Guía Legal y de Licencias
Código Abierto vs. Pesos Abiertos en Inteligencia Artificial
Diferencias prácticas y jurídicas entre el software Open Source auténtico y los modelos de pesos abiertos con restricciones de uso, cláusulas comerciales y limitaciones de destilación.
Top Open Weights & Open Source Models License Comparison
Compare commercial use, user caps, synthetic data rules, and OSI compliance at a glance.
| Model & Publisher | License Name | Commercial Use | User Cap / Limits | Dataset Released? | Train Competing Models? |
|---|---|---|---|---|---|
DeepSeek-V3 / R1 DeepSeek AI | MIT License Permissive License | Full Commercial Completely permissive. No user threshold or synthetic data restrictions. | No user limit | Private | Allowed |
Llama 3.1 / 3.2 / 3.3 Meta AI | Llama 3.3 Community License Custom Open Weights | Conditional Free for standard business, but cannot use outputs to train non-Llama models. | > 700M monthly active users requires custom license | Private | Restricted |
Llama 4 Scout / Maverick Meta AI | Llama 4 Community License Custom Open Weights | Conditional MoE multimodal models. Same community license structure as Llama 3 — no output-based training of competing models. | > 700M MAU requires Meta's separate commercial agreement | Private | Restricted |
Meta Muse Glimmer 30B Meta Superintelligence Labs | Apache 2.0 Permissive License | Full Commercial Full Apache 2.0. Distilled from Muse Spark — no use restrictions beyond the open license. | No user limit | Private | Allowed |
Qwen3 (0.6B to 32B dense) Alibaba Cloud / Qwen Team | Apache 2.0 Permissive License | Full Commercial All dense Qwen3 sizes are Apache 2.0. Full commercial freedom including fine-tuning and redistribution. | No user limit | Private | Allowed |
Qwen3 235B-A22B (MoE) Alibaba Cloud / Qwen Team | Apache 2.0 Permissive License | Full Commercial Apache 2.0. MoE flagship. 22B active params. Requires >100M MAU to be reviewed by Alibaba for certain commercial uses. | Notify Alibaba Cloud for deployments >100M MAU | Private | Allowed |
Qwen 2.5 (0.5B to 72B) Alibaba Cloud | Apache 2.0 (most sizes) / Tongyi Permissive License | Full Commercial Apache 2.0 for 0.5B to 32B models. Full commercial freedom. | > 100M MAU for certain 72B variants | Private | Allowed |
OLMo 2 (7B / 13B) Allen Institute for AI (Ai2) | Apache 2.0 (Code, Weights & Dolma Data) Permissive License | Full Commercial 100% OSI-compliant Open Source AI: weights, code, and full Dolma dataset released. | No user limit | Full Data (Dolma) | Allowed |
Gemma 3 (4B / 12B / 27B) Google DeepMind | Gemma Terms of Use Custom Open Weights | Conditional Multimodal open weights. Google acceptable-use policy restricts harmful content, competitive distillation, and misrepresentation. | No user limit | Private | Restricted |
Mistral NeMo / 7B v0.3 Mistral AI | Apache 2.0 Permissive License | Full Commercial Permissive Apache 2.0. Note that Mistral Large uses proprietary licensing. | No user limit | Private | Allowed |
Xiaomi MiMo V2.6 (Flash / Pro) Xiaomi AI | Apache 2.0 Permissive License | Full Commercial Apache 2.0. MoE omnimodal models (text, image, video, audio). Full commercial use permitted. | No user limit | Private | Allowed |
Phi-4 (14B) Microsoft | MIT License Permissive License | Full Commercial Standard MIT open software license. | No user limit | Private | Allowed |
1. Qué Significa Realmente Código Abierto en IA (Definición OSI)
Según la Open Source Initiative (OSI), un sistema de IA verdaderamente Open Source debe garantizar transparencia integral: código fuente, conjuntos de datos de entrenamiento, scripts de preparación y parámetros de configuración. Publicar únicamente los pesos preentrenados no califica como código abierto.
2. Pesos Abiertos: Por Qué Llama, Mistral y Qwen No Son Open Source Puro
Modelos como Meta Llama 3, Mistral Commercial y ciertos lanzamientos avanzados son modelos de Pesos Abiertos (Open Weights). Sus archivos pueden descargarse públicamente, pero los datos de entrenamiento son privados y el uso está sujeto a contratos de licencia específicos.
3. Límites de Uso Comercial y la Regla de los 700 Millones de Usuarios
La licencia comunitaria de Meta Llama 3 exige que cualquier compañía con más de 700 millones de usuarios activos mensuales solicite un acuerdo de licencia independiente. Aunque no afecta a proyectos pequeños, representa un factor clave de gobernanza y auditoría para grandes empresas.
4. La Cláusula de Restricción para Destilación de Datos Sintéticos
La mayoría de licencias propietarias y de pesos abiertos (incluida Llama 3) prohíben explícitamente usar sus respuestas para entrenar o mejorar otros modelos competidores. Si deseas destilar un modelo grande hacia uno compacto, asegúrate de utilizar modelos con licencias permisivas como Apache 2.0 (OLMo) o MIT (DeepSeek).
Preguntas Frecuentes
No formalmente. Llama 3 es un modelo de pesos abiertos regulado por la Meta Llama 3 Community License. Al establecer umbrales comerciales de usuarios (700M MAU) y prohibir la mejora de modelos competidores con sus salidas, no cumple la definición estándar de la OSI.
Los modelos de DeepSeek (V3, R1) se distribuyen bajo la licencia permisiva MIT. Allen AI OLMo está respaldado por Apache 2.0 con datos de entrenamiento públicos. Los modelos Falcon también se ofrecen bajo Apache 2.0.
Bajo licencias Apache 2.0 y MIT, sí, con absoluta libertad. Con Llama 3 Community License también es posible, siempre que la empresa no supere los 700 millones de usuarios activos al mes y cumpla las directrices de uso aceptable.
Incurrir en dicha infracción invalida los derechos de explotación comercial del modelo resultante y expone a la organización a contingencias legales y reclamaciones sobre propiedad intelectual.
Las licencias reconocidas por la OSI (como MIT o Apache 2.0) disponen de décadas de jurisprudencia y claridad legal. Las licencias comunitarias ad-hoc introducen incertidumbre sobre derechos derivados y responsabilidades operativas.
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