오픈소스
오픈 웨이트
학습된 가중치를 공개적으로 내려받아 실행할 수 있는 모델(Llama, Mistral, DeepSeek). 다만 학습 데이터와 코드는 공개되지 않아 완전한 오픈소스와는 다르다.
오픈 웨이트(Open Weights)는 최종 학습된 매개변수, 즉 신경망의 가중치와 편향이 공개되어 누구나 내려받을 수 있는 모델을 가리킨다. 누구든 자신의 하드웨어에서 실행하고 동작을 연구하며 추가로 파인튜닝할 수 있으며, 원 개발사의 API에 의존할 필요가 없다.
오픈 웨이트는 완전한 오픈소스와 구별된다. 오픈 웨이트 공개는 학습된 매개변수만 제공할 뿐 학습 데이터, 학습 코드, 상세 방법론을 반드시 포함하지는 않아 완전한 재현이 불가능하다. 이에 오픈소스 이니셔티브(OSI)는 이를 절충안으로 본다. 폐쇄형 모델보다는 개방적이지만 “오픈소스 AI” 기준에는 미치지 못한다는 것이다. 또한 다수 공개본은 Llama Community License 같은 제한적 라이선스를 동반해 일부 상업적 사용을 제약하므로, “오픈 웨이트”와 “오픈소스”는 같은 말이 아니다.
2025~2026년 이 범주는 생태계의 경쟁력 있는 핵심으로 자리 잡았다. 메타의 Llama, Mistral, DeepSeek, Qwen이 오픈 웨이트 최전선을 이루며, 로컬 추론과 사설 배포, 하이퍼스케일러 클라우드 바깥의 연구를 가능하게 한다.