开放权重模型

这是什么

把学习得到的参数提供给外界、受具体发布许可约束的模型。这可能允许本地推理与修改，但不一定包含训练数据、训练代码或不受限制的许可证。因此“开放权重”和“开源”不能互换。

最有力的理由

本地运行可以增加控制力、支持研究，减少对托管服务的依赖。即使不符合更广的开源定义，一次权重发布仍可能有实际价值。

难题与分歧

不同许可限制不同，复现训练的能力可能仍然缺失。分发也可能让某些保护措施更易移除。应该问的是某次发布具体赋予了哪些能力与自由。