Open-Source
Offene Gewichte
Modelle, deren trainierte Gewichte öffentlich herunterladbar und ausführbar sind (Llama, Mistral, DeepSeek), aber ohne Trainingsdaten oder -code — weniger als vollständig quelloffen.
Offene Gewichte (Open Weights) bezeichnen Modelle, deren finale trainierte Parameter — die Gewichte und Bias-Werte des neuronalen Netzes — öffentlich zum Download bereitstehen. Jeder kann sie auf eigener Hardware ausführen, ihr Verhalten studieren und sie weiter feinabstimmen, ohne auf die API des ursprünglichen Labors angewiesen zu sein.
Offene Gewichte sind von vollständig quelloffenen Modellen zu unterscheiden. Eine Open-Weight-Veröffentlichung liefert nur die gelernten Parameter; Trainingsdaten, Trainingscode oder die genaue Methodik werden nicht zwingend mitgegeben, eine vollständige Reproduktion ist also unmöglich. Die Open Source Initiative bezeichnet dies daher als Kompromiss: offener als geschlossene Modelle, aber unterhalb des Standards für „quelloffene KI”. Viele Veröffentlichungen tragen zudem restriktive Lizenzen (etwa die Llama Community License), die manche kommerzielle Nutzung einschränken — weshalb „offene Gewichte” und „Open Source” nicht gleichbedeutend sind.
In den Jahren 2025–2026 wurde diese Kategorie zum wettbewerbsfähigen Kern des Ökosystems: Metas Llama, Mistral, DeepSeek und Qwen bilden die Open-Weight-Front und ermöglichen lokale Inferenz, private Bereitstellung und Forschung außerhalb der Hyperscaler-Clouds.