రోజువారీ చర్చలలో, బరువులు డౌన్‌లోడ్ చేయగల మోడల్స్‌ను సామూహికంగా ఓపెన్ సోర్స్ మోడల్స్ అని పిలుస్తారు. మేము తదుపరి అధ్యాయాలలో కూడా ఈ సాధారణ సంప్రదాయాన్ని అనుసరిస్తాము.

అయితే, కఠినమైన తేడాలు చేసినప్పుడు, మేము స్పష్టం చేస్తాము ఓపెన్ బరువులు మోడల్ మొత్తం శిక్షణ ప్రక్రియకు ఓపెన్ సోర్స్‌కు సమానం కాదు. శిక్షణ డేటా, శిక్షణ కోడ్ మరియు ఉపయోగ అనుమతులు ఇప్పటికీ వేరుగా పరిశీలించాలి.

అన్నీ ఓపెన్ సోర్స్ అని పిలుస్తారు, కానీ తెరిచినది భిన్నంగా ఉంటుంది～

మోడల్‌ను పొందిన తర్వాత, మీరు దానిని ఎలా శిక్షణ ఇచ్చారో ఆసక్తిగా ఉండవచ్చు.

ఇక్కడే వివిధ మోడల్స్ మధ్య తేడాలు స్పష్టమవుతాయి. కొన్ని పూర్తి శిక్షణ పదార్థాలను బహిర్గతం చేయకుండా దానిని డౌన్‌లోడ్ చేసి నడపడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తాయి. ఇతరులు శిక్షణ కోడ్ మరియు డేటా వివరణలను అందించి, బాహ్య డెవలపర్లకు మోడల్ శిక్షణ మార్గాన్ని అధ్యయనం చేయడానికి అనుమతిస్తాయి.

మే 2026 లో, G7 AI ఓపెన్‌నెస్ గురించి ఒక సాధారణ రిఫరెన్స్ పత్రాన్ని ప్రచురించింది, ఈ తేడాలను నాలుగు వర్గాలుగా వర్గీకరించింది:

• పూర్తి శిక్షణ డేటా కూడా బహిరంగంగా ఉంది. మోడల్ బరువులు, డిప్లాయ్‌మెంట్ కోడ్, శిక్షణ కోడ్ మరియు పూర్తి శిక్షణ డేటా అన్నీ ఓపెన్ సోర్స్ లైసెన్స్ల కింద అందించబడతాయి, Open Source AI with Open Data కు అనుగుణంగా.
• బరువులు మరియు కోడ్ బహిరంగంగా ఉన్నాయి, పరిమిత డేటా వివరంగా వివరించబడింది. Open Source AI కు అనుగుణంగా.
• శిక్షణ పొందిన మోడల్ మీకు నడపడానికి మరియు మార్చడానికి ఇవ్వబడుతుంది. Open Weights AI కు అనుగుణంగా, ఓపెన్ సోర్స్ లైసెన్స్ల కింద బరువులు మరియు డిప్లాయ్‌మెంట్ కోడ్ అందించబడతాయి, కానీ తప్పనిసరిగా పూర్తి శిక్షణ పదార్థాలను బహిర్గతం చేయదు.
• డౌన్‌లోడ్ చేయగలిగేది, కానీ ఉపయోగించేటప్పుడు అదనపు షరతులతో. Weights Available AI కు అనుగుణంగా.

Qwen3 ను ఉదాహరణగా తీసుకొని, అధికారిక బృందం స్థానిక రన్నింగ్, డిప్లాయ్‌మెంట్, క్వాంటైజేషన్ మరియు ఫైన్-ట్యూనింగ్ సూచనలతో ఓపెన్ బరువుల మోడల్స్ అందిస్తుంది. డెవలపర్లు Transformers, vLLM, SGLang వంటి సాధనాలను ఉపయోగించి మోడల్స్ నడపవచ్చు. పైన పేర్కొన్న తేడాల ఆధారంగా, ఇది ఓపెన్ బరువుల స్థాయి యొక్క ఆచరణాత్మక విలువను ప్రదర్శిస్తుంది.

చాలా సంస్థలకు పెద్ద మోడల్ ప్రీ-ట్రైనింగ్ మళ్ళీ చేయాల్సిన అవసరం లేదు — ఇప్పటికే ఉన్న మోడల్స్ నడపగలగడం, మీ స్వంత పరికరాలకు అనుగుణంగా మార్చగలగడం మరియు వ్యాపార నమూనాలతో ఫైన్-ట్యూన్ చేయగలగడం ఇప్పటికే అనేక నిర్దిష్ట వ్యాపార సమస్యలను పరిష్కరించగలదు.

ఓపెన్ సోర్స్ మోడల్స్ నిజంగా క్లోజ్డ్ సోర్స్ మోడల్స్‌తో పోటీ పడగలవా?

మోడల్స్‌ను స్వయంగా డిప్లాయ్ చేయగలగడం చాలా బాగుంది, కానీ మోడల్ వ్యాపార దృశ్యాలలో తరచుగా తప్పులు చేస్తే, నిజమైన పనిని అప్పగించడం కష్టం.

గతంలో, ఓపెన్ సోర్స్ మోడల్స్ అనేకమందికి పరిశోధనకు అనుకూలంగా ఉంటాయి కానీ బలమైన క్లోజ్డ్ సోర్స్ మోడల్స్ కంటే తక్కువగా ఉంటాయనే భావన ఇచ్చాయి. మోడల్ సామర్థ్యాల నిరంతర నవీకరణలతో, ఈ అంచనాను మళ్ళీ సమీక్షించాలి.

జూన్ 18, 2026 న, X లో చాలా ఆసక్తికరమైన సంభాషణ జరిగింది. నెటిజన్లు చైనా మోడల్స్ Anthropic frontier మోడల్స్ స్థాయికి చేరుకుంటాయో ఎప్పుడు చర్చించారు, మరియు ఎలాన్ మస్క్ 2027 మొదటి త్రైమాసికం వరకు పట్టవచ్చని అంచనా వేశారు. Zhipu సహ-సంస్థాపకుడు టాంగ్ జీ «won't take that long» అని దిగువ సమాధానం ఇచ్చారు.

ఇద్దరి అంచనాలు నిజమవుతాయో లేదా అనేది తరువాతి మోడల్ పనితీరుపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఈ చర్చ యొక్క ఆకర్షణీయమైన అంశం ఏమిటంటే, ఓపెన్ సోర్స్ మోడల్స్ ఇప్పటికే మొత్తం పెద్ద మోడల్ దృశ్యం యొక్క ముందుభాగంలో నిలబడ్డాయి.

జూలై 2026 లో Hugging Face వెల్లడించిన భద్రతా సంఘటన మళ్ళీ ఓపెన్ సోర్స్ మోడల్స్ ప్రాముఖ్యతను నిరూపించింది.

Hugging Face యొక్క ఉత్పత్తి మౌలిక సదుపాయాలలో ఒక భాగం హ్యాక్ చేయబడింది, మరియు భద్రతా బృందం దాడి రికార్డులను విశ్లేషించింది. HF బృందం మొదట వాణిజ్య API ల ద్వారా frontier మోడల్స్ ఉపయోగించడానికి ప్రయత్నించింది, కానీ అసౌకర్యమైన సమస్యను ఎదుర్కొంది.

తరువాత, బృందం తమ మౌలిక సదుపాయాలలో ఓపెన్ బరువుల మోడల్ GLM-5.2 ఉపయోగించి ఫోరెన్సిక్ విశ్లేషణ నిర్వహించింది. సంబంధిత దాడి డేటా మరియు ఆధారాలు కూడా అంతర్గత వాతావరణంలో ఉన్నాయి.

తరువాతి సాంకేతిక సమీక్షలో, Hugging Face బృందం దాదాపు 17,600 దాడి చర్యలను పునర్నిర్మించింది మరియు GLM-5.2 సహా ఓపెన్ బరువుల మోడల్స్ ఉపయోగించి ఎన్‌క్రిప్ట్ చేయబడిన దాడి పేలోడ్‌లను వివరించింది.

ఈ సంఘటన ఓపెన్ సోర్స్ మోడల్స్ ప్రాముఖ్యతను నిరూపించింది.

కిని దృశ్యాలలో స్థానిక డిప్లాయ్‌మెంట్ ఓపెన్ సోర్స్ మోడల్స్ మరింత అనుకూలంగా ఉంటాయి?

నిలువు రంగాలు కూడా ఓపెన్ సోర్స్ మోడల్స్ కోసం ఒక ముఖ్యమైన అనువర్తన దిశ. సాధారణ పెద్ద మోడల్స్ భారీ మొత్తంలో బహిరంగ డేటా నుండి నేర్చుకుంటాయి, కానీ సంస్థ అంతర్గత పరికర పేర్లు, వ్యాపార ప్రక్రియలు, పరిశ్రమ పదజాలం మరియు నిపుణుల జ్ఞానాన్ని అర్థం చేసుకోవడం ఇప్పటికీ పరిమితంగా ఉండవచ్చు. నిలువు రంగం డేటాతో ఫైన్-ట్యూనింగ్ ద్వారా, మోడల్ ఈ నిపుణుల జ్ఞానాన్ని మరింత నేర్చుకోగలదు.

సున్నితమైన డేటాను ప్రాసెస్ చేయాల్సిన పనుల కోసం, స్థానిక డిప్లాయ్‌మెంట్ కూడా ప్రయోజనాలు కలిగి ఉంటుంది. మోడల్స్ సంస్థ అంతర్గత నెట్‌వర్క్‌లో అనుమానం నిర్వహించగలవు మరియు ఉన్న జ్ఞాన ఆధారాలు, డేటాబేస్‌లు మరియు వ్యాపార సిస్టమ్‌లతో కనెక్ట్ అవ్వగలవు.

అయితే, అన్ని పనులకు స్థానికంగా డిప్లాయ్ చేసిన ఓపెన్ సోర్స్ మోడల్స్ అవసరం లేదు. కొన్ని దీర్ఘకాలిక, స్థిరమైన మరియు పునరావృతంగా అమలు చేయబడే వ్యాపార పనుల కోసం, ఓపెన్ సోర్స్ మోడల్స్ పెద్ద అనువర్తన స్థలాన్ని కలిగి ఉంటాయి.

టెక్స్ట్ క్లాసిఫికేషన్, ఇంటెంట్ రికగ్నిషన్, ఇన్‌ఫర్మేషన్ ఎక్స్‌ట్రాక్షన్, డాక్యుమెంట్ సమరీ, నాలెడ్జ్ బేస్ Q&A వంటి పనులు సాధారణంగా స్పష్టమైన ఇన్‌పుట్ మరియు అవుట్‌పుట్ ఫార్మాట్‌లను కలిగి ఉంటాయి.

గుర్తుంచుకోండి, మోడల్‌ను డౌన్‌లోడ్ చేయగలగడం అంటే మీరు దానిని ఇష్టం వచ్చినట్లుగా ఉపయోగించవచ్చని కాదు

మోడల్ నడుస్తోంది మరియు మంచి ఫలితాలు ఇస్తోంది, కానీ మీరు దానిని వాణిజ్య ఉత్పత్తులలో ఉపయోగించాలనుకుంటే లేదా మీ ఫైన్-ట్యూన్ చేసిన సంస్కరణను పంచుకోవాలనుకుంటే, మీరు ఇప్పటికీ LICENSE, అనగా లైసెన్స్ తనిఖీ చేయాలి.

డౌన్‌లోడ్ చేయగలిగేది, వాణిజ్యంగా ఉపయోగించగలిగేది మరియు పునర్వితరణ కోసం సవరించగలిగేది వేర్వేరు అనుమతులు.

సాధారణంగా, MIT మరియు Apache License 2.0 సాపేక్షంగా ఉదారమైన ఓపెన్ సోర్స్ లైసెన్స్లు, వాణిజ్య ఉపయోగం మరియు సవరణను అనుమతిస్తాయి. ఉదాహరణకు, Qwen3 శ్రేణి మోడల్స్ Apache 2.0 ఉపయోగిస్తాయి.

Kimi K3 కొన్ని వాణిజ్య ఉపయోగాల కోసం వేరుగా ఒప్పందాలు కలిగి ఉంది, డిప్లాయ్‌మెంట్, ఫైన్-ట్యూనింగ్ మరియు ఉత్పన్న కృతులను సృష్టించడాన్ని అనుమతిస్తుంది, కానీ మోడల్ సేవలు నిర్దిష్ట ఆదాయ పరిమితిని చేరుకున్నప్పుడు, వేరుగా ఒప్పందం అవసరం.

DeepSeek-V3 కోడ్ MIT లైసెన్స్ ఉపయోగిస్తుంది.

కాబట్టి, మోడల్స్ ఉపయోగించేటప్పుడు, మీరు ఫైన్-ట్యూన్ చేసిన మోడల్‌ను బహిరంగంగా ప్రచురించాలనుకుంటే లేదా ఇతర వినియోగదారులకు అందించాలనుకుంటే, మీరు అసలు మోడల్ లైసెన్స్‌ను మళ్ళీ తనిఖీ చేయాలి.

కొత్త మోడల్ అనేక మోడల్స్ విలీనం ద్వారా పొందబడితే, మీరు ప్రతి మోడల్ లైసెన్స్‌ను వేరుగా తనిఖీ చేయాలి.