01
Abierto no es lo mismo que libre
Un modelo abierto publica sus pesos para descargarlos, pero ningún laboratorio publica sus datos de entrenamiento, y lo que puedes hacer con el modelo lo decide su licencia. Antes de usarlo en un producto, se lee la licencia de esa versión concreta.
02
Licencias permisivas
Qwen3.8-27B de Alibaba (Apache 2.0, publicado a mediados de agosto) es un modelo denso de 27,000 millones de parámetros con visión, lo bastante pequeño para servidores propios. Muse Glimmer 30B de Meta (Apache 2.0, 10 de agosto) tiene una versión de 4 bits de menos de 20 GB. DeepSeek V4.1-Flash (MIT, 10 de septiembre) es mucho más grande: 552,000 millones de parámetros en arquitectura de expertos, y requiere hardware serio.
03
Licencias propias
Kimi K3 de Moonshot (2.8 billones de parámetros, 104,000 millones activos) y los pesos de Qwen3.8-Max (2.4 billones) se publican con licencias propias. Su ficha indica el nombre de la licencia, no un estándar como Apache o MIT: hay que leer sus condiciones antes de usarlos en un servicio.
04
Por anunciar o cerrados
Mistral Large 4 está en vista previa desde el 6 de octubre, con pesos prometidos para fin de mes y licencia sin anunciar; su ventaja es que se entrenó y aloja en Europa. Grok 4.7 de xAI (21 de septiembre) es cerrado, cuesta 2 y 6 dólares por millón de tokens y ofrece un punto de acceso en Estados Unidos con 10 % de sobreprecio.
05
Qué significa para tu empresa
Para IA privada dentro de la empresa, con datos sensibles, Qwen3.8-27B o Muse Glimmer 30B son los candidatos más claros en licencia. DeepSeek V4.1-Flash sirve para volumen si se aloja en infraestructura propia o de un proveedor que no envíe los datos a China. Mistral será la opción europea cuando publique pesos y licencia.
Fuentes
CRITERIO OFIRA
La plataforma no es la estrategia.
La recomendación final depende del problema, los datos, el riesgo, las integraciones, el costo y el resultado que deba cambiar.
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