Open Source LLM
Auch bekannt als: Open-Weights-Modell, offene Sprachmodelle, Open-Source-Modell
Open Source LLMs sind Sprachmodelle, deren Gewichte, die trainierten Parameter, frei verfügbar sind. Sie lassen sich herunterladen, lokal betreiben und anpassen. Das unterscheidet sie von geschlossenen Modellen, die nur über die API des Herstellers erreichbar sind.
Unterschied zu proprietären Modellen
Bei proprietären Modellen wie ChatGPT oder Claude bleibt das Modell beim Anbieter. Alle Daten fließen durch dessen Infrastruktur. Offene Modelle laufen dort, wo sie gebraucht werden, auch im eigenen Rechenzentrum (Self-hosted AI).
Bekannte Modellfamilien
Llama (Meta), Mistral (Frankreich), DeepSeek und Qwen (Alibaba) zählen zu den wichtigsten offenen Familien. Der Leistungsabstand zu geschlossenen Spitzenmodellen ist 2026 deutlich geschrumpft.
Vorteile und Einschränkungen
Die Vorteile: volle Datenkontrolle, keine Token-Gebühren beim Eigenbetrieb, Anpassbarkeit per Fine-Tuning. Die Einschränkungen: Setup-Aufwand, eigene Hardware und kein Hersteller-Support. Der Betrieb liegt im eigenen Haus.
Offene Gewichte sind nicht automatisch Open Source
Entscheidend ist die Lizenz. DeepSeek erscheint unter MIT, Qwen überwiegend unter Apache 2.0, beides echte Open-Source-Lizenzen ohne Auflagen. Metas Llama kommt dagegen mit einer eigenen Community-Lizenz samt Nutzungsbeschränkungen. Solche Modelle heißen korrekt „Open Weights”, nicht Open Source. Vor dem Einsatz immer die Lizenz prüfen.
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Stand: Juni 2026
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Eine Übersicht über Funktionen und Modelle von Claude, ergänzt um Tipps aus unserem Arbeitsalltag. Es gibt sie auf Deutsch und Englisch, und wir halten sie laufend aktuell.
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