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Das Wichtigste in Kürze
- Open Weight bedeutet: Die trainierten Modellparameter sind frei herunterladbar. Trainingsdaten, vollständiger Code und Lizenzkontinuität sind es oft nicht.
- Echtes Open Source nach der OSI-Definition verlangt vollständige Offenlegung aller Bestandteile, einschließlich Trainingsdaten, unter dauerhaft stabilen Lizenzen.
- Stand 2026 erfüllen fast alle bekannten Modelle (Llama, Mistral, DeepSeek) diese Definition nicht.
- Für Kommunen sind Lizenzstabilität, Trainingsdaten-Dokumentation und Anbieterherkunft die drei entscheidenden Beschaffungskriterien, nicht das Label.
- Der EU AI Act behandelt echte Open-Source-Modelle und Open-Weight-Modelle rechtlich unterschiedlich.
Hinter dem Begriff "Open Source" verbergen sich im KI-Bereich zwei sehr unterschiedliche Konzepte: Open-Source-Modelle im ursprünglichen Sinne und Open-Weight-Modelle, die Gewichte frei zugänglich machen, aber an zentralen Stellen geschlossen bleiben. Wer den Unterschied nicht kennt, trifft Beschaffungsentscheidungen auf Basis von Marketingsprache statt belastbarer Fakten.
Was "Open Weight" in der Praxis bedeutet
Ein KI-Sprachmodell besteht aus mehreren Teilen: den trainierten Gewichten, dem Code für Training und Betrieb sowie den Trainingsdaten. Open Weight heißt: Die Gewichte sind frei zugänglich. Das ermöglicht lokalen Betrieb, eigene Anpassungen und Integration in kommunale Systeme.
Was dabei nicht offengelegt wird: mit welchen Daten das Modell trainiert wurde, unter welchen genauen Bedingungen, und ob die Lizenzbedingungen morgen noch dieselben sind wie heute. Meta hat die Lizenz für die Llama-Familie seit 2023 mehrfach angepasst. Die aktuelle Llama 4 Community License erlaubt den kommerziellen Einsatz grundsätzlich, enthält aber eine Klausel, nach der Produkte mit mehr als 700 Millionen monatlich aktiven Nutzern eine Sonderlizenz von Meta benötigen. Für eine einzelne Gemeinde kein Thema. Für einen Anbieter, der ein kommunales KI-Werkzeug auf Llama-Basis an viele Kommunen gleichzeitig vermarktet, kann es eines werden.
Was echtes Open Source wäre
Die Open Source Initiative (OSI) hat 2024 die Open Source AI Definition Version 1.0 verabschiedet. Ein Modell gilt demnach nur dann als Open Source, wenn vier Bedingungen gleichzeitig erfüllt sind: offene Gewichte, offener Code, offengelegte Trainingsdaten und eine OSI-konforme Lizenz.
Letzteres ist entscheidend. Lizenzen wie Apache 2.0 oder MIT sind dauerhaft unveränderlich, sobald sie vergeben wurden. Kein Anbieter kann sie nachträglich einschränken. Open-Weight-Modelle unter eigenen Community-Lizenzen bieten diese Stabilität nicht.
Stand 2026 erfüllt OLMo des Allen Institute for AI als einzige bekannte große Modellfamilie alle vier Kriterien vollständig. Alle anderen populären Modelle, Llama, Mistral, DeepSeek, Qwen, sind nach strenger Definition Open-Weight-Modelle, auch wenn sie als "Open Source" vermarktet werden.
Der Grund ist wirtschaftlich nachvollziehbar: Trainingsdaten sind der wertvollste Bestandteil eines Modells. Wer sie offenlegt, gibt seinen zentralen Wettbewerbsvorteil preis. Echtes Open Source im KI-Bereich entsteht deshalb fast ausschließlich in Forschungseinrichtungen.
Was das für Kommunen konkret bedeutet
Drei Fragen sollten bei jeder KI-Beschaffung auf dem Tisch liegen:
Lizenzstabilität: Steht das Modell unter einer OSI-konformen Lizenz wie Apache 2.0 oder MIT, die nicht einseitig geändert werden kann? Wenn ja, ist das Modell lizenzrechtlich langfristig planbar, auch wenn die Trainingsdaten geschlossen bleiben.
Trainingsdaten-Dokumentation: Sind die Trainingsdaten ausreichend dokumentiert, um eine Datenschutz-Folgeabschätzung nach Artikel 35 DSGVO zu belegen? Eine lückenhafte Datenherkunft erschwert diesen Nachweis erheblich.
Anbieterherkunft: Stammt das Modell von einem Anbieter in einem Drittland ohne angemessenes Datenschutzniveau? DeepSeek R1 steht unter einer offenen MIT-Lizenz, kommt aber aus China. Das ist ein anderes Risikoprofil als ein Modell europäischer Herkunft unter gleicher Lizenz.
Die drei Fragen entscheiden, ob ein KI-Werkzeug in drei Jahren noch rechtssicher betreibbar ist, ob eine Datenschutzbehörde Nachweise für ihre Prüfung bekommt, und ob eine Lizenzänderung des Modellherstellers den laufenden Betrieb gefährdet.
Was der EU AI Act dazu sagt
Der EU AI Act unterscheidet bei GPAI-Modellen, also universell einsetzbaren KI-Modellen wie Sprachmodellen, zwischen offen und nicht offen lizenzierten Modellen. Echte Open-Source-Modelle im OSI-Sinne sind nach Artikel 53 Absatz 2 EU AI Act von Teilen der Dokumentationspflichten befreit, die seit August 2025 für kommerzielle Modellanbieter gelten. Diese Ausnahme gilt nicht für Open-Weight-Modelle mit proprietären Lizenzen.
Für Kommunen als Betreiber ändert das nichts an den eigenen Pflichten. Aber es bedeutet: Wer ein echtes Open-Source-Modell einsetzt, hat eine klarere Grundlage für Dokumentation und Risikoklassifizierung. Wer ein Open-Weight-Modell einsetzt, muss diese Grundlage selbst schaffen.
Label Open Weight kann irreführend sein
Mistral-Modelle unter Apache-2.0-Lizenz bieten hohe Nutzungsfreiheit und Lizenzstabilität. Llama ist leistungsfähig und in vielen Produkten die Basis. DeepSeek R1 liefert unter MIT-Lizenz starke Ergebnisse für viele Aufgaben.
Das Problem ist, wenn "Open Source" als Qualitätsversprechen für Souveränität, Unabhängigkeit und Transparenz steht, ohne dass diese Versprechen tatsächlich eingelöst werden. Digitale Souveränität entsteht durch informierte Entscheidungen: über Lizenztyp, Anbieterherkunft, Infrastruktur und Trainingsdaten-Transparenz.
Kommunen sind keine Rechtsabteilungen. Aber die Frage "Unter welcher Lizenz steht das Basismodell?" sollte zum Standard-Repertoire jeder KI-Beschaffung gehören. Genauso wie "Wer steht hinter dem Modell, und wo werden die Daten verarbeitet?"
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