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title: "Percona 行政總裁：不要把「開放權重」與「開放源碼」混為一談"
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author: Ethan
published: 2026-10-12T13:59:00+08:00
modified: 2026-10-12T10:39:45+08:00
description: "Percona 行政總裁 Peter Zaitsev 於 2026 年 10 月 8 日發表公開信，針對 AI 領域日益模糊的「開放權重」與「開放源碼」概念劃清界限。他強調：釋出模型權重（開放權重）≠ 開放源碼，混淆兩者會誤導用戶、稀釋開源定義、削弱社群治理。 核心區別：權重 vs 源碼 開放權重：僅發布訓練完成的模型…"
categories: ["開放源碼"]
tags: ["AI 模型", Percona, "授權", "開放權重", "開源"]
source: https://sammy.hk
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![](https://sammy.hk/wp-content/uploads/2026/10/percona-open-weights-vs-open-source-og.jpg)Percona 行政總裁 Peter Zaitsev 於 2026 年 10 月 8 日發表公開信，針對 AI 領域日益模糊的「開放權重」與「開放源碼」概念劃清界限。他強調：釋出模型權重（開放權重）≠ 開放源碼，混淆兩者會誤導用戶、稀釋開源定義、削弱社群治理。

## 核心區別：權重 vs 源碼

- **開放權重**：僅發布訓練完成的模型參數檔案（.safetensors, .bin, .gguf），通常伴隨許可證限制商業用途、衍生模型、蒸餾。用戶獲得的是「黑盒」推理能力，無法理解、修改、審計訓練過程。
- **開放源碼**：依照 OSI 開源定義，包含完整源碼（訓練腳本、數據處理管線、模型架構實現）、訓練數據集（或可復現的數據獲取腳本）、超參數配置、評測腳本、文檔。採用 OSI 認證許可證（Apache-2.0, MIT, BSD 等），保障使用、研究、修改、分發自由。

## 為什麼這很重要

1. **可審計性**：開放源碼允許第三方驗證訓練數據是否包含版權內容、個人隱私、偏見來源；開放權重無法追溯數據血統。
2. **可修改性**：真正的開源讓社群能修復 Bug、優化架構、適配硬體、延續維護；權重釋出者停止維護後，模型實際上成為廢棄軟體。
3. **許可證合規**：許多「開放權重」模型使用自定義限制性許可證（如 Llama 社區許可、Qwen 許可），實質上是「源碼可見但非開源」，與 OSI 定義背道而馳。
4. **供應鏈安全**：企業採用開源軟體可構建可信供應鏈（SBOM、簽名、可復現構建）；權重二進位檔無法驗證是否植入後門、投毒樣本。

## 行業現狀與誤導

Zaitsev 指出，Meta (Llama)、阿里雲 (Qwen)、Mistral、Z.ai (GLM)、DeepSeek 等廠商發布模型時，常在標題、營銷材料中使用「開源」一詞，實則僅釋出權重。這造成：決策者誤以為擁有完整控制權、合規團隊按開源流程審核卻發現許可證限制、社群貢獻者期待參與協作卻發現無源碼可改。

## Percona 的立場與建議

作為開源數據庫領域的領導者，Percona 呼籲：

- 媒體、分析師、決策者精確使用術語：「開放權重模型」而非「開源模型」
- 模型發布方在 README、Model Card、Hugging Face 標籤中明確標註許可證類型，勿使用 OSI 專屬標識
- 推動建立「開放權重」專屬分類標準，區別於 OSI 開源定義
- 企業採購 AI 模型時，將「源碼可用性」列為獨立評估維度

## 開源定義的演進挑戰

OSI 正在推進「開源 AI 定義」（OSAID），試圖將開源原則延伸至 AI 系統（數據、模型、權重、推理引擎）。Zaitsev 支持這項工作，但強調：在正式定義出台前，不應預先稀釋現有開源定義。真正的開源 AI 需要：訓練數據開放、源碼開放、權重開放、許可證符合 OSD——缺一不可。

## 參考資料

\[1\] [Percona 官方部落格：CEO 公開信 – 開放權重 ≠ 開放源碼](https://www.percona.com/blog/percona-ceo-open-weights-vs-open-source/)

\[2\] [OSI 開源 AI 定義 (OSAID) 工作組](https://opensource.org/osai/)

\[3\] [Percona Server 開源項目](https://github.com/percona/percona-server/)

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