O decizie importantă când folosești AI este alegerea între modele deschise (open-weight) și modele închise (proprietare). Fiecare abordare are avantaje și compromisuri.
Modele închise (proprietare)
Sunt oferite ca serviciu prin API (de exemplu GPT de la OpenAI, Claude de la Anthropic, Gemini de la Google). Nu ai acces direct la parametrii modelului; îl folosești „la distanță”.
- Plus: de obicei foarte capabile, ușor de folosit, fără să administrezi infrastructură.
- Minus: cost per token, datele trec prin serverele furnizorului, ești dependent de furnizor.
Modele deschise (open-weight)
Parametrii (weights) sunt publici (de exemplu Llama, Mistral, Hermes) și le poți descărca și rula local, pe propriul server.
- Plus: confidențialitate (datele rămân la tine), cost fix (doar infrastructura), control și personalizare (fine-tuning).
- Minus: ai nevoie de hardware potrivit (adesea GPU), tu administrezi și securizezi sistemul, iar modelele foarte mari sunt costisitoare de rulat.
Cum alegi
- Vrei simplitate și cea mai mare capacitate, fără infrastructură → model închis (API).
- Vrei confidențialitate, cost fix și control → model deschis, rulat local.
Abordarea hibridă
Multe organizații folosesc ambele: modele deschise locale pentru date sensibile și sarcini de volum, plus modele închise pentru sarcinile cele mai complexe. Instrumente ca Open WebUI, Flowise sau n8n permit comutarea între ele.
De reținut: „Deschis” se referă, de obicei, la disponibilitatea parametrilor (open-weight), nu neapărat la licență complet liberă. Verifică întotdeauna licența fiecărui model înainte de utilizarea comercială.
