OPEN-WEIGHT / OPEN-SOURCE MODELS
Definiție
Modelele open-weight sunt cele ale căror „greutăți”, parametrii rezultați din antrenare, sunt publicate și pot fi descărcate, rulate și adaptate de oricine, pe propria infrastructură (Llama, DeepSeek, Mistral). Contrastul e cu modelele închise (GPT, Claude, Gemini), accesibile doar prin serviciile furnizorului, fără acces la interiorul modelului.
Nuanța de terminologie: „open-weight” nu înseamnă neapărat „open-source” în sens strict, fiindcă adesea primești greutățile, dar nu datele de antrenare sau codul complet, iar licența poate impune restricții comerciale. Compromisul practic: modelele deschise oferă control total și cost de rulare propriu, dar cer competență tehnică internă și vin fără suportul și garanțiile unui furnizor comercial.
Pentru profesiile cu obligații stricte de confidențialitate, modelele deschise sunt opțiunea „datele nu pleacă din casă”: rulezi modelul pe serverul propriu, nimic nu ajunge la terți. Decizia devine un calcul clasic de make-or-buy: suveranitate asupra datelor și cost marginal mic la volume mari, contra simplității și calității de vârf a serviciilor închise.
Exemple practice
- Un cabinet de audit rulează un model open-weight pe server propriu pentru sinteza documentelor de lucru, ca urmare a cerinței contractuale ca datele clientului să nu părăsească infrastructura firmei.
- Comparație de buget: la volume mari de documente procesate zilnic, un model deschis auto-găzduit poate deveni mai ieftin decât plata per token; la volume mici, API-ul închis câștigă clar.
- Politică hibridă: modelul deschis local pentru date sensibile ale clienților, modelul închis de top pentru cercetare legislativă și redactare fără date confidențiale.