Glosario de IA · Modelos
IA open source
En una frase
La IA open source es la que publica su modelo para que cualquiera pueda usarlo, estudiarlo, modificarlo y compartirlo. En la práctica, muchos modelos llamados abiertos solo publican los pesos, no los datos ni todo el código de entrenamiento.
También se llama: modelo abierto · IA de código abierto · open weights · pesos abiertos · modelo open source
¿Qué es la IA open source?
En software, «open source» tiene un significado preciso: puedes usar, estudiar, modificar y redistribuir el programa. Llevarlo a la IA es más complicado, porque un modelo no es solo código. Tiene tres partes: el código que lo entrena y lo ejecuta, los datos con los que aprendió y los pesos, que son los parámetros resultantes del entrenamiento.
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Ver planes y preciosLa mayoría de modelos llamados abiertos publican los pesos y el código para ejecutarlos, pero no los datos de entrenamiento. Por eso cada vez se distingue más entre pesos abiertos (open weights) y open source en sentido estricto. La Open Source Initiative publicó en 2024 una definición de IA open source que exige, entre otras cosas, información suficiente sobre los datos para poder reproducir el modelo.
Familias como Llama, Mistral, Qwen, Gemma o DeepSeek han publicado modelos con pesos descargables, cada una con su licencia y sus condiciones.
Relacionado con este término
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Ver planes y preciosCómo funciona
Usar un modelo abierto suele seguir estos pasos:
- Elegir un modelo según tarea, idioma, tamaño y licencia.
- Descargar los pesos, a menudo en una versión reducida mediante cuantización para que quepa en menos memoria.
- Ejecutarlo en tu servidor, en la nube que elijas o en un ordenador potente.
- Adaptarlo, si hace falta, con fine-tuning o con RAG sobre tus documentos.
La ventaja principal es el control: decides dónde se ejecuta y qué datos ve. El inconveniente es que el mantenimiento, la seguridad y la factura de hardware pasan a ser tuyos.
Ejemplo
Una mutua de salud pequeña de Pamplona quiere clasificar las consultas que recibe de sus socios. Por la sensibilidad de los datos, su responsable de protección de datos prefiere que el texto no salga de su infraestructura.
El equipo técnico prueba un SLM con pesos abiertos y licencia que permite uso comercial, cuantizado para su servidor. Lo ajusta con unas consultas antiguas anonimizadas. Funciona, pero descubren el coste oculto: alguien tiene que actualizarlo, vigilarlo y responder si falla un sábado.
Cómo te afecta en tu empresa
Un modelo abierto tiene sentido si necesitas control total sobre dónde se procesan los datos, si tu volumen justifica la infraestructura o si quieres personalizarlo a fondo. Para la mayoría de pymes, lo práctico es un servicio que ya gestione el modelo y te dé garantías contractuales.
En UTIO, el modelo de lenguaje de los agentes corre en servidores propios, con respaldo en plataformas europeas y estadounidenses bajo garantías contractuales, y las grabaciones, transcripciones y el CRM se guardan en España. Así un agente de IA, como el de voz, funciona sin que tengas que mantener ningún modelo.
Preguntas frecuentes
¿Qué diferencia hay entre open source y open weights?
Open weights (pesos abiertos) significa que puedes descargar el modelo entrenado y ejecutarlo. Open source, en sentido estricto, exige además poder estudiarlo y reproducirlo: información suficiente sobre los datos de entrenamiento, el código y una licencia que permita usarlo y modificarlo para cualquier fin.
¿Un modelo abierto es gratis?
La licencia puede ser gratuita, pero ejecutarlo no: necesitas servidores con tarjetas gráficas, mantenimiento y alguien que lo gestione. Para volúmenes bajos, pagar por uso a un proveedor suele salir más barato que montar tu propia infraestructura.
¿Puedo usar un modelo abierto con fines comerciales?
Depende de su licencia. Algunas, como Apache 2.0 o MIT, lo permiten con pocas condiciones. Otras imponen restricciones de uso o de tamaño de empresa. Lee la licencia de cada modelo antes de integrarlo en un producto.
Términos relacionados
- LLM
Un LLM (large language model, modelo de lenguaje grande) es un modelo de IA entrenado con enormes cantidades de texto para predecir la siguiente palabra. Esa capacidad le permite redactar, resumir, traducir, clasificar y conversar.
- SLM (small language model)
Un SLM (small language model) es un modelo de lenguaje con muchos menos parámetros que un LLM. Sabe menos de todo, pero responde más rápido, cuesta menos y puede ejecutarse en un servidor modesto, un portátil o incluso un móvil.
- Cuantización
La cuantización es una técnica que guarda los parámetros de un modelo de IA con números de menor precisión, por ejemplo de 16 bits a 8 o 4 bits. El modelo ocupa menos memoria y suele responder más rápido, a cambio de una pérdida de calidad que puede ser pequeña.
- Fine-tuning
El fine-tuning (ajuste fino) es volver a entrenar un modelo de IA ya preentrenado con un conjunto pequeño de ejemplos propios, para que se especialice en una tarea, un formato o un estilo concretos sin empezar de cero.
- AI Act (Reglamento europeo de IA)
El AI Act es el Reglamento (UE) 2024/1689, la ley europea de inteligencia artificial. Clasifica los sistemas de IA por nivel de riesgo y fija obligaciones para quien los desarrolla y quien los usa, desde la prohibición de algunos usos hasta deberes de transparencia.
Actualizado el