オープンウェイトモデルとは、機械学習モデル、特に大規模言語モデルや基盤モデルのうち、学習済みパラメータ（ウェイト）が公開されており、誰でもダウンロードしてローカルで実行、微調整、検査できるものを指す。これに対し、GPT-4やClaudeのようなプロプライエタリなモデル（クローズドモデル）は、有料APIやホスト型インターフェースを通じてのみ利用可能で、基盤となるウェイトは非公開とされている。
用語
「オープンウェイト」という用語は、「オープンソース」の代わりに使われることが多い。なぜなら、ウェイトだけを公開しても、伝統的なオープンソースの定義（通常、学習データ、学習コード、方法論も公開され、自由に再利用可能であることが求められる）を満たさないためである。広く使われているオープンモデルの多く（Llama、Mistralのリリース、Qwenなど）は、ウェイトとしばしばアーキテクチャの詳細を公開するが、完全な学習データや学習レシピは公開しない。そのため、「オープンウェイト」は「オープンソースAI」よりも正確な用語であり、後者はOpen Source Initiativeなどの組織がより厳密に定義しようと努めている。
歴史
初期の影響力のあるオープンリリースには、MetaのLlamaモデルがある。2023年2月に初めてリリースされ、当初は公式の広範なリリース前にリークされたが、これがコミュニティによる微調整や派生モデルの波を引き起こした。Stability AIのStable Diffusion（2022年）は、画像生成において同様の役割を果たした。2023年から2025年にかけて、オープンウェイトのリリースは急増し、Mistral AIのモデル、AlibabaのQwenファミリー、そして特筆すべきは2025年1月のDeepSeekのDeepSeek-R1である。これはオープンウェイトの推論モデルであり、その学習効率の主張はDeepSeekショックに貢献した。非営利団体や研究機関による取り組み（AIアレン研究所のOLMoプロジェクトなど）は、より完全なオープン性を追求し、ウェイトに加えて学習データとコードも公開している。
ライセンス
オープンウェイトモデルは、様々なライセンスの下でリリースされている。伝統的なオープンソースに近い寛容なライセンスから、企業の収益に連動した利用上限や、競合モデルの学習への出力使用制限など、条件を課すカスタムライセンスまで多岐にわたる。この多様性により、「オープン」という言葉は論争の的となっている。なぜなら、両方ともオープンウェイトと称するモデルでも、法的条件が大きく異なる場合があるからである。
オープンとクローズドの議論
オープンウェイトのリリースを支持する人々は、これが強力なAIへのアクセスを民主化し、独立した安全性研究や解釈可能性の取り組みを可能にし、ベンダーロックインを回避し、プライバシーに敏感な環境やオフライン環境での展開を可能にすると主張する。一方、批判者（AI安全性の分野の一部の声を含む）は、ウェイトが公開されると、ホスト型モデルに組み込まれた安全対策（有害な使用に対するガードレールなど）は、技術力のある者なら誰でもモデルを微調整することで除去できてしまい、オープンリリースは危険な能力を後から取り消す手段を失わせると論じる。ヤン・ルカンのような人物は、オープン性が競争と科学的進歩に不可欠だと主張する一方、他の人々はより慎重な段階的リリースを支持しており、OpenAIが2019年にGPT-2で当初採用したアプローチがその例である。
経済的・地政学的側面
オープンウェイトのリリースは競争戦略となっている。MetaはLlamaを、製品やインフラで競争する一方で基盤モデル層をコモディティ化する手段として位置づけた。また、中国のラボによる積極的なオープンリリースは、先進チップに対する米国の輸出規制への対応の一部と見なされている。広く採用されるオープンモデルは、主要なプロプライエタリAPIへのアクセスが制限されている状況でも影響力を拡大できるからである。2025年時点で、いくつかのラボのオープンウェイトモデルは、多くのベンチマークで主要なクローズドモデルの性能に迫っているが、最大級のフロンティアモデルは概ねクローズドのままである。