开源
开放权重
训练后权重可公开下载并运行的模型（Llama、Mistral、DeepSeek），但未公开训练数据与代码，因此不等同于完全开源。
开放权重（Open Weights）指最终训练得到的参数——神经网络的权重与偏置——向公众开放下载的模型。任何人都可以在自己的硬件上运行它们、研究其行为，并进一步进行微调，而无需依赖原始实验室的 API。
开放权重不同于完全开源。开放权重发布只提供学到的参数，未必附带训练数据、训练代码或详细方法，因此无法完整复现。开放源代码促进会（OSI）据此将其视为一种折衷：比闭源模型更开放，却达不到「开源 AI」的标准。许多发布还附带限制性许可（如 Llama Community License），约束某些商业用途，因此「开放权重」与「开源」并不等同。
在 2025–2026 年，这一类别已成为生态系统中颇具竞争力的核心：Meta 的 Llama、Mistral、DeepSeek 与 Qwen 共同构成开放权重前沿，使本地推理、私有部署以及超大规模云之外的研究成为可能。