28 / 111 比对手坚持得更久一些是确保长期成功的必要条件。现在的宏观环境下，一味靠融资来支撑自己 的高成本支出不是长久之计。 闭源大模型厂商必须维持一定的云资源，工程师资源来支撑小额的开发者调试需求。投入产 出上恐怕是算不过来的。即便闭源厂商愿意持续地补贴开发者，他们最终会发现大模型对开发者 的粘性也非常有限，没比在 C 端用户那边好到哪里去。 大模型这一产品形态实在是太特殊了——大多以自然语言为交互方式。因此大模型 大模型云服务，主动权在开发者这里。 与之相对，开源的方法至少可以相当程度地省去为了拓展开发者生态而付出的大模型运行成 本。开发者免费下载大模型以后，会在自己的计算机资源上进行大模型应用的开发和调试。大模 型厂商提供一些技术支持即可。同时因为大模型运行在本地，开发者在构建大模型应用时，为了 物理部署上的便利，很可能会在应用与模型之间创造出物理部署上的耦合性。 当然这种“开源策略”不是进攻 10-40%之间，如图 1 所示。 图 1 大模型（LLM）在编程上的应用及其生成代码的采纳率 在 2024 年，我们还看到了“AI 程序员”Devin 的诞生，Devin 能够独立完成复杂的编码和 调试任务、自主查找和修复代码库中的错误，构建和部署应用程序。在 SWE-bench 编码基准测 试中，Devin 能够解决 GitHub 中 13.86%的真实问题，有了很大提升。 说起 SWE-bench

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