闭源模型会不会有隐形优势

前排提示：本人对大模型了解非常基础，下面的很多内容都是脑洞，我没有任何证据证明他们在这么做，不要太关心具体可行性之类的问题。主要是我的文字表达能力有限，以举例的方式可能更形象
最近grok的多agent模式让我突发奇想，有没有可能闭源模型的功能有“水分”，或者说模型本身就很强，然后用系统工程进一步放大了，使得产品能力>>模型本身能力，但因为闭源我们只能看到产品能力。比如对外声称是一个新模型，实际内部是多agent，或者用了什么其他优化技巧，可以让一个本身90分的模型跑出95分的成绩。但是外界完全不知道他们怎么实现，要知道头部的几个模型很难说有决定性的差距，反正他们算力够多，通过一些trick提高1分可能就压倒对手了（什么提高一分，干掉千人）。
还有这几年的mcp、skill之类的东西，有跟没有的输出质量完全是两个档次，而在这些技术有人正式公开前，他们内部可能早就有差不多的东西，只是不叫这个名字。比如让ai算一个大数乘法或者处理大量表格，这活不适合让ai自己干，上下文长有时候也不顶用，那chatgpt可以内部放一个python，大数乘法之类ai可能干不好的都让python干，只要它不告诉你就行，而开源模型显然没法偷偷这么干。再有像skill这种东西，预置一些优化流程让ai根据条件自己查也可以啊，就当类似本地知识库的东西放在内网。反正对外只暴露一个api，别人也不知道内部实现，直接对齐到模型里骗提示词也没用，因为人家根本没放进提示词。
多agent也是以chatgpt举例。假如内部用了多agent，juice值96假设是2个agent，有的juice到了512，说不定是8个agent（数字随便说的）。8个agent的思考预算显然要比2个高，效果也很可能会好一些，最后只让leader负责回答，推理过程反正是隐藏的谁都看不出来。这个搞法是不是有可能的？
甚至比如就这个多agent方案，一个leader是专门负责总结回答，一个杠精专门用来挑错，一个专门负责搜网页调工具跑python，一个专门负责理解图片等等，实际其中有些完全可以用特调的小模型，也就是说8个agent的消耗可能只有4个满血agent的量，反正只要最后统一接口输出，它闭源的谁都看不出来。
再有我想到了deepseek v3不支持多模态，但是网页上通过OCR可以实现一个简陋的“多模态”。那么为了实现最高的回答质量，是不是可以前面接一个没那么大的专门识别图像的模型，然后串联一个最聪明的纯文本模型负责纠正和最终回答？再比如内部做路由，对于可以无损提取文字的比如代数题图片，前面接一个OCR模型转成文本，就算是多模态大模型，不损失信息的纯文本的输入可能也比带图片的输入更稳定吧？注意我这里说的不是deepseek网页版那种伪多模态，而是通过路由实现部分问题的质量提高。甚至大模型降智的问题，搞不好chatgpt老早就在做内部路由了，只是gpt5的时候才明文提出，算力充足的时候难度<10的问题才给低级模型，算力吃紧或者ip质量差就把难度<90的都给低级模型，然后大家就认为是降智了。

最后再次强调一下，前面这些都是脑洞，实际上比如先OCR在串文本模型这种很可能是负收益，多agent之类的也不一定稳定提升性能。我只是说闭源模型的黑盒内部能塞很多东西，然后开脑洞举了一些例子，具体的可行性没有验证，写着写着这么多字懒得整理了

那些优势不是模型带来的欸…w
是网页附加工具带来的吧w

佬的意思是闭源模型不只是模型本身闭源 还可能隐藏了整条链路吗？

对外展示是一个模型api 但是可能内部是一堆最佳工程实践是吧

这个也的确。。毕竟开源模型一般就开源个模型

很早之前我就在想ai可以接入工具
最简单的就是计算器，就再也不会出现ai的算数出问题了
我都能想到的
所以这些闭源的api，后面说不定真的是这样干的

Agent = 模型 + 工具 w

模型有比较强的instruction following能力，能选择最佳的工具去完成任务就足够了 www

开源模型只是一个模型，不是Agent w

是的，有些模型API自带工具就是你说的这个样子，只是告诉你可以这样，但是具体实现以及中间结果都不会展示给你

直接这么说可能有些阴谋论，不过既然benchmark有的模型会对题库做训练，要说所有人都不作弊也不现实，比如内部接个python啥的我都能想到，大公司肯定更聪明。
甚至有的开源模型官方api跟第三方部署的可能也有性能差异，人家自己内部做优化了也不好说

捉猫猫 w

嗯 是这样的 闭源就是有透明度的问题
毕竟开源模型丢出来 有作弊 别人部署下重新跑bench就知道怎么回事了

但是闭源 他后面挂着什么就不得而知了

我也思考过类似的问题

比如说给模型设定输出模板，对于固定任务或深度思考 模型只需要选词填空。提升能力，降低成本。这个是能做到的，一年前研究过本地模型的 json 模板输出

跟佬友的看法想到一块了，如今闭源模型参数高达几个T，我觉得肯定是有很多参数用于工作流设计+内部工具调用的，如果单纯说基础模型，开源模型同参数下大概率是比闭源强的

qwen-3.5-plus和qwen3.5-397B的主要区别应该就是内部链路

GPT貌似就这样 每个对话里带个虚拟机给它写Python脚本

不知道啊，就记得 *心一言说过 ：不开源的才是最强的

现在甚至可以把整个虚拟机写到transformer里面

这个还算公开在思维链摘要的，也算是公开的技术，开源模型只要支持工具也能调本地python。不过有些benchmark会要求禁止工具调用，我忽然想起之前看到的乐子，说是哈基米的api太贵了让龙虾自己切豆包的便宜模型，结果一看账单不对劲，是哈基米在模拟豆包的语气说话 所以模型内置工具调用，你告诉他不能用结果偷偷用了也很合理吧

感觉可能性还挺大的

卧槽搜了下还真有，你别说，黑盒里面指不定有啥黑科技

这种邪修方法肯定有的啊，针对单独的评分单独训练。就和之前手机放在冰箱里跑分是一样的。

主要说的是开源模型干不了的，毕竟闭源模型是黑箱