Open source, open-weight y modelos propietarios

Tres categorías, no sinónimos

• Modelo propietario (cerrado): solo se accede por la API o la app del proveedor. No ves los pesos, no lo ejecutás localmente, dependés de sus precios y disponibilidad.
• Modelo open-weight (pesos abiertos): podés descargar los pesos y ejecutarlo donde quieras, pero bajo una licencia específica del proveedor (a veces con restricciones comerciales o de uso). El código de entrenamiento y los datos no suelen publicarse.
• Modelo open source: además de los pesos, el código, y a veces los datos y el proceso, están disponibles bajo una licencia de código abierto reconocida (Apache 2.0, MIT y similares).

En la práctica, la mayoría de los llamados modelos abiertos son open-weight con licencia propia, no open source estricto. La distinción importa porque la licencia decide si podés usarlo comercialmente, modificarlo y redistribuirlo.

Por qué te importa la licencia

• Privacidad: con pesos abiertos podés ejecutar el modelo en tu máquina o servidor y tus datos no viajan a terceros.
• Costos: pagás hardware en vez de tokens; conviene a alto volumen o uso continuo.
• Control: elegís cuándo actualizar, sin sorpresas de versiones retiradas por el proveedor.
• Límites: los modelos abiertos suelen ir una generación detrás de los cerrados punteros en tareas exigentes, y requieren hardware real.

En el catálogo, cada modelo indica su tipo de licencia y si permite uso local: esos campos existen justamente para decidir sin leer licencias completas (aunque para uso comercial serio, leer la licencia sigue siendo obligatorio).

Fuentes

• Documentación de Llama (licencia community de pesos abiertos) (documentacion-oficial) · consultado 20/09/2026
• Ollama (ejecución local de modelos abiertos) (documentacion-oficial) · consultado 20/09/2026

Seguir aprendiendo

• Cómo elegir un modelo de IA (Intermedio)