Sade anlatım
Kapalı bir modelde isteğinizi sağlayıcının sunucularına gönderir, yanıtı alırsınız; modelin kendisi sağlayıcıdan hiç çıkmaz. Açık ağırlıklı bir modelde ise model dosyasını, yani modelin kendisi olan sayılar kümesini alır ve istediğiniz yerde çalıştırırsınız: bir dizüstü bilgisayarda, veri merkezinizde ya da kendi bulut hesabınızda.
Neden önemli
Kontrol sağlar. Veri kendi ortamınızda kalır, model sizin iradeniz dışında değiştirilemez ya da geri çekilemez, derinlemesine ince ayar yapılabilir ve sürekli yüksek hacimde daha ucuza gelebilir. İşi de size bırakır: donanım, işletim, güvenlik, güncellemeler ve normalde sağlayıcının sunacağı önlemler. Herhangi bir anda en yetenekli modeller genellikle kapalıdır; açık ağırlıklı modeller birkaç ay geriden gelir ve işlerin büyük bir bölümü için yeterlidir. Lisansı okuyun: bazıları ticari kullanımı yasaklar ya da koşula bağlar.
Örnek
Bir hastane hasta kayıtlarını özetlemek istiyor ve bunları dışarıdaki bir hizmete göndermesine izin yok. Açık ağırlıklı bir model indiriyor, kendi veri merkezindeki iki GPU sunucusunda çalıştırıyor ve anonimleştirilmiş epikrizlerle ince ayar yapıyor. Hiçbir hasta verisi binadan çıkmıyor. Bedeli, işletmek için bir mühendisin zamanı ve kapalı frontier modellerden daha az yetenekli bir model.
Bununla en çok karıştırılan kavram
Open-weight Model ve Açık kaynak arasındaki fark
İkisi sürekli karıştırılır. Açık ağırlıklar, bitmiş modeli kullanmanıza ve uyarlamanıza izin verir; neyle eğitildiğini görmenize ya da onu yeniden kurmanıza izin vermez. Tam anlamıyla açık kaynak, kullanım kısıtı içermeyen bir lisansla birlikte eğitim kodunu ve veri hakkında bunu yapmaya yetecek bilgiyi gerektirir. Açık kaynak diye tanıtılan birçok model yalnızca açık ağırlıklıdır.
Teknik katman
Yayımlananlar: ağırlık dosyaları, mimari ve tokenizer, genellikle modeli çalıştırma kodu ve bir model kartı. Çoğunlukla paylaşılmayanlar: eğitim verisi ve eğitim hattının tamamı. Lisanslar serbest olanlardan (Apache 2.0, MIT) kullanımı, ölçeği ya da alanı kısıtlayan özel koşullara kadar uzanır. Open Source Initiative 2024'te bir açık kaynak yapay zeka tanımı yayımladı; açık ağırlıklı modellerin çoğu bu tanımı karşılamıyor. Bilinen aileler arasında Llama, Mistral, Gemma, Qwen, DeepSeek ve Phi vardır. Ollama ve llama.cpp gibi yerel araçlarla, vLLM gibi sunum çatılarıyla ya da bulut sağlayıcılarının barındırmasıyla çalıştırılırlar. Nicemlenmiş sürümler, kaliteden bir miktar ödün vererek bellek ihtiyacını azaltır. İki nokta daha: yayımlanan ağırlıklar geri çağrılamaz ve güvenlik önlemleri ince ayarla kaldırılabilir; politika tartışmasının merkezi budur. Model dosyaları da her yazılım gibi yalnızca güvenilir kaynaklardan indirilmelidir.