La IA de código abierto es aquella cuyos modelos se publican con sus pesos abiertos (open weights): los parámetros entrenados quedan disponibles para que cualquiera los descargue, ejecute en su propia infraestructura, los inspeccione y los adapte, en lugar de acceder a ellos solo a través de una API cerrada. En la práctica del sector se habla más de «pesos abiertos» que de software libre estricto, porque muchas licencias liberan los pesos pero no los datos de entrenamiento.
Esto contrasta con modelos cerrados como GPT de OpenAI o Gemini de Google, que solo se usan a través de sus servicios. Familias de pesos abiertos como Llama de Meta, DeepSeek o Mistral permiten a empresas e investigadores ejecutar la IA localmente, ajustarla a sus datos y evitar la dependencia de un único proveedor. A cambio, asumen el costo del hardware y la responsabilidad de operar el modelo de forma segura. El término «abierto» admite grados: algunas licencias restringen el uso comercial o no incluyen el código de entrenamiento.
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Preguntas frecuentes
¿Pesos abiertos es lo mismo que software de código abierto?
No exactamente. Los pesos abiertos liberan los parámetros del modelo para descargarlo y usarlo, pero a menudo no incluyen los datos ni todo el código de entrenamiento, y algunas licencias limitan el uso comercial. Por eso se distingue de las definiciones clásicas de software libre.
¿Por qué una empresa elegiría un modelo de código abierto?
Para controlar sus datos sin enviarlos a un tercero, personalizar el modelo con información propia, evitar depender de un único proveedor y, a escala, reducir costos. La contrapartida es operar y asegurar la infraestructura por cuenta propia.
