Open Source vs. Open Weights: Was Sie wirklich bekommen

Open Weights bedeutet, dass Sie die Modelldatei herunterladen und betreiben dürfen. Open Source bedeutet zusätzlich, dass Sie sie für jeden Zweck nutzen, untersuchen, verändern und weitergeben dürfen – ohne dass jemand Ihnen Anwendungsfelder oder Nutzergruppen verbietet. Die meisten Modelle, die als „Open Source“ angeboten werden, erfüllen nur das Erste.

Der Unterschied klingt akademisch. Er ist es nicht: Er entscheidet, ob Sie ein Modell in Ihrem Produkt einsetzen dürfen, ob Sie prüfen können, worauf es trainiert wurde, und ob für Sie eine Ausnahme der europäischen KI-Verordnung greift.

Wo genau der Unterschied liegt

Stellen Sie sich einen Kuchen vor. Open Source heißt: Sie bekommen das Rezept, die Zutatenliste und dürfen backen, ändern und weiterverkaufen. Open Weights heißt: Sie bekommen den fertigen Kuchen. Sie dürfen ihn essen, anschneiden, glasieren und verschenken – aber Sie werden nie erfahren, was drin ist.

Die Analogie zur Software trägt nur begrenzt weit. Bei einem Programm ist der Quellcode das, was Menschen bearbeiten, das Binärprogramm das Ergebnis. Bei einem Sprachmodell gibt es dieses Verhältnis so nicht.

Die Gewichte – eine Datei mit Milliarden Zahlen – sind kein Kompilat, sondern das Ergebnis eines Trainingslaufs. Und dieser Lauf ließe sich nicht einmal mit identischem Code und identischen Daten bitgenau wiederholen. Auch der Bäcker bekäme denselben Kuchen kein zweites Mal exakt hin.

Wer die Gewichte hat, kann das Modell ausführen und durch Fine-Tuning anpassen. Wer nur die Gewichte hat, kann es nicht nachbauen und nicht prüfen, worauf es trainiert wurde.

Das ist mehr als eine akademische Lücke. Sie können nicht sagen, wessen Texte darin verarbeitet wurden, ob personenbezogene Daten dabei waren und welche Verzerrungen mittrainiert wurden. Es ist ein Werkzeug ohne Beipackzettel.

Daraus folgt eine Dreiteilung: offene Gewichte (die Datei ist verfügbar), Open Source (dazu eine Lizenz ohne Nutzungsbeschränkungen und der vollständige Code) und offene Trainingsdaten (die seltenste Stufe, die praktisch niemand in der Leistungsspitze erfüllt).

Kurz: erst der Kuchen, dann das Rezept, dann die Herkunft der Zutaten.

Wer entscheidet, was Open Source heißen darf

Die Open Source Initiative hat am 28. Oktober 2024 die Open Source AI Definition 1.0 veröffentlicht. Sie verlangt drei Dinge: den vollständigen Trainings-, Verarbeitungs- und Inferenzcode unter freier Lizenz, die Modellparameter – und an der entscheidenden Stelle nicht die Trainingsdaten selbst. Statt der Daten fordert sie eine Datenauskunft: so detailliert, dass eine sachkundige Person daraus ein gleichwertiges System bauen könnte.

Im Bild: Sie bekommen nicht die Zutaten, aber eine Beschreibung, die gut genug ist, dass ein erfahrener Bäcker etwas Gleichwertiges backen könnte.

Diese Definition ist selbst umstritten. Bradley M. Kuhn von der Software Freedom Conservancy warf ihr drei Tage nach Veröffentlichung vor, sie verzichte gerade auf die öffentliche Reproduzierbarkeit und legitimiere bestehende Industriepraxis nachträglich. Bruce Perens, Verfasser der ursprünglichen Open Source Definition, schloss sich an.

Der Fall Llama – und was er Sie kosten kann

Meta bezeichnet Llama durchgängig als Open Source, verwendet seit Llama 2 aber eine eigene Lizenz. Zwei Klauseln sind entscheidend, und beide betreffen Unternehmen unmittelbar.

• Die Nutzerschwelle. Wer im Monat vor dem Erscheinen einer Version mehr als 700 Millionen monatlich aktive Nutzer hatte, braucht eine gesonderte Lizenz, die Meta nach eigenem Ermessen erteilt – oder nicht.
• Die Namenspflicht. Abgeleitete Systeme müssen sichtbar Built with Llama führen und den Bestandteil Llama im eigenen Modellnamen tragen.

Für Llama 3.2 kam eine Klausel hinzu, die Personen mit Wohnsitz und Unternehmen mit Hauptsitz in der EU die Nutzungsrechte an den multimodalen Modellen nicht einräumte. Meta setzte das bei Llama 4 im April 2025 fort und begründete es mit regulatorischer Unsicherheit.

Die OSI hält seit Februar 2025 fest, dass die Llama-Lizenzen an drei Stellen scheitern: an der Freiheit zur beliebigen Nutzung, am Diskriminierungsverbot gegenüber Nutzergruppen und an der Beschränkung von Einsatzfeldern.

Warum die EU-Verordnung den Unterschied teuer macht

Die KI-Verordnung knüpft an freie und quelloffene Lizenzen Rechtsfolgen. Anbieter von Modellen mit allgemeinem Verwendungszweck sind unter einer solchen Lizenz von der technischen Dokumentationspflicht befreit.

Zwei Pflichten bleiben aber bestehen: eine Urheberrechts-Policy und eine hinreichend detaillierte Zusammenfassung der Trainingsinhalte. Für Modelle mit systemischem Risiko entfällt die Ausnahme ganz.

Die Europäische Kommission hat im Juli 2025 nachgeschärft: Nichtkommerz-Klauseln, Weitergabeverbote, Nutzerzahlschwellen und Pflichten zur Einholung einer kommerziellen Lizenz schließen die Ausnahme aus. Namensnennung, Copyleft und verhältnismäßige Schutzvorkehrungen bleiben zulässig.

Im Klartext: Die Llama-Lizenz mit ihrer 700-Millionen-Schwelle fällt nach diesen Leitlinien nicht unter die Ausnahme. Wer sich darauf verlassen hat, hat sich auf etwas verlassen, das es nicht gibt.

Das Gleiche in einem Satz: Ein Schild „Freibad“ am Zaun macht das Wasser nicht frei zugänglich, wenn am Eingang steht, wer nicht hinein darf. Die Behörde liest den Eingang, nicht das Schild.

Open Washing – der Befund aus der Forschung

Andreas Liesenfeld und Mark Dingemanse von der Radboud-Universität Nijmegen haben für die FAccT-Konferenz 2024 vierzig Textgeneratoren und sechs Text-zu-Bild-Systeme bewertet, entlang mehrerer Offenheitsdimensionen.

Ihr Befund: Die bekanntesten kommerziellen Systeme sind bestenfalls open weight. Trainingsdaten, Feinabstimmungsdaten und Dokumentation werden systematisch zurückgehalten – während der Begriff Open Source im Marketing weiterläuft. Für diese Praxis hat sich der Begriff Open Washing eingebürgert.

Was Sie vor dem Einsatz prüfen sollten

1. Lesen Sie die Lizenz, nicht die Pressemitteilung. Die Wörter „open“ und „community“ im Namen sagen nichts über Ihre Rechte.
2. Suchen Sie nach Schwellenwerten und Ausschlüssen. Nutzerzahlen, Einsatzfelder, geografische Beschränkungen – genau dort steht, was Sie nicht dürfen.
3. Prüfen Sie, ob die EU-Ausnahme greift. Enthält die Lizenz eine Nichtkommerz-Klausel oder eine Schwelle, greift sie nicht.
4. Fragen Sie nach der Trainingsdaten-Zusammenfassung. Fehlt sie, fehlt auch die Grundlage, urheberrechtliche Risiken einzuschätzen.
5. Klären Sie, was Sie wirklich brauchen. Für den Betrieb im eigenen Haus genügen offene Gewichte. Für Weiterverkauf, Weitergabe oder regulatorische Erleichterung genügen sie nicht.

Und wenn Sie sich nur eines merken: Offene Gewichte sagen Ihnen, was Sie tun dürfen. Sie sagen Ihnen nichts darüber, womit Sie es tun.

Cheat Sheet: Was steckt drin?

Wer tiefer einsteigen will: Im Lexikon stehen die beiden Begriffe ausführlich – Open-Source-LLM behandelt die Lizenzfrage samt OSI-Definition und Streitfall Llama, Open Weights die Veröffentlichungspraxis selbst.