Open weights

Conviene distinguir cinco grados, que el lenguaje cotidiano confunde. Un modelo cerrado sólo se usa por una API y sus pesos no se publican. Un modelo de open weights entrega los pesos para descargarlos y correrlos, pero suele omitir el código de entrenamiento y los datos. Una licencia permisiva (MIT, Apache) otorga amplios derechos, incluido el comercial. El acceso condicionado entrega los pesos con restricciones de uso (comercial, regional). Y el open source, en el sentido estricto que defiende la Open Source Initiative, exige la pila completa: pesos, código y datos o su metodología, para que el modelo sea realmente reproducible.

El Modelo Openness Framework (White et al., 2024) propone justamente clasificar los modelos por cuánto de esa pila publican, porque muchos productores usan licencias restrictivas y aun así llaman a sus modelos "open source". El detalle no es menor: con sólo los pesos se puede usar e inspeccionar el estado final, pero no reproducir el modelo, auditar a fondo sus sesgos de origen ni entender cómo se construyó.

Que los pesos estén abiertos tiene efectos reales y encontrados. Por un lado, permite que cualquier actor —un país, una universidad, una empresa— corra, adapte e inspeccione el modelo sin depender de un proveedor. Por otro, baja la barrera para usos dañinos (desinformación, suplantación), lo que alimenta un debate serio entre apertura y seguridad. Por eso el matiz terminológico importa: decir "open source" de un modelo que sólo liberó pesos describe algo distinto de lo que promete.