开放权重模型

公开权重后，组织可以在自己的服务器、指定的云区域或本地设备上运行模型，并通过微调加以调整。许可条款差异很大：有的几乎允许任何用途，有的则限制商用、用户规模或特定应用。开放源代码促进会（OSI）发布的《开源 AI 定义》设定了更高的门槛，还要求公开训练数据信息和代码，许多开放权重模型并不符合。

为什么重要：开放权重模型让采购方对数据驻留、隐私、规模化成本和供应商锁定有更多掌控。许多第三方产品也可能在后台运行开放模型。代价是，原本由封闭模型厂商负责的托管、安全、更新和安全调优，将由你或你的服务商承担。

举例：一家医院在自己的服务器上运行开放权重语言模型，确保病历数据不离开内部网络。

局限：运行大型模型需要大量 GPU 资源；开放权重模型与领先封闭模型之间的能力差距也会随时间变化。商用前务必阅读许可条款。