开源大模型不同接入方式的技术特征与法律责任辨析

引言

随着 DeepSeek R1 的开源发布，这款号称“低成本、高性能”的国产大模型迅速在开发者圈、创业公司乃至高校研究机构中走红。DeepSeek火了，但你真的接得对吗？DeepSeek R1支持多语言、多任务、多模态，不仅性能逼近GPT-4，还开放了多种接入方式，引发了新一轮的大模型应用热潮。但越是“可得”，越要“可用可管”。你选的接入方式，是否合规？承担的法律责任有哪些？本文将从大模型三要素（算法、算力、数据）和法律责任的角度，梳理 DeepSeek R1 等开源大模型的三种主要接入路径，并尝试划清它们背后隐含的合规边界。

不同接入方式的技术特征与法律责任划分

1. 官方 API 接入（托管型服务）

（1）这是最便捷的接入方式，大模型开发者通过调用模型提供方（如DeepSeek官方）提供的API远程调用R1模型。算法层面，大模型开发者不掌握模型结构，仅调用平台方已训练好的模型服务。算法由平台方持续更新，开发者享受最新版本的模型性能；算力层面，推理完全在平台方托管的算力资源上完成；数据层面，使用者数据需上传至平台方服务器，存在平台记录、缓存、调试或用于训练等潜在情形。

（2）法律责任解析：以DeepSeek为例，根据《DeepSeek开放平台服务协议》第3章“服务管理”，DeepSeek采取了平台技术中立 + 开发者全责承担的责任框架，平台将自身定位为“中立工具提供者”，而将实际运营层的全部法律风险压给开发者，具体表现为以下三层结构：

但这一安排在法律适用上存在明显争议。我国法律对生成式人工智能服务责任主体的认定，更强调服务本质与行为实质，而非合同形式。也就是说，责任不能仅由合同约定主导，而要根据行为是否构成“向公众提供生成服务”来判断。

若API服务输出内容具备生成性、落地性和公开性，那么即使其通过SDK、API形式间接提供，平台方仍难以主张“完全免责”：

• 官方 API 接入的模式下，平台作为算法、算力与数据的实际控制者，应承担一定的合规义务；

• 对于模型输出的内容特征、风险等级、敏感领域的风控策略，平台本身负有技术能力义务与风险前置管理义务；

• 对下游开发者是否具备资质、是否设置合理内容过滤机制，平台亦有基本的监督和审核责任。

综上所述，若平台完全依赖“合同划责”来规避法律风险，可能与《生成式人工智能服务管理暂行办法》强调的“全链条监管”思路相悖。API接入形式虽看似“工具属性”，但实质是生成式人工智能服务的主要交付渠道之一。平台方在开放API接口、支持二次开发的同时，亦应同步建立内容风控机制、明确使用边界、指导开发者合规使用，并按需完成算法备案与安全评估。在合规监管趋严、法律体系不断完善的背景下，“算法即责任”的监管理念将进一步落地，大模型服务平台不宜仅通过条款将全部责任外包给下游用户，而应承担起应有的法律责任和社会责任。

2. 开源版本私有化部署（本地运行）

DeepSeek R1的开源版本（如在Hugging Face、GitHub发布）允许开发者将完整模型下载并部署在本地服务器，拥有对模型结构、参数与运行逻辑的完全控制。在算法层面，用户拥有源码与权重，具备修改与再训练能力；在算力层面，需自行搭建或租赁GPU/TPU等高性能算力资源；在数据层面，训练与推理数据全部本地运行，数据处理风险由用户全权承担。

在此模式下，平台方已不再作为服务提供方，其法律角色趋于中立；而开发者需承担全链条合规责任，包括（1）模型使用责任：如用于公众服务，仍需承担合成内容提供者的责任；（2）算法备案与安全评估：在某些领域（如教育、金融、新闻）进行落地部署，模型可能构成“重要算法”，需履行《算法推荐管理规定》下的备案义务；（3）数据安全责任：自建系统需对所有输入/输出数据承担处理者责任，包括敏感数据识别、最小化原则、数据保护措施等；（4）个人信息保护义务：本地处理过程中如涉及用户个人信息，需依照《个保法》履行通知、同意、安全技术与管理制度安排；（5）知识产权风险：若在模型基础上再训练并商用，需关注是否涉及原始训练数据或第三方版权内容的合规问题。

该模式更适用于大型企业、高校、科研机构等具备合规能力与算力条件的主体，但其法律责任最为广泛与深入。

3. 云服务商部署（平台即服务）

此类方式下，云服务商（如阿里云、腾讯云、火山引擎）已完成模型部署，用户通过其AI开发平台快速调用模型能力，实现快速上线。在算法层面，由云服务商与模型方合作提供托管版，用户不可更改；在算力层面。推理服务运行在云商基础设施之上；在数据层面，输入输出通过云平台完成，云服务商具备一定的数据传输与安全管理能力。

该模式下，法律责任结构更为复杂，体现为“平台联合责任 + 使用方直接责任”。具体责任划分如下：

（1）云服务商责任：

• 需对其提供的AI平台负合规义务，如数据加密、访问控制、日志管理等；

• 对用户行为负有一定“技术支持者责任”与“知情义务”；

• 若提供面向社会的公共服务入口，可能承担一定内容审核义务；

（2）开发者责任：

• 与API模式相似，需对其使用场景中所生成、传播的内容合规性负责；

• 在数据处理上，如上传客户数据用于AI推理，同样需履行《个人信息保护法》的相关义务；

• 若产品上线公众平台，仍需履行平台运营者的备案与安全义务。

从上文可见，虽然三种接入模式技术实现方式不同，但开发者的技术特征与法律责任呈现出清晰的分层逻辑：

结语

开源大模型的可及性打开了人工智能产业的新篇章，但在监管框架尚未完全成熟的现实语境下，模型的接入方式不只是技术选择，更是法律责任配置的体现。合规治理应当前置于模型落地之初。无论是开发者、平台方还是使用机构，都应以“可控、可证、可追责”为目标，设计合理的技术治理与合规制度，以构建可信任、可持续的人工智能生态系统。

注：

1、《DeepSeek 开放平台服务协议》：https://cdn.deepseek.com/policies/zh-CN/deepseek-open-platform-terms-of-service.html

2、《百度腾讯们抢滩接入DeepSeek R1，但是接入是什么意思？| 一文讲透DeepSeek的三种接入方式以及法律责任划分》：https://mp.weixin.qq.com/s/-IYUk3zMsOizDVI3H8i_fA

撰稿｜刘晋名

责编｜李江珊

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