Open Weights vs. Open Source bei KI: was die Bezeichnungen wirklich bedeuten

«Open-Source-KI» ist der am stärksten überladene Begriff des Feldes. Er wird auf Modelle angewandt, die man herunterladen und betreiben kann, auf Modelle mit veröffentlichtem Paper und gelegentlich auf eine gehostete API mit Gratis-Kontingent. Die Unterschiede zählen, denn sie entscheiden, was eure Rechtsabteilung ausliefern lässt.

Drei verschiedene Dinge

Open Weights. Die trainierten Parameter sind zum Download veröffentlicht. Ihr könnt das Modell auf eigener Hardware betreiben, die Zahlen prüfen, es feinabstimmen und ausliefern, ohne fremde APIs zu rufen. Ob das kommerziell erlaubt ist, entscheidet allein die beigefügte Lizenz.

Open Source (der eigentliche Standard). Eine Lizenz, die die Open Source Definition erfüllt: Freiheit zur Nutzung für jeden Zweck, zur Untersuchung, Änderung und Weitergabe, ohne Beschränkungen, wer sie wofür einsetzen darf. Apache-2.0, MIT und BSD qualifizieren sich. Eigene Lizenzen, die bestimmte Nutzungen verbieten, tun es nicht — so vernünftig diese Verbote auch sein mögen.

Open Research. Ein Paper und vielleicht Evaluationscode, aber keine Gewichte. Lesenswert, nicht einsetzbar.

Ein Modell kann jede Kombination davon sein. Die meisten prominenten «offenen» Releases sind Open Weights mit eigener Lizenz plus Open Research — nicht Open Source.

Was eigene Lizenzen typisch hinzufügen

Die Bedingungen sind meist mild und gelegentlich entscheidend. Achtet auf:

• Nutzungsrichtlinien. Listen verbotener Anwendungen, per Verweis in die Lizenz einbezogen und vom Herausgeber änderbar.
• Größenschwellen. Eine Klausel, die oberhalb einer bestimmten Zahl monatlich aktiver Nutzer eine gesonderte Vereinbarung verlangt. Für ein Startup belanglos, für eine große Plattform potenziell blockierend.
• Namensnennung. Pflichten, «Built with X» anzuzeigen oder abgeleiteten Modellen den Namen des Basismodells voranzustellen.
• Weitergabe der Lizenz. Feinabgestimmte Versionen müssen unter derselben Lizenz erscheinen.
• Beschränkungen für Ausgaben. Klauseln, die die Nutzung der Modellausgaben zum Training konkurrierender Modelle begrenzen. Sie stehen in Open-Weights-Lizenzen ebenso wie in API-Bedingungen.

Nichts davon ist in der Softwarelizenzierung ungewöhnlich. Das Problem ist nur, dass das Wort «offen» impliziert, nichts davon gelte.

Warum das keine Wortklauberei ist

Drei konkrete Situationen, in denen es beißt:

White-Labelling. Wenn ihr ein Produkt weiterverkauft, dessen Modelllizenz die Nennung des Basismodells verlangt, ist euer White-Label-Angebot tatsächlich nicht markenfrei.

Copyleft-Ansteckung. Eine kleine Zahl von KI-Komponenten steht unter AGPL. In einem gehosteten Produkt kann die Netzwerkklausel der AGPL verlangen, euren eigenen Quellcode zu veröffentlichen. Das ist eine Lizenzentscheidung mit Produktfolgen und sollte bewusst getroffen werden.

Beschaffung. Unternehmens- und Behördenkunden verlangen zunehmend eine Software-Stückliste, die jedes Modell und seine Lizenz nennt. «Das ist Open Source» übersteht diese Prüfung nicht, wenn die Lizenzdatei etwas anderes sagt.

Die Fragen vor dem Aufbau

1. Welche Lizenzdatei liegt den Gewichten bei? Nicht der Blogbeitrag — die Datei im Repository.
2. Darf ich es kommerziell nutzen, ohne Schwelle? Gibt es eine Nutzerobergrenze, modelliert euer Wachstum dagegen.
3. Darf ich feinabstimmen und weitergeben? Unter welcher Lizenz muss das Ergebnis erscheinen?
4. Darf ich die Ausgaben frei verwenden? Auch, um ein anderes Modell zu trainieren oder zu destillieren.
5. Gilt eine Nutzungsrichtlinie, und kann sie sich ändern? Eine per Verweis einbezogene Richtlinie lässt sich nach eurem Rollout ändern.
6. Was sagt die Modellkarte über die Trainingsdaten? Nicht als juristische Beruhigung — die gibt es selten —, sondern damit ihr wisst, was ihr über die Herkunft nicht behaupten könnt.

Was «offen» unabhängig vom Etikett bringt

Selbst unter einer restriktiven Community-Lizenz liefern herunterladbare Gewichte, was eine gehostete API nicht kann:

• Datenhaltung. Der Text verlässt eure Infrastruktur nie. In regulierten Branchen ist das oft ausschlaggebend.
• Versionsstabilität. Das Modell ändert sich nicht unter euch weg. Eure Evaluierungen bleiben gültig.
• Kostenstruktur. Ihr tauscht Preise pro Token gegen Hardware, die ihr kontrolliert — bei geringem Volumen meist schlechter, bei hohem und gleichmäßigem Volumen besser.
• Einsehbarkeit. Ihr könnt Aktivierungen untersuchen, quantisieren, beschneiden und Verhalten messen — alles, was eine API verbietet.

Diese Vorteile sind real und der Grund, warum Open-Weights-Releases zählen, ganz gleich was die Lizenz sagt. Lasst nur das Marketingwort nicht das Lesen der Bedingungen ersetzen — und schreibt «Open Weights», wenn ihr Open Weights meint.