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.
Comparativa de licencias: pesos abiertos y código abierto
Compara de un vistazo uso comercial, límites de usuarios, datos sintéticos y cumplimiento OSI.
| Modelo y desarrollador | Nombre de licencia | Uso comercial | Límite de usuarios | ¿Dataset publicado? | ¿Entrenar modelos rivales? |
|---|---|---|---|---|---|
DeepSeek-V3 / R1 DeepSeek AI | MIT License Licencia permisiva | Comercial sin límites Totalmente permisiva. Sin umbral de usuarios ni restricciones sobre datos sintéticos. | Sin límite de usuarios | Privado | Permitido |
Llama 3.1 / 3.2 / 3.3 Meta AI | Llama 3.3 Community License Pesos abiertos propios | Condicional Gratis para uso comercial estándar, pero prohíbe usar sus salidas para entrenar modelos que no sean Llama. | > 700M de usuarios activos mensuales requiere una licencia personalizada | Privado | Restringido |
Llama 4 Scout / Maverick Meta AI | Llama 4 Community License Pesos abiertos propios | Condicional Modelos MoE multimodales. Misma licencia comunitaria que Llama 3: prohíbe entrenar modelos competidores con sus salidas. | > 700M de MAU requiere un acuerdo comercial independiente con Meta | Privado | Restringido |
Meta Muse Glimmer 30B Meta Superintelligence Labs | Apache 2.0 Licencia permisiva | Comercial sin límites Apache 2.0 completa. Destilado de Muse Spark: sin restricciones de uso más allá de la licencia abierta. | Sin límite de usuarios | Privado | Permitido |
Qwen3 (0.6B to 32B dense) Alibaba Cloud / Qwen Team | Apache 2.0 Licencia permisiva | Comercial sin límites Todos los tamaños densos de Qwen3 son Apache 2.0. Libertad comercial total, incluyendo fine-tuning y redistribución. | Sin límite de usuarios | Privado | Permitido |
Qwen3 235B-A22B (MoE) Alibaba Cloud / Qwen Team | Apache 2.0 Licencia permisiva | Comercial sin límites Apache 2.0. Buque insignia MoE con 22B de parámetros activos. Requiere revisión de Alibaba si se superan 100M de MAU en ciertos usos comerciales. | Notificar a Alibaba Cloud en despliegues con más de 100M de MAU | Privado | Permitido |
Qwen 2.5 (0.5B to 72B) Alibaba Cloud | Apache 2.0 (most sizes) / Tongyi Licencia permisiva | Comercial sin límites Apache 2.0 para modelos de 0.5B a 32B. Libertad comercial total. | > 100M de MAU para ciertas variantes de 72B | Privado | Permitido |
OLMo 2 (7B / 13B) Allen Institute for AI (Ai2) | Apache 2.0 (Code, Weights & Dolma Data) Licencia permisiva | Comercial sin límites IA de código abierto 100% conforme con OSI: pesos, código y dataset Dolma completo publicados. | Sin límite de usuarios | Datos totales (Dolma) | Permitido |
Gemma 3 (4B / 12B / 27B) Google DeepMind | Gemma Terms of Use Pesos abiertos propios | Condicional Pesos abiertos multimodales. La política de Google restringe contenido dañino, destilación competitiva y uso engañoso. | Sin límite de usuarios | Privado | Restringido |
Mistral NeMo / 7B v0.3 Mistral AI | Apache 2.0 Licencia permisiva | Comercial sin límites Licencia permisiva Apache 2.0. Ten en cuenta que Mistral Large utiliza una licencia propietaria. | Sin límite de usuarios | Privado | Permitido |
Xiaomi MiMo V2.6 (Flash / Pro) Xiaomi AI | Apache 2.0 Licencia permisiva | Comercial sin límites Apache 2.0. Modelos MoE omnimodales (texto, imagen, vídeo y audio). Uso comercial totalmente permitido. | Sin límite de usuarios | Privado | Permitido |
Phi-4 (14B) Microsoft | MIT License Licencia permisiva | Comercial sin límites Licencia de software abierto MIT estándar. | Sin límite de usuarios | Privado | Permitido |
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
¿Es Llama 3 un modelo de código abierto genuino?
¿Qué modelos de IA cuentan con licencias permisivas realmente abiertas?
¿Puedo alojar un modelo de pesos abiertos y cobrar a mis clientes por el servicio?
¿Qué consecuencias tiene infringir las restricciones de datos sintéticos?
¿Por qué es importante la aprobación OSI para los departamentos jurídicos?
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