1 日本模型翻车："自主研发"实为套壳
2026年3月17日，日本乐天集团发布了 Rakuten AI 3.0，宣称这是"日本国内最大规模的高性能 AI 模型"。然而不到12小时，技术社区便发现这款所谓的"自主研发"模型，其核心架构竟然完全基于中国深度求索公司的开源模型 DeepSeek V3——模型参数完全一致（671B总参数、37B激活参数），架构字段也完全相同。
乐天在发布时仅模糊表示"充分利用开源社区最优成果"，全程未曾提及 DeepSeek，极力塑造"自主研发"的形象。更让技术社区不满的是，乐天最初甚至删除了 DeepSeek 的许可证文件，被曝光后才以"NOTICE"文件名补传。
开源社区对乐天的主要批评集中在三点：其一，全程未提 DeepSeek，模糊处理来源，涉嫌误导公众；其二，删除许可证文件，试图掩盖技术来源；其三，被曝光后才补正，态度不够坦诚。
"即使合法，也不道德"——这是许多开源社区成员的共同感受。在开源社区看来，"站在巨人肩膀上"并不丢人，真正丢人的是假装自己是巨人。开源社区强调的是透明和协作，使用他人的成果应当光明正大地标注，这本身就是对开源生态的贡献。
2 MIT是个什么样的开源协议
要理解这场争议的本质，我们需要回到开源许可证的具体条款。DeepSeek V3 采用的是MIT许可证，这是一个被广泛应用于开源项目的宽松许可证。
从法律角度看，MIT明确允许商用、修改和再分发。但允许商用，不等于没有义务。
MIT许可证的明确规定："The above copyright notice and this permission notice shall be included in allcopies or substantial portions of the Software."（翻译：上述版权声明和本许可声明应包含在软件的所有副本或实质性部分中）这意味着乐天在基于 DeepSeek V3 开发自己的模型时，有法律义务标注清楚来源：Copyright (c) 2023 DeepSeek。
MIT许可证本质上是一份具有法律约束力的合同。违反许可证条款可能构成版权侵权，也可能构成对开源协议的违约，归属声明不是可选项，而是核心义务。乐天最初删除许可证文件的行为，可能已经构成了许可证违约或者侵权。
在技术平权、vibe coding盛行的当下，开源许可证的关注度不断加强，今天违反了开源协议，或许明天就会招来诉讼。
3 合规是一场取舍吗
对于企业而言，在发展早期是否遵守开源协议，真的只是个"取舍"问题吗？
从纯粹的经济理性来看，企业在资源有限的初创阶段，将有限的技术和人力资源投入到产品打磨、市场拓展上，暂时搁置看似"繁琐"的合规要求，确实是一个可以理解的选择。毕竟，在竞争激烈的市场环境中生存下来，比什么都重要。完全合规意味着需要投入额外的人力去梳理代码来源、更新许可证文件、撰写归属声明——这些工作不能直接产生商业价值，却在短期内消耗着宝贵的技术资源。
然而，这种"战略放弃"背后埋藏着随时可能爆炸的雷。
乐天事件就是一个典型的教训。作为日本知名的大型企业，乐天不可能缺乏法务团队和合规意识。但或许是出于对"自主研发"形象的自尊，或许是认为开源社区不会仔细检查，最终选择了删除许可证文件、模糊标注来源的做法。当技术社区通过配置文件和参数对比识破了这一切，乐天付出的声誉代价远超当年省下的那些"合规成本"。
更深层的问题在于，互联网是有记忆的。一旦在开源社区留下"不光彩"的记录，这个标签可能长期影响企业的技术声誉和人才吸引力。技术社区虽然松散，但信息流通极快。今天省下的合规成本，可能在明天变成招聘困难、合作伙伴犹豫、投资者质疑的导火索。
也许从生死存亡的角度上看，无法苛求要求所有企业都必须从第一天起做到完美合规。对于中小企业和初创公司而言，完全的合规确实可能带来不小的运营负担，也许对他们来说最经济的做法，是承担一定程度的风险，跑通MVP，用灵活的时间表，替代一刀切的合规尺度。先用、后改、再合规——关键是不要试图掩盖，而是保持透明。
这就非常考验决策者的价值取向和战略取舍了。
4 如何合规使用开源模型
合规使用开源模型的关键在于以下几点：
首先，必须保留原始许可证文件。这是最基本的要求，删除许可证文件无论出于什么目的都是违规的。
其次，在产品文档中详细说明技术栈。包括基础模型、微调数据、微调方法等信息，既是合规要求，也是对用户负责的表现。
最后，建立企业内部的开源合规审查流程。确保每一个基于开源模型开发的产品都经过充分的合规检查。
对于整个行业而言，乐天的“社死”，或许是一件好事。它提醒所有企业：合规使用开源模型不仅是法律要求，更是商业信誉的基础。在开源生态日益繁荣的今天，尊重规则的企业才能赢得社区的尊重，也才能走得更远。
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陈 焕 律师
《法律人必备AI核心技能》作者
《法律人ChatGPT应用指南》作者
专注AI合规/数据合规
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