Nathan Lambert 演讲：开放模型如何在与 OpenAI、Anthropic 竞争中胜出

Nathan Lambert 为 Fireworks Forge 2026（2026 年 11 月 3 日，旧金山）录制了题为《How Open Models Win》的演讲练习版。他主张开放模型社区不应在通用 Agent 场景与 OpenAI、Anthropic 等前沿实验室拼成本，而应靠在专用、重复性任务上大幅压低推理成本立足。演讲还覆盖开放模型的实际使用情况、与前沿模型的差距，以及开放模型经济碎片化导致应用收入难以回流到下一轮模型训练的问题。