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Open Weight vs. Open Source bei KI-Modellen 2026: Der eigentliche Unterschied

·9 Min. Lesezeit·Von Hans Kuepper · Gründer von PromptQuorum, Multi-Model-AI-Dispatch-Tool · PromptQuorum

„Open Weight" bedeutet, dass die trainierten Parameter eines Modells herunterladbar und ausführbar sind — ohne Garantie, dass die Lizenz der Definition der Open Source Initiative (OSI) entspricht. „Open Source" bedeutet im strengen Sinn, dass die Lizenz selbst von der OSI genehmigt ist — wie Apache 2.0 oder MIT — ohne Einschränkung bei kommerzieller Nutzung, Unternehmensgröße oder Einsatzzweck. Llama und Gemma sind Open Weight, aber keine OSI-genehmigte Open-Source-Lizenz. Die meisten aktuellen DeepSeek-, Phi-, GLM- und gpt-oss-Veröffentlichungen laufen unter einer echten OSI-genehmigten Lizenz, ebenso Qwen und Mistral bei den meisten Größen — prüfen Sie aber immer das konkrete Checkpoint, denn die Lizenz wird pro Modell-Datei festgelegt, nicht pro Marke. OLMo geht noch weiter und veröffentlicht Trainingscode und -daten zusammen mit den Gewichten — so sieht eine wirklich vollständig offene Veröffentlichung aus. Dieser Artikel erklärt die Begriffe und ist keine Rechtsberatung — prüfen Sie die Lizenz, die an die konkrete Modell-Datei geknüpft ist, die Sie verwenden möchten.

„Open Weight" und „Open Source" sind nicht dasselbe Versprechen — und der Unterschied entscheidet, ob Sie ein Produkt, das auf einem bestimmten Modell basiert, legal weiterverbreiten, fein-tunen oder verkaufen dürfen. Ein Open-Weight-Modell veröffentlicht herunterladbare Parameter, die Sie frei (oder unter bestimmten Bedingungen) ausführen können, hält aber Trainingscode, Trainingsdaten und die Lizenzbedingungen außerhalb der Definition der Open Source Initiative. Ein Open-Source-Modell im strengen Sinn wird unter einer von der OSI genehmigten Lizenz veröffentlicht — Apache 2.0, MIT — ohne Einschränkung des Einsatzzwecks oder der Unternehmensgröße in der Lizenz selbst. Dieser Leitfaden erklärt den Unterschied in einfachen Worten und listet auf, in welche Kategorie bekannte lokale LLM-Familien fallen.

Wichtigste Erkenntnisse

  • „Open Weight" bedeutet, dass die trainierte Modell-Datei öffentlich und für jeden ausführbar ist — es sagt nichts darüber aus, ob die Lizenz der Definition der Open Source Initiative (OSI) entspricht.
  • „Open Source" erfordert im strengen Sinn eine OSI-genehmigte Lizenz — etwa Apache 2.0 oder MIT — ohne Einschränkung bei kommerzieller Nutzung, Unternehmensgröße oder Einsatzzweck in der Lizenz selbst.
  • Llama (Meta) und Gemma (Google) sind Open Weight, aber keine OSI-genehmigte Open-Source-Lizenz; beide Lizenzen knüpfen eine Umfangs- oder Verhaltensbeschränkung an die Gewichte.
  • Die meisten aktuellen DeepSeek-, Phi-, GLM- und gpt-oss-Veröffentlichungen laufen unter einer echten OSI-genehmigten Lizenz (MIT oder Apache 2.0); Qwen und Mistral ebenfalls bei den meisten aktuellen Größen — prüfen Sie immer das konkrete Checkpoint.
  • Einige wenige Projekte, wie OLMo, veröffentlichen Trainingscode und -daten zusammen mit den Gewichten, nicht nur die Gewichte selbst — der seltenere Fall, der manchmal „vollständig offen" genannt wird.
  • Für den persönlichen, lokalen Gebrauch ändert der Unterschied in der Praxis fast nie etwas. Bei einem kommerziellen Produkt, einem weiterverbreiteten Fine-Tune oder einer SaaS-Bereitstellung kann er darüber entscheiden, ob eine gesonderte Lizenz nötig ist.

📍 In einem Satz

„Open Weight" bedeutet, dass die trainierten Parameter eines Modells herunterladbar und ausführbar sind; „Open Source" im strengen Sinn erfordert zusätzlich eine OSI-genehmigte Lizenz ohne Einschränkung bei kommerzieller Nutzung, Umfang oder Einsatzzweck.

💬 In einfachen Worten

Herunterladbar bedeutet nicht automatisch Open Source. Prüfen Sie die tatsächliche Lizenzdatei — nicht die Marketingseite —, bevor Sie annehmen, ein Modell sei frei für kommerzielle Nutzung, Weiterverbreitung oder Umbenennung.

„Open Weight" bedeutet herunterladbare Parameter, nicht offene Rechte

„Open Weight" beschreibt ein Modell, dessen trainierte Parameter — die numerischen Gewichte, die das Modell funktionsfähig machen — für jeden zum Herunterladen und Ausführen veröffentlicht sind. Das ist die gesamte Aussage. Sie sagt nichts über den zum Training verwendeten Code, den Datensatz, das genaue Trainingsrezept oder darüber aus, ob die zugehörige Lizenz irgendeinem externen Offenheits-Standard entspricht.

In der Praxis werden die meisten Open-Weight-Veröffentlichungen mit einer vom Anbieter selbst verfassten Lizenz statt einer Standard-Open-Source-Lizenz ausgeliefert. Metas Llama Community License und Googles Gemma Terms of Use sind die beiden häufigsten Beispiele in den Modellvergleichen dieser Seite: Beide erlauben das Herunterladen und Ausführen der Gewichte, beide erlauben kommerzielle Nutzung für die meisten Organisationen, und beide knüpfen eine Bedingung, die eine Standard-Open-Source-Lizenz nicht hätte — Llama eine Umfangsschwelle (eine Obergrenze bei monatlich aktiven Nutzern, oberhalb derer eine gesonderte Vereinbarung nötig ist), Gemma eine verhaltensbasierte Prohibited Use Policy zusätzlich zu den eigenen Nutzungsbedingungen.

Nichts davon macht „Open Weight" zu einer schlechten oder irreführenden Bezeichnung — sie beschreibt korrekt, was tatsächlich veröffentlicht wird. Problematisch wird es erst, wenn „Open Weight" in lockerer Schreibweise zu „Open Source" verkürzt wird, denn die beiden Begriffe beantworten unterschiedliche Fragen: Open Weight beantwortet „Kann ich diese Datei herunterladen und ausführen?", und Open Source (im strengen Sinn unten) beantwortet „Erfüllt die Lizenz selbst einen externen Offenheits-Standard ohne Umfangs- oder Einsatzzweck-Haken?"

„Open Source" erfordert eine OSI-genehmigte Lizenz, nicht nur herunterladbare Gewichte

Ein Modell ist im strengen Sinn nur dann „Open Source", wenn seine Lizenz von der Open Source Initiative (OSI) genehmigt ist — der Organisation, die die Open Source Definition pflegt. Diese Definition verbietet ausdrücklich Lizenzen, die Einsatzbereiche diskriminieren (zum Beispiel „frei für Forschung, nicht für kommerzielle Nutzung") oder Personengruppen diskriminieren, und sie verbietet Einschränkungen, die an die Unternehmensgröße des Lizenznehmers geknüpft sind. Eine nutzungsbasierte Obergrenze wie eine Schwelle bei monatlich aktiven Nutzern besteht diesen Test nicht, selbst wenn die Gewichte selbst frei herunterladbar sind — genau deshalb gelten Llama und Gemma, oben beschrieben, trotz breiter Verfügbarkeit zum Download nicht als OSI-genehmigtes Open Source.

Zwei Lizenzen decken die große Mehrheit der tatsächlich quelloffenen lokalen LLM-Veröffentlichungen ab: die Apache License 2.0 und die MIT-Lizenz, beide von der OSI genehmigt, beide erlauben kommerzielle Nutzung, Veränderung und Weiterverbreitung mit nur einer Standard-Hinweis- und Zuschreibungspflicht, und keine der beiden enthält eine Umfangs- oder Umsatzschwelle. Wenn die Lizenzseite einer Modellfamilie für das konkrete Checkpoint, das Sie betrachten, eine dieser beiden Lizenzen nennt, ist dieses Checkpoint im hier beschriebenen strengen Sinn Open Source.

Ein Vorbehalt, den man kennen sollte: Die Open Source Initiative hat auch eine eigene Open Source AI Definition veröffentlicht, die über eine permissive Code-Lizenz hinausgeht und echte Transparenz über Trainingsdaten und den Trainingsprozess selbst verlangt — nicht nur einen Lizenztext für die Gewichte. Kaum ein Modell in diesem Vergleich erfüllt diese höhere Messlatte; OLMo, weiter unten behandelt, kommt ihr unter den hier gelisteten Familien am nächsten. Diese Unterscheidung geht über das hinaus, was dieser Artikel im Detail abdeckt, ist aber wissenswert, wenn ein Anbieter ein Modell als „Open Source AI" bewirbt und Sie prüfen möchten, worauf diese Aussage eigentlich beruht.

Einige wenige Veröffentlichungen gehen weiter und legen auch die Trainingsdaten offen

Offenheit nur bei den Gewichten und vollständig offene Veröffentlichungen sind nicht dasselbe, und die Lücke dazwischen betrifft meist die Trainingsdaten und den Code, nicht den Lizenztext. Die meisten Modelle in der Vergleichstabelle unten sind im Lizenzsinn Open Source — die Gewichte laufen unter Apache 2.0 oder MIT —, aber der Datensatz, mit dem sie trainiert wurden, die genaue Datenmischung und die Trainings-Pipeline selbst bleiben proprietär. OLMo vom Allen Institute for AI ist in dieser Liste das klarste Beispiel für ein Modell, das weiter geht: Es veröffentlicht Trainingscode und einen erheblichen Teil der Trainingsdaten zusammen mit den Gewichten, unter Apache 2.0. Diese zusätzliche Offenheitsebene ist in der aktuellen Landschaft lokaler LLMs wirklich selten — behandeln Sie jede Aussage einer Modellfamilie über „vollständige Offenheit" als unbestätigt, bis Sie auf den tatsächlich veröffentlichten Datensatz und Trainingscode verweisen können, nicht nur auf ein Lizenz-Abzeichen auf der Modellkarte.

Wie sich lokale LLM-Lizenzen vergleichen: Open Weight vs. Open Source vs. vollständig offen

Keine zwei dieser Lizenzstrukturen sind identisch, und mehrere Familien liefern unterschiedliche Lizenzen für unterschiedliche Checkpoints aus — die Lizenz wird pro Modell-Datei festgelegt, nicht pro Marke. Nutzen Sie diese Tabelle zur Orientierung und prüfen Sie dann vor einer kommerziellen Bereitstellung die LIZENZ-Datei des konkreten Checkpoints.

Modellfamilie
Anbieter
Lizenz
Kategorie
Llama 3 / 4MetaLlama Community LicenseNur Open Weight (nicht OSI-genehmigt)
QwenAlibabaApache 2.0 (meiste) / eigene (einige)Meist Open Source — pro Checkpoint prüfen
Mistral / MixtralMistral AIApache 2.0 (meiste) / Modified MIT (einige)Meist Open Source — pro Checkpoint prüfen
GemmaGoogleGemma Terms of UseNur Open Weight (nicht OSI-genehmigt)
DeepSeekDeepSeekMIT (aktuelles Flaggschiff)Open-Source-Lizenz (nur Gewichte)
GLMZhipu / Z.aiMIT / Apache 2.0 (meiste aktuelle)Open-Source-Lizenz (nur Gewichte)
gpt-ossOpenAIApache 2.0Open-Source-Lizenz (nur Gewichte)
Kimi K2Moonshot AIModified MITOpen-Source-artig, eine Zusatzklausel
PhiMicrosoftMITOpen-Source-Lizenz (nur Gewichte)
OLMoAi2Apache 2.0Vollständig offen — Gewichte, Code und Daten

Diese Tabelle beschreibt die allgemein veröffentlichte Lizenzstruktur. Sie ist keine Rechtsberatung und nicht erschöpfend: Mehrere Familien hier (Qwen, Mistral und, in geringerem Maß, GLM) haben einzelne Checkpoints unter restriktiveren Bedingungen als der üblichen Familienlizenz veröffentlicht, und Lizenzbedingungen ändern sich zwischen Modellversionen. Kimi K2s Modified-MIT-Lizenz fügt einer einfachen MIT-Lizenz eine Klausel hinzu — lesen Sie sie, statt anzunehmen, „Modified MIT" verhalte sich identisch zu MIT. Bestätigen Sie immer die LIZENZ-Datei des konkreten Checkpoints, das Sie einsetzen möchten. Für eine tiefere, szenariobasierte Aufschlüsselung kommerzieller Nutzungsbedingungen über diese und weitere Familien siehe den Leitfaden zu kommerziellen Lizenzen für lokale LLMs.

Die Lizenz spielt erst eine Rolle, sobald Sie über die private Nutzung hinausgehen

Wenn Sie ein Modell lokal für den Eigengebrauch ausführen — Chatten, Coding-Unterstützung, Schreiben, Experimentieren —, ändert der Unterschied zwischen Open Weight und Open Source fast nie etwas an dem, was Sie tatsächlich tun können. Jedes Modell in der obigen Vergleichstabelle erlaubt private, lokale Nutzung unter seiner aktuellen Lizenz. Herunterladen, über Ollama oder llama.cpp ausführen, auf dem eigenen Rechner für eigene Zwecke fein-tunen — der praktische Unterschied zwischen „Open Weight" und „Open Source" liegt dabei nahe null.

Relevant wird der Unterschied in dem Moment, in dem Sie etwas für andere Menschen bauen. Wenn Sie ein kommerzielles Produkt ausliefern, eine gehostete API oder ein SaaS-Angebot auf Basis des Modells anbieten, die Gewichte weiterverbreiten (einschließlich einer fein-getunten Ableitung) oder sich einer in der Lizenz definierten Umfangsschwelle nähern (wie Llamas Obergrenze bei monatlich aktiven Nutzern oder Mistrals umsatzgedeckelten Checkpoints), sagt Ihnen die Lizenzkategorie, was als Nächstes zu prüfen ist: Eine OSI-genehmigte Lizenz wie Apache 2.0 oder MIT hat in der Regel keinen solchen Haken; eine Open-Weight-Lizenz wie die von Llama oder Gemma möglicherweise schon.

Dies ist keine Rechtsberatung, und keine der hier gegebenen Lizenz-Zusammenfassungen ersetzt das Lesen des tatsächlichen Lizenztexts, der an das konkrete Checkpoint geknüpft ist, das Sie einsetzen möchten. Prüfen Sie vor jeder kommerziellen Entscheidung die aktuelle Lizenz und ziehen Sie vor der Auslieferung rechtlichen Rat hinzu.

Häufig gestellte Fragen

Ist Llama Open Source?

Nicht im strengen, OSI-genehmigten Sinn. Llama ist Open Weight: Die Parameter sind frei herunterladbar, und kommerzielle Nutzung ist für die meisten Organisationen erlaubt, aber Metas Llama Community License fügt eine Umfangsschwelle (eine Obergrenze bei monatlich aktiven Nutzern) hinzu, die die Definition der Open Source Initiative in einer genehmigten Open-Source-Lizenz nicht zulässt.

Was bedeutet „Open Weight"?

Es bedeutet, dass die trainierten Parameter eines Modells für jeden zum Herunterladen und Ausführen veröffentlicht sind. Es sagt nichts darüber aus, ob Trainingscode oder Trainingsdaten veröffentlicht sind oder ob die Lizenz einem externen Open-Source-Standard entspricht — prüfen Sie dafür den konkreten Lizenztext.

Darf ich DeepSeek kommerziell nutzen?

DeepSeeks aktuelle Flaggschiff-Veröffentlichungen laufen unter einer einfachen MIT-Lizenz, die kommerzielle Nutzung, Veränderung und Weiterverbreitung ohne Nutzungsschwelle erlaubt. Einige ältere DeepSeek-Checkpoints liefen unter einer anderen, restriktiveren Lizenz — prüfen Sie deshalb immer die LIZENZ-Datei des konkreten Checkpoints, bevor Sie es kommerziell einsetzen; dies ist keine Rechtsberatung.

Welche lokalen LLMs sind wirklich Open Source?

Die meisten aktuellen DeepSeek-, Phi-, GLM- und gpt-oss-Veröffentlichungen laufen unter einer echten OSI-genehmigten Lizenz (MIT oder Apache 2.0), ebenso die meisten aktuellen Qwen- und Mistral-Größen. OLMo geht einen Schritt weiter und veröffentlicht Trainingscode und -daten zusammen mit den Gewichten, nicht nur die Gewichte selbst — der seltenere, vollständig offene Fall.

Warum gilt Gemma nicht als Open Source?

Gemmas Gewichte sind frei herunterladbar, und kommerzielle Nutzung ist grundsätzlich erlaubt, aber Google liefert es unter eigenen Gemma Terms of Use plus einer separaten Prohibited Use Policy statt einer Standard-OSI-genehmigten Lizenz aus. Diese verhaltensbasierte Einschränkung ist genau die Art von Klausel, die die Open Source Definition verbietet, weshalb Gemma in die Kategorie Open Weight statt Open Source fällt.

Spielt die Lizenz eine Rolle, wenn ich ein Modell nur lokal für mich selbst ausführe?

Fast nie. Jede in diesem Artikel behandelte Modellfamilie erlaubt private, lokale Nutzung unter ihrer aktuellen Lizenz. Die Lizenzkategorie wird relevant, sobald Sie ein kommerzielles Produkt bauen, die Gewichte weiterverbreiten oder sich einer in einer konkreten Lizenz definierten Nutzungs- oder Umsatzschwelle nähern.

Hinweis zu Drittanbieter-Fakten

Dieser Artikel referenziert KI-Modelle, Benchmarks, Preise und Lizenzen von Drittanbietern. Die KI-Landschaft verändert sich schnell. Benchmark-Werte, Lizenzbedingungen, Modellnamen und API-Preise können sich zwischen dem Zeitpunkt der Erstellung und dem Zeitpunkt ändern, zu dem Sie dies lesen. Bevor Sie Bereitstellungs- oder Compliance-Entscheidungen auf Basis dieses Artikels treffen, überprüfen Sie aktuelle Zahlen bei der offiziellen Quelle jedes Anbieters: Hugging-Face-Modellkarten für Lizenzen und Benchmarks, Anbieter-Websites für API-Preise und EUR-Lex für den aktuellen DSGVO- und EU-KI-Gesetz-Text.

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