KI-Modell, dessen trainierte Parameter öffentlich verfügbar sind, sodass jeder das Modell auf eigener Hardware ausführen kann. Nicht dasselbe wie "Open Source": Trainingsdaten und Trainings-Code sind üblicherweise nicht enthalten.
Definition: KI-Modell, dessen trainierte Parameter öffentlich verfügbar sind, sodass jeder das Modell auf eigener Hardware ausführen kann. Nicht dasselbe wie "Open Source": Trainingsdaten und Trainings-Code sind üblicherweise nicht enthalten.
Open-Weight bedeutet, dass die trainierten Modell-Parameter (die Gewichte, oft hunderte Gigabyte an Zahlen) öffentlich herunterladbar sind, sodass jeder das Modell auf eigener Hardware ausführen kann. Wichtige Beispiele 2026 sind die Llama-Familie von Meta sowie verschiedene Mistral- und Qwen-Releases.
Für die Research zählen drei Aspekte. Datenschutz: Daten verlassen die eigene Infrastruktur nicht, die Unterauftragsverarbeiter-Liste schrumpft, und die AI-Act-Dokumentation wird einfacher. Reproduzierbarkeit: Sie kontrollieren die Modellversion, keine stillen Anbieter-Tauschs. Kostenvorhersehbarkeit: Hardware amortisiert sich, während Cloud-Tokens dauerhaft pro Anfrage kosten.
Open-Weight ist nicht dasselbe wie Open Source. Open Source würde Trainingsdaten, Trainings-Code und eine Lizenz mit uneingeschränkter Nutzung freigeben. Die meisten "Open-Weight"-Releases halten Trainingsdaten vertraulich und schränken kommerzielle Nutzung ein. Vor dem Einsatz die Modell-Lizenz lesen.
Allzweck-Modell, trainiert auf einem breiten Korpus, das als Basis-Schicht für nachgelagerte Produkte dient. Die meisten KI-Features im Consumer-Bereich sind ein Foundation Model mit einem UI-Wrapper drum herum.
Trainiertes System, das Eingabe über gelernte Muster auf Ausgabe abbildet. In der Research-Praxis meist ein Large Language Model, aber der Begriff umfasst auch Bild-, Audio- und multimodale Systeme.
Ein KI-System, das auf großen Mengen von Text trainiert wurde, um menschenähnliche Sprache vorherzusagen und zu generieren. Am besten als Konzept-Transformationsmaschine zu verstehen, nicht als Wissensdatenbank.
Dieser Begriff wird in den folgenden Artikeln referenziert: