Open Weight vs. Open Source

Wichtige Unterscheidung:

	Open Weight	Fully Open Source
Gewichte	Öffentlich	Öffentlich
Trainingscode	Oft nicht	Ja
Trainingsdaten	Fast nie	Ja
Nutzungsrechte	Lizenz-abhängig	Open Source Lizenz
Beispiele	Llama, Mistral	GPT-J, BLOOM

Bedeutende Open Weight Models (2024–2025)

Modell	Anbieter	Stärke	Lizenz
Llama 3.1	Meta	General, multilingual	Llama Community
Qwen 2.5	Alibaba	Code, Reasoning	Apache 2.0
Mistral	Mistral AI	Europäisch, effizient	Apache 2.0
Phi-4	Microsoft	Klein, effizient	MIT
Gemma 2	Google	Qualität, kompakt	Gemma ToS
Deepseek V3/R1	DeepSeek	Coding, Math	MIT
FLUX.1	Black Forest Labs	Bildgenerierung	Apache 2.0

Vorteile für Unternehmen

Kein API-Lock-in — Modell selbst hosten
DSGVO-konform — Daten bleiben lokal
Kostenkontrolle — Keine Token-Kosten
Fine-Tuning — Auf eigene Daten spezialisierbar
Stabilität — Keine API-Änderungen durch Anbieter

EU AI Act und Open Weight Models

Gemäß EU AI Act Kap. V gelten für Open Weight GPAI-Modelle erleichterte Anforderungen (Art. 53 Abs. 2) — außer bei systemischem Risiko (≥10²⁵ FLOP).

Llama 3 (70B), Mistral, Qwen: Erleichterte Anforderungen Llama 3.1 405B: Prüfung ausstehend (Trainingskosten unklar)

Wenn etwas ein Open Weight Model ist, stehen seine trainierten Gewichte öffentlich zur Verfügung.

Approved

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Standard: Plain language ~B1 — not Leichte Sprache / DIN SPEC 33429 easy-read
Reviewed by: zolo · 2026-09-21T00:30:10.463422+00:00

Ein Open Weight Model bezeichnet ein KI-Modell, bei dem die trainierten Gewichte (Parameters) öffentlich zugänglich sind und heruntergeladen werden können. Dies gilt, unabhängig davon, ob der Trainingscode oder die Daten selbst offen sind oder nicht.

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Citation

"Open Weight Model." Open Cognition Commons Foundation. https://opencognitioncommons.org/en/glossary/open-weight-model. CC-BY 4.0.

Machine-readable metadata

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  "@type": "DefinedTerm",
  "name": "Open Weight Model",
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  "license": "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/",
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    "Open Weight Model",
    "Open Weights",
    "Open Source Model"
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