IA 4 de noviembre de 2026 6 MIN DE LECTURA
Código abierto frente a pesos abiertos en IA
Qué es «abierto» en IA: la Open Source AI Definition, pesos abiertos, licencias restrictivas y por qué la diferencia cambia lo que puedes hacer.
LA RESPUESTA CORTA
Pesos abiertos significa que se publican los parámetros de un modelo entrenado para poder ejecutarlo y ajustarlo. La IA de código abierto, según la define la Open Source Initiative, exige además el código de entrenamiento e información detallada sobre los datos. Las licencias aún pueden restringir el uso: lee las condiciones antes de confiar en un modelo.
En esta página
Tres cosas que la gente llama «abierto»
Cuando una empresa publica un modelo de IA, «abierto» puede significar tres cosas distintas, y la diferencia determina qué te está permitido hacer.
- Pesos abiertos. La Open Source Initiative (OSI) describe los pesos abiertos como los pesos y sesgos finales de una red entrenada. Con ellos puedes ajustar el modelo o ejecutarlo. No incluyen el código de entrenamiento ni el conjunto de datos de entrenamiento, y no dicen nada sobre el grado de transparencia de los datos. Ningún organismo de normalización ha fijado una definición única de este término, y los investigadores de NVIDIA y de Stanford lo usan en el mismo sentido.
- Licencia abierta. Las condiciones legales asociadas a los pesos. Una empresa puede publicar los pesos de un modelo y, aun así, limitar quién puede usarlo y para qué.
- IA de código abierto. Una definición concreta, publicada por la OSI, con requisitos concretos.
Qué exige la definición de la OSI
La OSI anunció la versión 1.0 de su Open Source AI Definition (OSAID, «Definición de IA de código abierto») el 28 de octubre de 2024 en la conferencia All Things Open, tras un proceso de un año de duración. Según la definición, un sistema de IA de código abierto concede cuatro libertades: usar, estudiar, modificar y compartir. La condición previa es el acceso a la forma preferida para hacer modificaciones, y esa forma tiene tres partes.
- Información sobre los datos: información sobre los datos de entrenamiento lo bastante detallada para que una persona experta pueda construir un sistema sustancialmente equivalente. No es necesario publicar el conjunto de datos en sí.
- Código: el código usado para entrenar y ejecutar el sistema.
- Parámetros: los pesos u otros ajustes, bajo condiciones aprobadas por la OSI.
La definición añade que los pesos de código abierto deben ir acompañados de la información sobre los datos y del código usado para obtenerlos. Los pesos por sí solos no bastan. Stefano Maffulli, que dirigió el proceso como director ejecutivo de la OSI, lo resume así: se requieren los pesos y el código bajo una licencia abierta, además de suficiente información sobre el entrenamiento, pero no necesariamente los datos en sí. La definición evita deliberadamente decir qué mecanismo jurídico hace libres los parámetros, y señala que esto se aclarará cuando el sistema jurídico haya abordado la IA de código abierto.
Licencias que limitan el uso
Dos de las familias de modelos más conocidas publican sus pesos con restricciones.
- La Llama 3.1 Community License de Meta establece que quien tuviera productos con más de 700 millones de usuarios activos mensuales en la fecha de lanzamiento debe solicitar una licencia a Meta, que puede concederla a su entera discreción. La página de licencia del posterior Llama 4 incluye la misma cláusula. La licencia también dice que, si usas materiales o resultados de Llama para entrenar o mejorar otro modelo que distribuyas, el nombre del nuevo modelo debe empezar por «Llama». La OSI afirmó públicamente que la licencia de Llama 2 no es de código abierto, y señaló las normas de la Open Source Definition contra la discriminación de personas o grupos y contra la discriminación por campos de actividad.
- Las Gemma Terms of Use de Google prohíben los usos enumerados en una política de usos prohibidos y obligan a trasladar esos límites a cualquier persona a quien se lo redistribuya. Las condiciones también permiten a Google restringir el uso de Gemma «de forma remota o de otro modo» si cree con motivo razonable que se están incumpliendo.
Las licencias cambian. La página de las condiciones de Gemma, modificada por última vez el 1 de abril de 2026, remite a otra página para el modelo más reciente, Gemma 4, y esa página contiene el texto estándar de Apache 2.0. No hemos encontrado ningún anuncio de Google que explique el cambio, así que comprueba la licencia vigente antes de basarte en ella.
Licencia permisiva, apertura parcial
Una licencia permisiva es necesaria, pero no suficiente. DeepSeek-R1 publica su código y sus pesos bajo la licencia MIT, que permite el uso comercial, la modificación y la destilación. No hemos comprobado si DeepSeek divulga los datos o el código de entrenamiento con el criterio de la OSI, así que sería incorrecto calificar a R1 de IA de código abierto solo por su licencia.
En el extremo opuesto, OLMo, del Allen Institute for AI, publicado en 2024, fue un intento deliberado de ser plenamente abierto: publicó los datos de entrenamiento y el código de entrenamiento y evaluación junto con los pesos, a diferencia de la mayoría de los esfuerzos anteriores. En sus preguntas frecuentes, la OSI enumera modelos que validó con su definición, entre ellos Pythia, OLMo, Amber, CrystalCoder y T5, y otros que no la cumplen, como Llama 2, Grok, Phi-2 y Mixtral. La OSI subraya que esta lista no es una certificación.
Por qué importa la diferencia
El punto de vista de la OSI es práctico. Una licencia abierta permite a los desarrolladores decidir dónde y cómo usar la tecnología sin pedir permiso a un tercero, lo que la OSI llama soberanía sobre la tecnología que usan.
Los investigadores quieren otra cosa. James Landay, del Stanford Institute for Human-Centered AI, argumentó en agosto de 2026 que los pesos abiertos permiten ejecutar un modelo en local, pero no ver cómo se construyó ni con qué se entrenó: distribución abierta, no modelo abierto.
Una definición que sigue en discusión
La definición es objeto de controversia. Según una columna de The Register, Bruce Perens, autor de la Open Source Definition original, denunció la OSAID en 2024, y Bradley Kuhn, de la Software Freedom Conservancy, y Richard Fontana, de Red Hat, han pedido que se derogue, con el argumento de que ha abierto una brecha en la comunidad del software libre. Maffulli responde que la licencia del modelo importa más que el hecho de que los datos de entrenamiento sean abiertos, y que los reguladores y quienes adoptan los modelos se guían primero por la licencia y, en segundo lugar, por la credibilidad de quien lo ha construido.
Qué conviene vigilar ahora
- Lee la licencia, no la etiqueta. Busca umbrales de usuarios, usos prohibidos y normas sobre el nombre.
- Información sobre los datos: si una publicación explica con qué se entrenó el modelo, incluso cuando los datos son privados.
- Quién valida: si crece la lista de la OSI y si los reguladores adoptan la definición.
- Cambios de licencia: una misma familia de modelos puede cambiar de condiciones entre versiones.
Nuestra opinión: «pesos abiertos» es una decisión de distribución, no una libertad. Es útil y a menudo generosa. Pero las libertades de estudiar y modificar dependen de la licencia y de qué más se publique junto con los pesos.
Preguntas y respuestas
¿Qué significa «pesos abiertos»?
Se publican los pesos finales de un modelo entrenado, de modo que otras personas pueden ejecutarlo o ajustarlo. No incluye el código de entrenamiento, los datos de entrenamiento ni ninguna garantía sobre cómo se recopilaron esos datos.
¿Qué exige la Open Source AI Definition?
La versión 1.0, anunciada el 28 de octubre de 2024, exige acceso a información sobre los datos, al código y a los parámetros bajo condiciones aprobadas por la OSI, lo que en conjunto da a los usuarios la libertad de usar, estudiar, modificar y compartir el sistema.
¿Llama es de código abierto?
Meta publica los pesos de Llama con una licencia comunitaria que impone condiciones, entre ellas una cláusula para productos con más de 700 millones de usuarios mensuales. La OSI afirmó que la licencia de Llama 2 no es de código abierto.
¿Una licencia permisiva convierte un modelo en IA de código abierto?
No por sí sola. Una licencia como la MIT sobre los pesos es necesaria, pero la definición de la OSI también pide información sobre los datos y el código.
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Fuentes
- The Open Source Initiative Announces the Release of the Industry's First Open Source AI Definition · Open Source Initiative · Consultado el
- The Open Source AI Definition – 1.0 · Open Source Initiative · Consultado el
- The license is all you need (for Open Source AI) · Stefano Maffulli (personal blog) · Consultado el
- Open Weights: not quite what you've been told · Open Source Initiative · Consultado el
- Llama 3.1 Community License Agreement · Meta · Consultado el
- Meta's LLaMa license is not Open Source · Open Source Initiative · Consultado el
- Gemma Terms of Use · Google · Consultado el
- deepseek-ai/DeepSeek-R1 model card · DeepSeek (via Hugging Face) · Consultado el
- OLMo: Accelerating the Science of Language Models · arXiv (Groeneveld et al., Allen Institute for AI) · Consultado el
- Open Source AI Definition FAQ · Open Source Initiative · Consultado el
- Open-Weight Models Aren't Enough. We Need Truly Open Source AI Models for Science and Society. · Stanford HAI · Consultado el
- Open weights are not open source: Why AI's favorite label is under dispute · The Register (column) · Consultado el
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