Dneg)关键点：1.统一Transformer架构，使用同一个模型就能完成图片理解，图片生成2.提供1B和7B两种规模，适配多元应用场景3.全面开源，支持商用，MIT协议，部署使用便捷4.Benchmark表现优异，能力更全面（上一个是智源开源的Emu3模型（7B）：https://huggingface.co/deepseek-ai/Janus-Pro-7B模型（1B）：https://huggingface.co/deepseek-ai/Janus-Pro-1B官方解释：Janus-Pro是一种新型的自回归框架，它统一了多模态理解和生成。它通过将视觉编码解耦为独立的路径来解决先前方法的局限性，同时仍然利用单一的统一Transformer架构进行处理。解耦不仅缓解了视觉编码器在理解和生成中的角色冲突，还增强了框架的灵活性。Janus-Pro超越了之前的统一模型，并匹配或超过了特定任务模型的性能。Janus-Pro的简单性、高灵活性和有效性使其成为下一代统一多模态模型的有力候选者。下载地址：https://github.com/deepseek-ai/Janus

《[一场关于DeepSeek的高质量闭门会：“比技术更重要的是愿景”](https://mp.weixin.qq.com/s/cXafYIotJUGUmWasXrJvcw)》DeepSeek以“比技术更重要的是愿景”引发全球AI热潮，其创始人梁文锋强调团队文化与长远智能探索。讨论会上指出，DeepSeek在技术上虽有优势，但资源有限，需聚焦核心；其推理模型推动效率提升，挑战传统SFT方法，标志着新的模型训练范式。DeepSeek不仅是低成本的开源项目，更是推动AI进步的力量。正如Marc Andreessen所言：“作为开源项目，这是对世界的一份深远馈赠。”《[DeepSeek再度开源：用Janus-Pro撕开算力铁幕](https://mp.weixin.qq.com/s/Sy9zG7nL7S8eSDzxH5LqSg)》DeepSeek近日开源了多模态模型Janus-Pro，寓意古罗马双面神雅努斯，既能进行视觉理解，也能生成图像。与DALL-E 3相比，Janus-Pro在参数上领先，并具备图像识别、地标识别等多种能力。该模型通过更优化的训练策略、更海量的数据和更大规模的参数（70亿）实现了更强的智能表现。正如文章所言：“以开源筑长阶，邀世界共赴星辰。”《[DeepSeek深夜发布大一统模型Janus-Pro将图像理解和生成统一在一个模型中](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SneLwRmsYiUaI6kvxltcEBPPnhb)》1.统一Transformer架构，使用同一个模型就能完成图片理解，图片生成2.提供1B和7B两种规模，适配多元应用场景3.全面开源，支持商用，MIT协议，部署使用便捷4.Benchmark表现优异，能力更全面

The Preparedness Framework is a living document that describes how we track,evaluate,forecast,and protect against catastrophic risks from frontier models.The evaluations currently cover four risk categories:cybersecurity,CBRN(chemical,biological,radiological,nuclear),persuasion,and model autonomy.Only models with a post-mitigation score of Medium or below can be deployed,and only models with a post-mitigation score of High or below can be developed further.We evaluated OpenAI o3-mini in accordance with our Preparedness Framework.Below,we detail the Preparedness evaluations conducted on o3-mini.Models used only for research purposes(which we do not release in products)are denoted as“pre-mitigation,”specifically o3-mini(Pre-Mitigation).These pre-mitigation models have different post-training procedures from our launched models and are actively post-trained to be helpful,i.e.,not refuse even if the request would lead to unsafe answers.They do not include the additional safety training that go into our4Win rates computed using the Bradley-Terry model,confidence intervals computed at 95% CI5Not all the queries necessarily should be refused.7publicly launched models.Post-mitigation models do include safety training as needed for launch.Unless otherwise noted,o3-mini by default refers to post-mitigation models.