Una IA de código abierto es un modelo que cualquiera puede descargar, estudiar, modificar y usar para cualquier fin, incluido el comercial. En la práctica, la mayoría de los modelos que se presentan como “abiertos” son de pesos abiertos: publican el archivo del modelo, pero no los datos con que se entrenó y, a veces, con una licencia que restringe ciertos usos. DeepSeek, Qwen, Mistral y gpt-oss usan licencias libres (MIT o Apache 2.0) en muchos de sus modelos; Llama y Gemma usan licencias propias con restricciones.
Pesos abiertos no es lo mismo que código abierto
Un programa tradicional se distribuye como código fuente, que se compila para obtener el ejecutable. Un LLM tiene más piezas:
| Pieza | Qué es | ¿Suele publicarse? |
|---|---|---|
| Pesos | El modelo ya entrenado, listo para usar | Sí, en los modelos “abiertos” |
| Código de inferencia | El programa que carga los pesos y genera texto | Sí |
| Código de entrenamiento | El programa que produjo los pesos | A veces |
| Datos de entrenamiento | Los textos con que se entrenó | Casi nunca |
Con los pesos puedes ejecutar el modelo, ajustarlo con tus datos y redistribuirlo. Lo que no puedes es reconstruirlo desde cero ni saber exactamente con qué se entrenó. Por eso hay debate sobre si llamar “código abierto” a un modelo que solo publica pesos.
La definición de la Open Source Initiative
En octubre de 2024 la Open Source Initiative (OSI), la misma organización que mantiene la definición de código abierto para el software, publicó la Open Source AI Definition 1.0. Exige que un sistema de IA permita usarlo, estudiarlo, modificarlo y compartirlo sin pedir permiso, y que para eso se publiquen:
- Los parámetros (pesos) bajo términos libres.
- El código completo de entrenamiento y de inferencia.
- Información detallada sobre los datos, suficiente para que una persona capacitada pueda construir un sistema equivalente. No exige publicar los datos mismos, punto que generó críticas.
Con esa vara, pocos modelos conocidos califican. Entre los que sí lo hacen están OLMo, del Allen Institute for AI, y Pythia, de EleutherAI, que publican también sus datos y su proceso de entrenamiento.
Los principales modelos abiertos y sus licencias
| Modelo | Quién lo hace | Licencia | ¿Uso comercial libre? |
|---|---|---|---|
| DeepSeek (V3, R1 y sucesores) | DeepSeek, China | MIT en sus versiones recientes | Sí |
| Qwen | Alibaba, China | Apache 2.0 en la mayoría de los tamaños | Sí |
| Mistral (Small, Mixtral y otros) | Mistral AI, Francia | Apache 2.0 en los modelos abiertos; los más grandes, con licencias comerciales | Sí, en los Apache 2.0 |
| gpt-oss | OpenAI, Estados Unidos | Apache 2.0 | Sí |
| OLMo | Allen Institute for AI | Apache 2.0, con datos publicados | Sí |
| Llama | Meta | Llama Community License | Con condiciones |
| Gemma | Gemma Terms of Use | Con condiciones |
Las licencias cambian entre versiones y a veces entre tamaños del mismo modelo. Antes de usar uno en un producto, revisa el archivo de licencia de la versión exacta que descargas.
Qué restringe la licencia de Llama
La licencia comunitaria de Llama permite usar, modificar y redistribuir el modelo, incluso con fines comerciales, pero agrega condiciones que ninguna licencia libre tendría:
- Las empresas con más de 700 millones de usuarios activos mensuales necesitan una licencia aparte de Meta.
- Hay que cumplir una política de uso aceptable que prohíbe ciertos fines.
- Los modelos derivados deben mencionar a Llama en el nombre y mostrar el aviso “Built with Llama”.
Por esas condiciones, la OSI y la Free Software Foundation consideran que Llama no es código abierto, aunque Meta lo describa así. La licencia de Gemma tiene un esquema parecido: uso comercial permitido, sujeto a una política de usos prohibidos que Google puede actualizar.
MIT y Apache 2.0 aplicadas a modelos
Cuando un modelo usa la licencia MIT o la Apache 2.0, funciona igual que con el software: puedes usarlo en un producto cerrado, modificarlo y venderlo, conservando el aviso de licencia. La Apache 2.0 agrega además una licencia explícita de patentes. Para una empresa, estos modelos son los de menor riesgo legal.
Por qué importan los modelos abiertos
- Privacidad. Puedes ejecutar el modelo en tu propio equipo o servidor sin enviar datos a terceros. Para documentos confidenciales, datos de clientes o información regulada, es la diferencia principal.
- Costo predecible. No pagas por token. Pagas el hardware o el servidor, y el costo no crece con cada consulta.
- Control. El modelo no cambia ni desaparece porque el proveedor lo decida. La versión que funciona hoy seguirá funcionando.
- Personalización. Puedes ajustarlo con tus datos para tareas específicas.
La contracara: los modelos cerrados más avanzados suelen ir por delante en las tareas más difíciles, y ejecutar un modelo grande exige hardware caro. Para muchas tareas cotidianas (resumir, clasificar, extraer datos, responder sobre documentos propios) un modelo abierto mediano es suficiente.
Cómo empezar
- Para probar en tu computador: instala Ollama y descarga un modelo pequeño.
- Para explorar modelos: Hugging Face es el repositorio donde se publican casi todos, con su ficha y su licencia.
- Para elegir licencia si publicas un modelo propio: las mismas reglas de qué licencia elegir sirven como punto de partida.
Preguntas frecuentes
¿Qué modelos de IA son realmente de código abierto? Según la definición de la OSI, pocos: entre ellos OLMo, del Allen Institute for AI, y Pythia, de EleutherAI, que publican también sus datos y su proceso de entrenamiento. Otros, como DeepSeek, Qwen o gpt-oss, publican sus pesos bajo licencias libres.
¿Llama es de código abierto? No, según la OSI y la Free Software Foundation. Su licencia permite el uso comercial, pero agrega condiciones que ninguna licencia libre tendría, como una política de uso aceptable y un límite para empresas muy grandes.
¿Qué significa que un modelo de IA tenga pesos abiertos? Que se publica el archivo del modelo ya entrenado, que puedes ejecutar, ajustar y redistribuir. Normalmente no se publican los datos de entrenamiento, por lo que no se puede reconstruir el modelo desde cero.
¿Puedo usar DeepSeek en un producto comercial? Sí, en sus versiones recientes, que usan la licencia MIT y permiten el uso comercial conservando el aviso de licencia. Revisa siempre el archivo de licencia de la versión exacta que descargas.
¿Se puede ejecutar un modelo de IA abierto en un computador personal? Sí, los modelos pequeños. La forma más simple es instalar Ollama y descargar un modelo desde ahí.
Fuentes
- The Open Source AI Definition 1.0, Open Source Initiative.
- Llama 3.1 Community License, Meta.
- Gemma Terms of Use, Google.
- DeepSeek-R1, repositorio y licencia.
- Qwen3, repositorio y licencia.
- Introducing gpt-oss, OpenAI.
- OLMo, Allen Institute for AI.