Open Weight Model bedeutet: Ein Open Weight Model ist ein KI-Modell, dessen trainierte Gewichte (Parameter) öffentlich verfügbar sind und heruntergeladen werden können — unabhängig davon, ob der Trainingscode oder die Daten offen sind. Das ist wichtig, weil KI-Systeme heute überall eingesetzt werden und Regeln brauchen, damit sie sicher und fair funktionieren.
Ein Open Weight Model ist ein KI-Modell, dessen trainierte Gewichte (Parameter) öffentlich verfügbar sind und heruntergeladen werden können — unabhängig davon, ob der Trainingscode oder die Daten offen sind. [IIO Framework] Open Weight Model: KI-Modell dessen Gewichte öffentlich verfügbar sind (aber nicht unbedingt Open Source). Beispiele: Llama 3, Mistral, FLUX.1. [IIO Framework] IIO MCP Server (Model Context Protocol): Exposes 27 governance tools to AI assistants (Claude, Cursor, VS Code). Key tools: iio_hitl_gate (fail-closed approval), iio_policy_check (GDPR/EU AI Act), iio_audit_log (chain-hashed), iio_compliance_check (ISO 42001+EU AI Act), iio_layer_query (91 layers), [EU AI Act] to the criteria set out in Annex XIII . 2. A general-purpose AI model shall be presumed to have high impact capabilities pursuant to paragraph 1, point (a), when the cumulative amount of computation used for its training measured in floating point operations is greater than 10(^25). 3. The Commissio
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 | 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)
Citation
"오픈 가중치 모델." Open Cognition Commons Foundation. https://opencognitioncommons.org/ko/glossary/open-weight-model. CC-BY 4.0. Machine-readable metadata
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