developers influenceresponsible AIby sharing toolsand documentation thatothers can use, learn from,Developers shoulddevelopment practices anduphold thefour freedoms ofopen source in openGovernments shouldembrace opensource AI as astrategic toolto fosterboth global collaborationand competition in AI.Small modelsincreasingly rivalthe performance oflarge modelswhileproviding affordability,customizability, and privacybenefits.Theopen scienceapproach to AI R&Dfacilitates reproducibility,knowledge sharing, learning,and auditing of potential biasesand security vulnerabilities.The success of open sourceAI relies not only on sharingmodels, code, and datasetsbut also onbuilding andsustaining a vibrantglobal community.Developingopen datasetsfor medium- andlow-resourcelanguagesis a key priorityfor tackling cultural andlinguistic biases in LLMs.Open source evaluationframeworks andbenchmarksfor diversecapabilities and contexts arekey to enhancing trust andsafety in open source AI.Access to publiccompute infrastructureis a major bottleneck for theparticipation of researchersand grassroots initiatives inopen source AI.Innovative fundingmechanisms andbusiness modelsareneeded to support the growthand sustainability of opensource AI startups.Neutral foundationscan fostercollaboration betweenglobal enterprisesonopen source tools and openstandards across the AI stack.There is a narrowwindow of opportunityto develop interoperable opensource tools for AI agents andprevent lock-in to closedsystems.Copyright © 2025The Linux Foundation| July 2025. This report is licensed under theCreative Commons Attribution-NoDerivatives 4.0 International Public LicensePlease cite this research report when using the infographics. See citation guidance on the report’s back page.Charting Strategic Directions for Global Collaboration in Open Source AI Open sourcepracticesand build on.champion openlicenses thatsource AI. ContentsForeword�����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������4Executive summary������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������6Introduction����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������8Fostering global collaboration in open source AI���������������������������������������������������������������������������������������������������������������10The promise of open source AI for digital sovereignty and autonomy�������������������������������������������������������������������14Facilitating AI research and reproducibility through open source AI������������������������������������������������������������������20Blockers and enablers of enterprise adoption of open source AI solutions���������������������������������������������������������22Promoting responsible development practices in open source AI���������������������������������������������������������������������������24Conclusion������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������27Acknowledgments�������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������29About the author�����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������29About GOSIM������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������29 As open source AI catches up to closed source AI in performance, open source is poised towin the AI race by offering lower cost, better privacy, more control, and far more flexiblecustomization options. However, the current use of the term “open source” is murky. Manymodels have only published their weights, which is equivalent to compiled binaries in thesoftware world, while others have restrictive licenses that prohibit certain groups of peoplefrom using them. They are all against both the spirit and definition of “open source.” This timelyreport is much needed to clearly define what is “open source” when it comes to AI models,why we need it, and how it can benefit model developers, users, and society at large.- Michael Yuan, PhD, Founder of GOSIM and WasmEdgeForewordThe rapid evolution of artificial intelligence (AI), in particularthe arrival of open source AI, marks a pivotal moment intechnological advancement. This report succinctly capturesthe insightful discussions