今年4月，复旦大学自然语言处理实验室开发的新版MOSS模型正式上线，成为国内首个插件增强的开源对话语言模型，被行业称为中国版ChatGPT，一度冲上热搜，服务器挤爆。

　　运行一个多月来MOSS表现如何？近日，复旦大学MOSS系统负责人邱锡鹏在上海接受了上海证券报记者专访。他说，MOSS系统目前在开源社区里的下载量排名靠前，在Github平台上的关注用户已超1万人。

　　“截至目前，MOSS后台已收到几百家企业的使用申请，其中多以中小企业为主，覆盖传统行业，智能信息服务、金融、医疗、教育等。目前MOSS模型的主要功能集中于帮助企业将大模型以更低成本应用到具体领域当中。”邱锡鹏说。

　　就MOSS模型的使用反馈来看，邱锡鹏直言，模型目前的聊天功能已实现良好的交互体验，但在处理复杂问题方面仍需进一步完善。邱锡鹏向记者透露，接下来复旦会有计划地推出算力更大、推理能力更强的MOSS模型。

　　邱锡鹏坦言，想要不依赖国外技术，这要求我国必须要有自己的强大模型基座做基础，而MOSS模型的基座能力和OpenAI还有很大差距，体现在语料清洗、工程和算法问题等方面。但他坚信，中国一定会研制出属于自己的基座，甚至在未来每个企业都会有自己的“企业大脑”。

　　怎样形成好的行业生态？邱锡鹏认为，大模型基座的建设周期长、成本高，需要大量且持续的资金投入。拿OpenAI举例，其每年投入金额大概在5亿美元左右，MOSS模型的研发成本同样也非常高，并不是每家企业都需要做大模型基座。

　　邱锡鹏建议，良好的生态应该是让有实力的企业和科研单位去研究基座，形成统一的标准，其他中小型公司再进行下游开发，达到优势互补。他认为，国内外在技术能力方面差距并不悬殊，由于研发前期风险投入较大，是否有魄力投入巨资且有能力承受试错的代价是成功与否的关键。