Google DeepMind geeft weermodel WeatherNext 2 vrij onder CC BY 4.0

Google DeepMind zet de code en de gewichten van zijn weermodellen op GitHub, waar ze vrij te gebruiken zijn onder Apache 2.0 voor de code en CC BY 4.0 voor al het overige. Het gaat om WeatherNext 2, WeatherNext Cyclones en een compacte mini-versie.

Die licentieregel is het eigenlijke nieuws. De gewichten van de voorgangers GraphCast en GenCast stonden onder CC BY-NC-SA 4.0, waarin niet-commercieel gebruik expliciet was vastgelegd. Een verzekeraar die stormschade inprijst, een netbeheerder die windproductie voorspelt, een handelaar op de day-ahead-markt of een teler die op nachtvorst stuurt: wie zo'n model in een betaald product of een eigen risicomodel wilde stoppen, mocht dat met de oude gewichten niet. Onder CC BY 4.0 mag het wel, met bronvermelding.

Wat er precies open staat

De gewichten liggen in een publieke Google Cloud-bucket, niet achter een aanvraagformulier. Een checkpoint van het grote model is 735 megabyte en elk model bestaat uit vier van die checkpoints; de mini-versie is er één van 227 megabyte. Drie families zijn beschikbaar:

• WeatherNext 2: het algemene wereldwijde weermodel op 0,25 graad, ongeveer 30 kilometer, dat sinds oktober 2025 operationeel draait.
• WeatherNext Cyclones: het model dat live meedraaide in het orkaanseizoen van 2025 en de resultaten uit de Nature-paper reproduceert.
• WeatherNext 2-mini: dezelfde voorspellingen op een grovere 1 graad, ongeveer 111 kilometer, licht genoeg voor een enkele GPU.

Google noemt het in de eigen leesmij nadrukkelijk onderzoekscode zonder garantie op een stabiele API, en geen officieel ondersteund product. Dat is geen formaliteit: wie dit in een productieketen hangt, onderhoudt zelf.

Wat het model kan

De cijfers komen uit een paper die op 6 augustus in Nature verscheen, geschreven met voorspellers van het National Hurricane Center, het Cooperative Institute for Research in the Atmosphere en het Britse Met Office. Op cyclonen uit 2023 tot 2025 levert het model op baan, intensiteit en windstructuur gemiddeld een dag of meer aan extra voorspeltijd op ten opzichte van de beste operationele modellen, een sprong die volgens de auteurs overeenkomt met tien jaar operationele vooruitgang. Anders gezegd: de driedaagse verwachting is zo goed als wat eerdere modellen voor twee dagen konden.

In absolute getallen zit de driedaagse positiefout rond de 100 kilometer, waar de curve van het ECMWF-ensemble in 2025 op ongeveer 140 kilometer uitkomt. De intensiteitsfout blijft rond de 11 knopen, terwijl het gespecialiseerde HWRF-model de afgelopen jaren tussen ruim 12 en bijna 19 knopen schommelde.

Opvallend is hoe grof de invoer mag zijn. Het model werkt op velden van 28 bij 28 kilometer, honderd keer grover dan de traditionele orkaanmodellen, en haalt daar toch een betere intensiteitsvoorspelling uit. Waarom dat werkt, noemt DeepMind zelf een open onderzoeksvraag. Praktisch betekent het dat je geen supercomputer nodig hebt om mee te doen: een enkele verwachting van vijftien dagen kost minder dan een minuut op een TPU, en het ensemble ging dit jaar van 50 naar 1.000 leden, genoeg om zeldzame scenario's als de snelle intensivering van orkaan Melissa in 2025 zichtbaar te maken.

Voor Nederlands gebruik is niet het cycloondeel het interessantst, maar het algemene model eronder. WeatherNext 2 maakt verwachtingen 8 keer sneller dan zijn voorganger en verslaat die op 99,9 procent van de variabelen en voorspelhorizonnen, tot vijftien dagen vooruit. De gepubliceerde datafeed ververst elke zes uur en telt 50 ensembleleden.

Zelf draaien kost meer dan de download

De gewichten zijn gratis, de rest niet. De grote varianten vragen een H100 voor genoeg videogeheugen; alleen de mini-versie past op een gratis Colab-runtime of een oudere P100. Dat is dezelfde rekensom die bij taalmodellen speelt, waar de rekening bij lage benutting oploopt tot 30 tot 40 dollar per miljoen tokens omdat je kaart ook stilstaand doorbetaalt.

Er is een tweede drempel die makkelijk over het hoofd wordt gezien: begincondities. Het operationele WeatherNext 2 is bijgetraind op ECMWF HRES en verwacht dus operationele HRES-analyses als startpunt, geen ERA5-reanalyse. ECMWF stelt een realtime subset van IFS en AIFS op 0,25 graad publiek beschikbaar, ook gespiegeld op AWS, Azure en Google Cloud, maar DeepMind waarschuwt in dezelfde leesmij dat die datasets hun eigen voorwaarden kennen. Dat is het stuk huiswerk dat je doet voordat je een pilot begint.

Voor veel bedrijven blijft de kant-en-klare feed het verstandigste antwoord: de voorspellingen staan al in BigQuery, Earth Engine, Vertex AI en via Open-Meteo. De gewichten worden pas interessant als je het model wilt bijtrainen op je eigen regio of gewas, of als je principieel geen clouddienst tussen jouw data en jouw voorspelling wilt.

De licentie is het strijdtoneel geworden

Wat deze release typeert is de richting. Terwijl Alibaba grote gebruikers van de volgende open-source Qwen een deel van hun omzet wil laten afdragen, met de licentie van Kimi K3 als sjabloon waarin een drempel van 20 miljoen dollar staat, gaat Google de andere kant op: van niet-commercieel naar naamsvermelding en verder niets. Bij open modellen is de vraag allang niet meer of je de gewichten kunt downloaden, maar wat je er contractueel mee mag.

Een kanttekening hoort erbij, en DeepMind zet hem er zelf bij: deze modellen zijn niet goedgekeurd door enige weerdienst en vervangen geen officiële waarschuwing. Wie ze inzet, bouwt een eigen signaal naast het officiële, niet in plaats daarvan. Maar de onderliggende verschuiving is er wel een: de state of the art in weersverwachting op middellange termijn is geen supercomputer meer, maar een bestand van 735 megabyte, een GPU en een licentieregel die bepaalt of je hem mag gebruiken.