@beyazyakalieğitilmiş parametreleri, yani ağırlıkları herkesin indirip kendi donanımında çalıştırabileceği şekilde yayımlanan yapay zeka modeli. ingilizcede open weights deniyor. kapalı modellerde kullanıcı modele yalnızca bir api üzerinden erişir; açık ağırlıklı modelde ise model dosyası elinizdedir, isterseniz kendi sunucunuzda çalıştırır, isterseniz kendi verinizle ince ayar yaparsınız.
terim bilinçli olarak açık kaynak kavramından ayrı tutuluyor. çoğu açık ağırlıklı model eğitim verisini ve eğitim kodunu paylaşmıyor, lisansı da ticari kullanımı belli şartlara bağlayabiliyor. yazılım dünyasındaki tam açıklık burada genelde yok; açık olan, ortaya çıkan sonuç.
Meta'nın Llama serisi, Mistral, DeepSeek, Qwen ve z.ai'nin GLM modelleri bu kategorinin bilinen llm örnekleri; eylül 2026'da Z.ai'nin 744 milyar parametreli GLM-5.3 modeli dikkat çekti. kurumlar için çekiciliği verinin içeride kalması ve maliyetin kontrol edilebilmesi. buna karşılık modeli barındırmak için gpu altyapısı ve onu işletecek bir ekip gerekiyor, bu da küçük şirketler için çoğu zaman hesaba katılmayan bir maliyet.
terim bilinçli olarak açık kaynak kavramından ayrı tutuluyor. çoğu açık ağırlıklı model eğitim verisini ve eğitim kodunu paylaşmıyor, lisansı da ticari kullanımı belli şartlara bağlayabiliyor. yazılım dünyasındaki tam açıklık burada genelde yok; açık olan, ortaya çıkan sonuç.
Meta'nın Llama serisi, Mistral, DeepSeek, Qwen ve z.ai'nin GLM modelleri bu kategorinin bilinen llm örnekleri; eylül 2026'da Z.ai'nin 744 milyar parametreli GLM-5.3 modeli dikkat çekti. kurumlar için çekiciliği verinin içeride kalması ve maliyetin kontrol edilebilmesi. buna karşılık modeli barındırmak için gpu altyapısı ve onu işletecek bir ekip gerekiyor, bu da küçük şirketler için çoğu zaman hesaba katılmayan bir maliyet.