Wie KI-Modelle entstehen
Englischer Fachbegriff: Open-Weight Model
Bei einem Open-Weight-Modell sind die trainierten Zahlenwerte des Modells, die Gewichte, frei herunterladbar. So lässt es sich auch auf eigenen Rechnern betreiben.
Wie ein Rezept zum Mitnehmen
Bei einem geschlossenen Modell gehst du ins Restaurant: Du bekommst das Gericht, das Rezept bleibt in der Küche. Bei einem Open-Weight-Modell bekommst du das fertige Rezept mit nach Hause und kochst selbst, so oft du willst. Wie es entwickelt wurde und welche Zutaten dafür ausprobiert wurden, erfährst du aber meist trotzdem nicht.
Open-Weight-Modelle sind interessant, wenn Daten das Haus nicht verlassen sollen, etwa in Kanzleien, Arztpraxen oder bei Geschäftsgeheimnissen. Sie laufen auf eigenen Servern oder bei einem Hoster deiner Wahl. Dafür braucht es passende Hardware und jemanden, der sich darum kümmert. Und auch bei offenen Modellen lohnt ein Blick auf die Lizenz und darauf, wer das Modell mit welchen Vorgaben trainiert hat.
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Vereinfachte Darstellung. Auch geschlossene Modelle gibt es teils mit Rechenzentren in der EU.
Open Weight ist nicht dasselbe wie Open Source: Meist sind nur die fertigen Gewichte frei, nicht die Trainingsdaten und nicht der gesamte Trainingscode. Bekannte Open-Weight-Modelle stammen etwa von Meta (Llama), Mistral aus Frankreich, Alibaba (Qwen), DeepSeek und seit 2025 auch von OpenAI (gpt-oss, Lizenz Apache 2.0). Vor allem chinesische Labore veröffentlichen ihre Modelle häufig offen. DeepSeek stellte sein Reasoning-Modell R1 unter die freizügige MIT-Lizenz. Für sein Modell V3 gab DeepSeek an, für das gesamte Training rund 2,8 Millionen Stunden auf Grafikchips gebraucht zu haben. Das Modell nutzt pro Token nur 37 seiner 671 Milliarden Parameter, eine sparsame Bauweise namens Mixture of Experts.
Der nächste Schritt
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