《Nature》的一篇报道指出，很多科技巨头宣称他们的AI模型是开源的，但实际上并不完全透明。这些模型的数据和训练方法往往没有公开，这种做法被称为“开源洗白”，严重妨碍了科学研究的可复现性和创新。
研究发现，在资源有限的情况下，小公司和研究团队往往能做到更加透明和开放。真正的开源应该包括代码、数据和训练方法的全面公开。
有一个评价表可以帮助用户了解各个项目的开放程度。这个表用三种标记（✔︎表示完全开放、~表示部分开放、✘表示关闭）来评价每个项目，并提供直接的链接到相关证据。
用户只需将鼠标悬停在任一单元格上，就能看到对应的详细说明。这个表还按项目的总开放度进行排序，帮助用户快速了解每个项目的透明度。