# Modelos de pesos abiertos

> Modelos de IA cuyos números entrenados cualquiera puede descargar y correr en su equipo.

- Nivel: Intermedio
- Temas: IA
- URL: https://tidbit.legios.com.ar/es/open-weights-models/
- En inglés: [Open-weights models](https://tidbit.legios.com.ar/open-weights-models/)

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.

## Una analogía

Un modelo cerrado es un restaurante: pedís, comés y nunca ves la cocina. Un modelo de pesos abiertos es una vianda congelada que te llevás: la podés calentar, condimentar o servirles a tus amigos, pero la receta original y la lista de ingredientes en general se quedan con el cocinero.

## Para quedarse

- Los pesos entrenados se publican y se pueden descargar.
- Corre en tu propio hardware, así que los datos pueden quedar en privado.
- En general no es código abierto completo: casi nunca incluye los datos de entrenamiento.
- Las licencias varían, y los pesos publicados no se pueden recuperar.

## Para seguir leyendo

- [Inteligencia artificial de código abierto en Wikipedia](https://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_artificial_de_c%C3%B3digo_abierto)
- [LLMs de código abierto (IBM)](https://www.ibm.com/es-es/think/topics/open-source-llms)
- [Modelos en Hugging Face (en inglés)](https://huggingface.co/models)

## Términos relacionados

- [Inteligencia artificial](https://tidbit.legios.com.ar/es/artificial-intelligence/): Lograr que las computadoras hagan cosas que hasta hace poco solo hacía la gente.
- [Entrenamiento e inferencia](https://tidbit.legios.com.ar/es/training-and-inference/): Entrenar construye el modelo una vez; inferir es usarlo, millones de veces por día.
- [Servidor](https://tidbit.legios.com.ar/es/server/): Una computadora cuyo trabajo es responder pedidos de otras computadoras, todo el día.
- [API](https://tidbit.legios.com.ar/es/api/): El menú de cosas que un programa le deja pedir a otro programa.
- [Meta](https://tidbit.legios.com.ar/es/meta/): La empresa detrás de Facebook, Instagram y WhatsApp, financiada con publicidad.
- [Google](https://tidbit.legios.com.ar/es/google/): La empresa del buscador, que regala casi todo y gana plata con publicidad.
- [Mistral AI](https://tidbit.legios.com.ar/es/mistral-ai/): Una empresa francesa que crea modelos de lenguaje de IA, muchos con pesos abiertos.
- [Alibaba](https://tidbit.legios.com.ar/es/alibaba/): El gigante chino de los marketplaces online, que además maneja una nube grande.