Modelos de pesos abiertos

Un modelo de pesos abiertos (open weights) es un modelo de IA cuyos pesos, los miles de millones de números aprendidos en el entrenamiento, se publican para que cualquiera los descargue. Con ellos podés correr el modelo en tu propia computadora o en tus servidores, inspeccionarlo y adaptarlo, en lugar de solo alquilar acceso a través de la API de otro. Llama de Meta, Gemma de Google, los modelos de Mistral y los de laboratorios chinos como Alibaba (Qwen) y DeepSeek son ejemplos conocidos, y OpenAI también publicó modelos de pesos abiertos.

'Pesos abiertos' no es exactamente lo mismo que 'código abierto'. El software open source te da la receta completa; la mayoría de los modelos de pesos abiertos te dan el plato terminado, pero no los datos de entrenamiento ni todo el código que se usó para hacerlo. Las licencias también cambian: algunas permiten casi cualquier uso, otras ponen condiciones, por ejemplo para empresas muy grandes. En 2024 la Open Source Initiative publicó una definición de IA de código abierto que pide mucho más que los pesos, y pocos modelos populares la cumplen.

Por qué se usan: privacidad, porque los datos no salen de tus equipos; control del costo y de las versiones, ya que nadie te puede cambiar o dar de baja el modelo; y libertad para hacerle fine-tuning. Herramientas como Ollama y sitios como Hugging Face hacen bastante fácil descargarlos y correrlos, siempre que tengas memoria suficiente. Las contras: lo tenés que operar y proteger vos, los mejores modelos cerrados muchas veces siguen siendo más capaces, y una vez publicados los pesos no se pueden retirar, lo que significa que quien los descarga puede quitarles las restricciones de seguridad.