Open Weights Model

开放权重模型是指公司把AI训练完成后得到的全部计算数值公开到网上，让任何人都能下载下来，在自己的电脑或服务器上运行的模型。这里的“计算数值”是指存储在AI内部的大量数字，它们决定了AI如何做出判断。

用餐厅来打比方会更容易理解。闭源模型就像顾客只能去餐厅点菜吃饭，餐厅绝不透露菜谱，每吃一次都要付钱。开放权重模型则相当于把整份菜谱公开出来，任何人拿到菜谱后都可以在自家厨房做出同样的菜。不过如果厨房（计算性能）不够好，做起来可能会很慢或很吃力。

各家公司对这种方式的态度因商业模式不同而分化。那些靠卖厨房工具赚钱的公司，即使公开菜谱损失也不大，因此乐于公开。而那些靠亲自上菜赚钱的公司，一旦菜谱流出销售额就会受到冲击，因此往往坚持不公开。

文章1对比了积极支持开源、开放权重模型的Meta、谷歌、NVIDIA，与坚持闭源路线的OpenAI、Anthropic。文章2介绍了一场对谈，vLLM的首席维护者在其中分享了在大规模GPU集群上实际运行开放权重模型提供服务的经验。一个常见的误解是把“开放权重”和“开源”混为一谈，实际上开放权重模型通常只公开内部计算数值，并不一定连训练数据或完整的训练方法也一并公开。

要判断某个模型是否属于开放权重，可以查看官方发布信息中是否出现“开放权重”或“开源许可证”之类的表述。然后再确认这个模型能否下载到个人电脑或服务器上直接运行，还是只能通过某家公司的服务访问，这样就能大致判断它是否真的是开放权重模型。