Ein Harness ist die Ausführungsebene um ein Modell: Er hält die Aufgabe, verwaltet den Kontext über einen langen Lauf, ruft Tools auf, streamt Ereignisse, ermöglicht Unterbrechungen und leitet Genehmigungen an einen Menschen weiter. OpenAI veröffentlichte seinen Codex‑Harness — die nicht‑interaktive CLI, das SDK und den app‑server — unter Apache-2.0, sodass er geforkt und in kommerzielle Produkte eingebettet werden kann. Die Modellgewichte wurden nicht veröffentlicht; der Harness ruft weiterhin eine kostenpflichtige API auf, sodass die Lizenzkosten null und die Betriebskosten nicht null sind.
Open Weights heißt, dass die trainierte Modelldatei heruntergeladen und selbst betrieben werden kann — unter der Lizenz, die der Herausgeber gewählt hat. Open Source ist ein strengerer rechtlicher Standard, der Freiheit zur Nutzung, Untersuchung, Änderung und Weitergabe ohne Einsatzbeschränkungen verlangt. Viele verbreitete Modelle sind Open Weights, aber nicht Open Source.
Auf gängigen Benchmarks liegen die besten Open-Weight-Modelle nun nahe an den kommerziellen Spitzenmodellen, und für viele Routineaufgaben ist der Unterschied nicht spürbar. Die verbleibenden Lücken zeigen sich in der Zuverlässigkeit über lange Zeiträume, der Werkzeugnutzung, sehr langen Kontexten und der Abstimmung der Sicherheit – und in der operativen Arbeit, sie selbst zu betreiben.