Key Takeaways
- "Open weight" significa que o arquivo do modelo treinado é público e executável por qualquer pessoa — isso nada diz sobre se a licença atende à definição da Open Source Initiative (OSI).
- "Open source", em sentido estrito, exige uma licença aprovada pela OSI — como Apache 2.0 ou MIT — sem restrição de uso comercial, porte de empresa ou campo de aplicação na própria licença.
- Llama (Meta) e Gemma (Google) são open weight, mas não open source aprovado pela OSI; ambas as licenças anexam uma restrição de escala ou de conduta aos pesos.
- A maioria dos lançamentos atuais de DeepSeek, Phi, GLM e gpt-oss usa uma licença genuinamente aprovada pela OSI (MIT ou Apache 2.0); Qwen e Mistral também na maioria dos tamanhos atuais — sempre verifique o checkpoint específico.
- Um pequeno número de projetos, como o OLMo, publica o código e os dados de treinamento junto com os pesos, não só os pesos — o caso mais raro, às vezes chamado de "totalmente aberto".
- Para uso pessoal e local, a distinção quase nunca muda nada na prática. Para um produto comercial, um fine-tune redistribuído ou uma implantação SaaS, ela pode determinar se você precisa de uma licença separada.
"Open weight" significa que os parâmetros treinados de um modelo são baixáveis e executáveis; "open source" em sentido estrito exige também uma licença aprovada pela OSI, sem restrição de uso comercial, escala ou campo de aplicação.
Baixável não significa automaticamente open source. Verifique o arquivo de licença real — não a página de marketing — antes de supor que um modelo é livre para uso comercial, redistribuição ou renomeação.
"Open Weight" Significa Parâmetros Baixáveis, Não Permissões Abertas
"Open weight" descreve um modelo cujos parâmetros treinados — os pesos numéricos que fazem o modelo funcionar — são publicados para que qualquer pessoa possa baixar e executar. É essa a afirmação inteira. Ela não diz nada sobre o código usado para treinar o modelo, o conjunto de dados usado no treinamento, a receita exata de treinamento, ou se a licença que o acompanha atende a algum padrão externo de abertura.
Na prática, a maioria dos lançamentos open weight vem com uma licença própria, escrita pelo fornecedor, em vez de uma licença open source padrão. A Llama Community License da Meta e os Gemma Terms of Use do Google são os dois exemplos mais comuns nas comparações de modelos deste site: ambos permitem baixar e executar os pesos, ambos permitem uso comercial para a maioria das organizações, e ambos anexam uma condição que uma licença open source padrão não teria — a Llama, um limiar de escala de uso (um teto de usuários ativos mensais, acima do qual é exigido um acordo separado), e a Gemma, uma Prohibited Use Policy baseada em conduta, somada aos seus próprios termos de uso.
Nada disso torna "open weight" um rótulo ruim ou enganoso — é uma descrição precisa do que realmente é publicado. O problema surge apenas quando "open weight" é abreviado como "open source" em uso informal, porque os dois rótulos respondem a perguntas diferentes: open weight responde "posso baixar e executar este arquivo?", e open source (no sentido estrito abaixo) responde "a própria licença atende a um padrão externo de abertura sem pegadinha de escala de uso ou campo de aplicação?".
"Open Source" Exige uma Licença Aprovada pela OSI, Não Apenas Pesos Baixáveis
Um modelo só é "open source" em sentido estrito se sua licença for aprovada pela Open Source Initiative (OSI) — a organização que mantém a Open Source Definition. Essa definição proíbe especificamente licenças que discriminam por campo de atuação (por exemplo, "livre para pesquisa, não para uso comercial") ou por grupos de pessoas, e proíbe restrições ligadas ao porte da empresa do licenciado. Um teto baseado em uso, como um limiar de usuários ativos mensais, não passa nesse teste mesmo que os pesos em si sejam livremente baixáveis — exatamente por isso Llama e Gemma, descritos acima, não se qualificam como open source aprovado pela OSI, apesar de estarem amplamente disponíveis para download.
Duas licenças cobrem a grande maioria dos lançamentos de LLM locais genuinamente open source: a Apache License 2.0 e a licença MIT, ambas aprovadas pela OSI, ambas permitindo uso comercial, modificação e redistribuição com apenas uma exigência padrão de aviso e atribuição, e nenhuma das duas com limiar de uso ou de receita. Quando a página de licença de uma família de modelos indica uma dessas duas licenças para o checkpoint específico que você está vendo, esse checkpoint é open source no sentido estrito descrito aqui.
Uma ressalva importante: a Open Source Initiative também publicou uma Open Source AI Definition separada, que vai além de uma licença de código permissiva e pede transparência real sobre os dados de treinamento e o próprio processo de treinamento — não apenas um texto de licença sobre os pesos. Quase nenhum modelo nesta comparação atinge essa barra mais exigente; o OLMo, tratado a seguir, é o que mais se aproxima entre as famílias listadas aqui. Essa distinção vai além do que este artigo cobre em profundidade, mas vale a pena conhecer se um fornecedor divulgar um modelo como "open source AI" e você quiser verificar em que essa afirmação realmente se baseia.
Alguns Lançamentos Vão Além e Também Publicam os Dados de Treinamento
Abertura restrita aos pesos e lançamentos totalmente abertos não são a mesma coisa, e a diferença entre eles geralmente está nos dados e no código de treinamento, não no texto da licença. A maioria dos modelos na tabela comparativa abaixo é open source no sentido da licença — os pesos são distribuídos sob Apache 2.0 ou MIT —, mas o conjunto de dados usado no treinamento, a mistura exata de dados e o próprio pipeline de treinamento permanecem proprietários. O OLMo, do Allen Institute for AI, é o exemplo mais claro nesta lista de um modelo que vai além: publica o código de treinamento e uma parcela substancial dos dados de treinamento junto com os pesos, sob Apache 2.0. Esse nível adicional de abertura é realmente raro no panorama atual de LLMs locais — trate qualquer alegação de "totalmente aberto" sobre uma família de modelos como não verificada até conseguir apontar o conjunto de dados e o código de treinamento realmente publicados, não apenas um selo de licença na ficha do modelo.
Como as Licenças de LLM Locais se Comparam: Open Weight vs. Open Source vs. Totalmente Aberto
Nenhuma dessas estruturas de licença é idêntica a outra, e várias famílias distribuem licenças diferentes conforme o checkpoint — a licença é definida por arquivo de modelo, não por marca. Use esta tabela como orientação e depois verifique o arquivo LICENSE do checkpoint específico antes de uma implantação comercial.
Família de modelo | Fornecedor | Licença | Categoria |
|---|---|---|---|
| Llama 3 / 4 | Meta | Llama Community License | Apenas open weight (não OSI) |
| Qwen | Alibaba | Apache 2.0 (maioria) / própria (alguns) | Majoritariamente open source — verificar por checkpoint |
| Mistral / Mixtral | Mistral AI | Apache 2.0 (maioria) / Modified MIT (alguns) | Majoritariamente open source — verificar por checkpoint |
| Gemma | Gemma Terms of Use | Apenas open weight (não OSI) | |
| DeepSeek | DeepSeek | MIT (carro-chefe atual) | Licença open source (só pesos) |
| GLM | Zhipu / Z.ai | MIT / Apache 2.0 (maioria atual) | Licença open source (só pesos) |
| gpt-oss | OpenAI | Apache 2.0 | Licença open source (só pesos) |
| Kimi K2 | Moonshot AI | Modified MIT | Estilo open source, uma cláusula a mais |
| Phi | Microsoft | MIT | Licença open source (só pesos) |
| OLMo | Ai2 | Apache 2.0 | Totalmente aberto — pesos, código e dados |
Esta tabela descreve a estrutura de licença geralmente publicada. Não é aconselhamento jurídico nem é exaustiva: várias famílias aqui (Qwen, Mistral e, em menor grau, GLM) lançaram checkpoints específicos sob termos mais restritivos do que a licença usual da família, e os termos de licença mudam entre versões de modelo. A licença Modified MIT do Kimi K2 acrescenta uma cláusula à MIT comum — leia-a, em vez de supor que "Modified MIT" se comporta de forma idêntica à MIT. Confirme sempre o arquivo LICENSE vinculado ao checkpoint específico que pretende implantar. Para uma análise mais aprofundada, cenário a cenário, dos termos de uso comercial nessas e em outras famílias, veja o Guia de Licenças Comerciais para LLM Locais.
A Licença Só Importa Quando Você Vai Além do Uso Pessoal
Se você está executando um modelo localmente para uso próprio — conversar, apoio à programação, escrever, experimentar —, a distinção entre open weight e open source quase nunca muda o que você realmente pode fazer. Todo modelo na tabela comparativa acima permite uso pessoal e local sob sua licença atual. Baixe, execute via Ollama ou llama.cpp, faça fine-tuning na sua própria máquina para seus próprios fins, e a diferença prática entre "open weight" e "open source" fica próxima de zero.
A distinção começa a importar no momento em que você constrói algo para outras pessoas. Se você está lançando um produto comercial, oferecendo uma API hospedada ou um SaaS construído sobre o modelo, redistribuindo os pesos (incluindo um derivado com fine-tuning), ou se aproximando de um limiar de escala definido por uma licença (como o teto de usuários ativos mensais da Llama ou os checkpoints com teto de receita da Mistral), a categoria de licença indica o que verificar a seguir: uma licença aprovada pela OSI, como Apache 2.0 ou MIT, geralmente não tem esse tipo de pegadinha; uma licença open weight, como a da Llama ou da Gemma, pode ter.
Isto não é aconselhamento jurídico, e nenhum dos resumos de licença aqui substitui a leitura do texto real da licença vinculado ao checkpoint específico que você pretende implantar. Antes de qualquer decisão comercial, verifique a licença atual e consulte um advogado antes do lançamento.
Perguntas frequentes
O Llama é open source?
Não no sentido estrito, aprovado pela OSI. O Llama é open weight: os parâmetros são livremente baixáveis e o uso comercial é permitido para a maioria das organizações, mas a Llama Community License da Meta acrescenta um limiar de escala de uso (um teto de usuários ativos mensais) que a definição da Open Source Initiative não permite em uma licença open source aprovada.
O que significa "open weight"?
Significa que os parâmetros treinados de um modelo são publicados para que qualquer pessoa possa baixar e executar. Isso não diz nada sobre se o código ou os dados de treinamento são publicados, nem se a licença atende a algum padrão open source externo — verifique o texto de licença específico para essas respostas.
Posso usar o DeepSeek comercialmente?
Os lançamentos carro-chefe atuais do DeepSeek usam uma licença MIT simples, que permite uso comercial, modificação e redistribuição sem limiar de uso. Alguns checkpoints mais antigos do DeepSeek foram lançados sob uma licença diferente e mais restritiva, então sempre verifique o arquivo LICENSE do checkpoint específico antes de implantá-lo comercialmente — isto não é aconselhamento jurídico.
Quais LLMs locais são realmente open source?
A maioria dos lançamentos atuais de DeepSeek, Phi, GLM e gpt-oss usa uma licença genuinamente aprovada pela OSI (MIT ou Apache 2.0), assim como a maioria dos tamanhos atuais de Qwen e Mistral. O OLMo vai um passo além e publica o código e os dados de treinamento junto com os pesos, não só os pesos — o caso mais raro, totalmente aberto.
Por que o Gemma não é considerado open source?
Os pesos do Gemma são livremente baixáveis e o uso comercial é geralmente permitido, mas o Google o distribui sob seus próprios Gemma Terms of Use, somados a uma Prohibited Use Policy separada, em vez de uma licença padrão aprovada pela OSI. Essa restrição baseada em conduta é exatamente o tipo de cláusula que a Open Source Definition proíbe, o que coloca o Gemma na categoria open weight em vez de open source.
A licença importa se eu só executar um modelo localmente para mim mesmo?
Quase nunca. Toda família de modelos abordada neste artigo permite uso pessoal e local sob sua licença atual. A categoria de licença passa a ser relevante assim que você constrói um produto comercial, redistribui os pesos, ou se aproxima de um limiar de uso ou de receita definido por uma licença específica.