Open-Weight-Modelle sind KI-Modelle, deren trainierte Modellgewichte (Weights) öffentlich verfügbar sind. Unternehmen können diese Modelle herunterladen, auf eigener Infrastruktur betreiben und anpassen. Im Unterschied zu echtem Open Source bleiben Trainingsdaten, Trainingscode und Infrastruktur in der Regel geheim.
Wenn ein Unternehmen wie Meta (LLaMA) oder Mistral ein Modell als Open Weight veröffentlicht, stellt es die trainierten Gewichte zum Download bereit. Die Gewichte sind das Ergebnis des Trainingsprozesses: Milliarden von Zahlenwerten, die bestimmen, wie das Modell auf Eingaben reagiert.
Mit diesen Gewichten kann ein Unternehmen das Modell auf eigenen Servern laufen lassen, per Fine-Tuning auf eigene Daten spezialisieren und in eigene Anwendungen einbauen.
Bei echtem Open Source (nach der Definition der Open Source Initiative) ist alles offen: Quellcode, Trainingsdaten, Trainingsmethode, Infrastruktur. Bei Open Weights fehlen diese Informationen. Du bekommst das fertige Modell, aber du weißt nicht, mit welchen Daten es trainiert wurde, welche Entscheidungen beim Training getroffen wurden und welche Biases in den Daten stecken.
Meta nennt LLaMA 4 Open Source, verbietet aber bestimmte kommerzielle Nutzungen und sperrt Versionen für EU-Nutzer:innen. Mistral veröffentlicht kleinere Modelle als Open Weight, hält die leistungsfähigsten Modelle aber exklusiv über die API verfügbar. (Stand: Juni 2026)
Für Unternehmen mit technischem Team, eigener Server-Infrastruktur und Datenschutzanforderungen, die es verbieten, Daten an US-Anbieter zu senden. Für die meisten kleinen und mittleren Unternehmen ist die Nutzung über API (ChatGPT, Claude, Le Chat) pragmatischer.
🔗 Verwandte Begriffe:
Open Source (KI), Mistral, LLaMA, Fine-Tuning, DSGVO
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