オープンソース
オープンウェイト
学習済みの重みを公開ダウンロードして実行できるモデル（Llama、Mistral、DeepSeek）。ただし学習データやコードは非公開で、完全なオープンソースとは異なる。
オープンウェイト（Open Weights）とは、最終的に学習されたパラメータ——ニューラルネットワークの重みとバイアス——が一般公開され、ダウンロード可能なモデルを指します。誰もが自分のハードウェア上で実行し、その挙動を調べ、さらにファインチューニングできます。元の研究所の API に依存する必要はありません。
オープンウェイトは完全なオープンソースとは区別されます。オープンウェイト公開で配布されるのは学習済みパラメータのみで、学習データ・学習コード・詳細な手法は必ずしも含まれず、完全な再現はできません。そのため Open Source Initiative はこれを妥協形態と位置づけます。クローズドモデルより開かれてはいるものの、「オープンソース AI」の基準には達していません。多くの公開には Llama Community License のような制限的ライセンスが付き、一部の商用利用を制約するため、「オープンウェイト」と「オープンソース」は同義ではありません。
2025〜2026 年、このカテゴリは競争力あるエコシステムの中核となりました。Meta の Llama、Mistral、DeepSeek、Qwen がオープンウェイトの最前線を形成し、ローカルな推論、プライベートな展開、ハイパースケーラー以外での研究を可能にしています。