--- title: IA de código abierto vs IA de código cerrado: lo que realmente importa description: Las diferencias reales entre modelos de IA abiertos y cerrados. Cuándo tiene sentido cada uno, qué cedes y por qué esta distinción importa para tu trabajo. date: February 5, 2026 author: Robert Soares category: ai-fundamentals --- La brecha entre los modelos de IA abiertos y cerrados se ha desplomado. Hace un año, los modelos abiertos iban 17.5 puntos porcentuales por detrás de sus equivalentes propietarios en benchmarks estándar. Hoy, [esa brecha es de 0.3 puntos](https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/ai-open-models-have-benefits-so-why-arent-they-more-widely-used). Llama, Mistral, DeepSeek y Qwen ya igualan a GPT-4 y Claude en la mayoría de las pruebas. Entonces, ¿por qué los modelos cerrados siguen capturando [el 80% del uso y el 96% de los ingresos](https://openrouter.ai/state-of-ai)? Esa es la pregunta que vale la pena desmenuzar. No cuál es "mejor", sino cuándo tiene sentido cada opción y qué estás intercambiando en la práctica. ## Qué significan "abierto" y "cerrado" (es más enredado de lo que parece) Estos términos se usan a la ligera. Esta es la distinción real. **Los modelos de código cerrado** como GPT-4, Claude y Gemini se ejecutan en los servidores del proveedor. Tú envías texto por una API y recibes una respuesta. No puedes ver los pesos del modelo, no puedes modificarlos, no puedes ejecutarlos en tu propio hardware. El modelo es una caja negra cuyo acceso alquilas. **Los modelos de código abierto** (o, más precisamente, modelos de "pesos abiertos") como Llama, Mistral y DeepSeek publican sus pesos. Puedes descargarlos. Ejecutarlos en tu propia máquina. Ajustarlos para tareas específicas. Inspeccionar lo que hacen. Desplegarlos donde quieras. La distinción importa menos en un uso casual. Si le haces una pregunta a Claude o generas un correo de marketing, probablemente te dé igual poder ver los pesos. Pero para las empresas que construyen productos sobre IA, la diferencia es importante: control de datos, personalización, estructura de costos y qué ocurre cuando el proveedor cambia algo. ## La brecha de costos es mayor de lo que la mayoría cree Los modelos cerrados cuestan aproximadamente [un 87% más de ejecutar](https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/ai-open-models-have-benefits-so-why-arent-they-more-widely-used). En promedio, $1.86 por millón de tokens frente a $0.23 en alternativas abiertas. Con poco volumen, casi ni se nota. Si gastas $50 al mes en llamadas a la API, un ahorro del 87% son $43. Está bien, pero no justifica reestructurar toda tu pila. A escala, las cuentas cambian por completo. Investigadores de MIT Sloan estiman que una reasignación óptima de modelos cerrados a abiertos podría ahorrar a la economía global de IA alrededor de [$25 mil millones al año](https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/ai-open-models-have-benefits-so-why-arent-they-more-widely-used). Pero el costo no es solo el precio por token. Alojar tú mismo un modelo abierto implica hardware, mantenimiento y tiempo de ingeniería. Una configuración típica de Llama 70B necesita 8 GPU A100, [aproximadamente $80,000 anuales en costos de nube](https://hatchworks.com/blog/gen-ai/open-source-vs-closed-llms-guide/) más el equipo para gestionarla. Eso se equilibra frente a los costos de la API de GPT-4 en torno a 20-30 millones de tokens al mes. Por debajo de ese umbral, pagar el sobreprecio de la API suele ser más barato que operar tu propia infraestructura. Por encima, el autoalojamiento empieza a tener sentido financiero. Como [lo expresó](https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/ai-open-models-have-benefits-so-why-arent-they-more-widely-used) Frank Nagle, investigador del estudio del MIT: "The difference between benchmarks is small enough that most organizations don't need to be paying six times as much just to get that little bit of performance improvement." ## Los actores principales El panorama se ha fragmentado en los últimos dos años. Así está hoy. **Código cerrado:** - OpenAI (GPT-4, GPT-4o, o1, o3) sigue siendo la opción por defecto para muchos. Razonamiento general sólido, iteración rápida e integraciones profundas. - Anthropic (Claude 3.5 Sonnet, Claude 4) se ha ganado una reputación por su escritura matizada y sus respuestas con foco en seguridad. [Más del 60% de las cargas de programación](https://openrouter.ai/state-of-ai) en OpenRouter van a Claude. - Google (Gemini) ofrece ventanas de contexto masivas e integración estrecha con el ecosistema de Google. **Código abierto:** - La familia Llama de Meta domina el ecosistema abierto occidental. Llama 4, lanzado en abril de 2025, incluye modelos que van de 17B a 288B parámetros. Las descargas casi [se duplicaron de 350 millones a 650 millones](https://developers.redhat.com/articles/2026/01/07/state-open-source-ai-models-2025) entre julio y diciembre de 2024. - DeepSeek emergió como actor principal, [liderando el uso de tokens de código abierto](https://openrouter.ai/state-of-ai) con 14.37 billones de tokens procesados. Su modelo de razonamiento R1, en particular, desafía al o1 de OpenAI. - Mistral, la startup francesa, ofrece modelos eficientes que rinden por encima de su tamaño, especialmente para empresas europeas preocupadas por la soberanía de los datos. - Qwen, de Alibaba, ha crecido rápido, [ubicándose en segundo lugar en uso abierto](https://openrouter.ai/state-of-ai) con 5.59 billones de tokens. La dinámica competitiva está cambiando. [A finales de 2025](https://trendforce.com/news/2026/01/26/news-chinese-ai-models-reportedly-hit-15-global-share-in-nov-2025-fueled-by-deepseek-open-source-push/), los modelos chinos (principalmente DeepSeek y Qwen) capturaron alrededor del 15% del uso global de IA, frente a cerca del 1% un año antes. Ningún modelo individual supera ya el 25% de cuota de tokens en código abierto. ## Privacidad y control de datos Aquí es donde la elección se vuelve personal. Con modelos cerrados, tus datos van a los servidores de otra empresa. OpenAI, Anthropic y Google afirman que no entrenan con entradas de API (con algunas condiciones), pero estás confiando en su palabra y en su seguridad. Si estás en salud, finanzas, legal o cualquier sector con requisitos estrictos de cumplimiento normativo, esa confianza es un factor real. Con modelos abiertos, puedes ejecutar todo de forma local. Los datos nunca salen de tu infraestructura. Tú controlas cifrado, acceso y retención. Un [comentarista de Hacker News](https://news.ycombinator.com/item?id=42768072) resumió el cálculo así: "Spending ~$3,000+ on a laptop to run local models is only economically sensible if you are VERY paranoid." Se trata de Simon Willison, un desarrollador muy conocido en el espacio de la IA. No se equivoca al decir que el alojamiento local añade costo. Pero para algunas organizaciones, "very paranoid" simplemente se llama cumplimiento normativo. El panorama de privacidad se complica con los modelos abiertos chinos. Italia [prohibió DeepSeek-R1 en abril de 2025](https://brlikhon.engineer/blog/deepseek-r1-vs-gpt-5-vs-claude-4-the-real-llm-cost-performance-battle) por violaciones del RGPD. Investigadores han documentado casos donde el razonamiento interno de DeepSeek muestra un análisis de temas políticos sensibles, pero entrega una respuesta distinta. Puedes ejecutar estos modelos localmente, pero su entrenamiento y su alineación arrastran un contexto particular. ## Rendimiento: depende de lo que estés haciendo La pregunta general de "cuál es mejor" pierde el punto. Distintos modelos sobresalen en cosas distintas. Los modelos cerrados siguen liderando en tareas de máxima exigencia. Razonamiento complejo, escritura matizada y ciertos benchmarks de programación. Claude, en particular, se ha vuelto la opción favorita para desarrolladores que trabajan en problemas de programación difíciles. Los modelos abiertos ya alcanzaron a los cerrados para la mayoría de aplicaciones prácticas. Y para casos de uso específicos, se pueden ajustar para superar a modelos cerrados de propósito general en tareas acotadas. Como [dijo](https://news.ycombinator.com/item?id=41999151) un usuario de Hacker News: "Deepseek is my favourite model to use for coding tasks...it has outstanding task adhesion, code quality is consistently top notch & it is never lazy." El patrón que aparece en los datos de uso: los modelos cerrados capturan tareas de alto valor, los modelos abiertos capturan tareas de alto volumen y menor valor. [Según el análisis de OpenRouter](https://openrouter.ai/state-of-ai): "a simple heuristic: closed source models capture high value tasks, while open source models capture high volume lower value tasks." Esa regla práctica es útil, pero no universal. Hay muchos sistemas de producción de alto valor que corren con modelos abiertos. Los intercambios son reales, pero la capacidad también. ## Lo que el código abierto puede hacer y el cerrado no Hay cosas que simplemente no puedes hacer con un modelo cerrado. **Ajuste fino con datos propios.** Puedes hacerlo a medias con APIs de modelos cerrados, pero quedas limitado por lo que permita el proveedor. Con modelos abiertos, tienes control total. Entrena con la jerga de tu sector, la documentación de tu empresa y tu dominio específico. **Ejecución en entornos aislados (air-gapped).** Algunos entornos no pueden conectarse a APIs externas. Defensa, ciertos sistemas de salud, redes empresariales seguras. Los modelos abiertos son la única opción. **Personalización del comportamiento a nivel de modelo.** No solo cambiar el prompt, sino modificar de verdad cómo el modelo procesa y responde. **Evitar el bloqueo con un proveedor.** Cuando todo tu producto depende de una API, dependes del precio, la disponibilidad y las decisiones de política de ese proveedor. En enero de 2025, cuando DeepSeek lanzó R1 y el mercado de acciones de IA tuvo un breve pánico, las empresas que operaban sobre APIs cerradas recordaron cuánto dependen de la hoja de ruta de otros. ## Lo que el código cerrado puede hacer y el abierto (casi) no Los intercambios van en ambos sentidos. **Rendimiento de frontera.** Los mejores modelos absolutos en los benchmarks más difíciles siguen siendo cerrados. Si necesitas máxima capacidad y puedes pagarlo, Claude Opus o GPT-4 sigue siendo la respuesta. **Simplicidad.** No hay infraestructura que gestionar. No hay costos de GPU. No hay actualizaciones de modelos que manejar. Solo una clave de API y una relación de facturación. Para equipos pequeños o prototipado rápido, esa simplicidad tiene valor. **Funciones empresariales.** Cumplimiento SOC 2, SLA empresariales, paneles de administración, registros de auditoría. Anthropic y OpenAI han construido la infraestructura que esperan las organizaciones grandes. **Mejora continua.** Los proveedores de modelos cerrados actualizan sus modelos con regularidad. A veces eso rompe cosas (pregúntale a cualquiera que dependía de comportamientos específicos de GPT-4 que cambiaron), pero en general significa mejor rendimiento con el tiempo sin mover un dedo. ## El marco real para decidir Olvida el tribalismo. Aquí tienes cuándo tiene sentido cada enfoque. **El código abierto encaja cuando:** - Procesas un volumen masivo (millones de tokens al mes) - Los datos no pueden salir de tu infraestructura por motivos de cumplimiento o seguridad - Necesitas ajuste fino sobre datos especializados de dominio - Quieres evitar dependencia de API para una función central del negocio - Tienes (o puedes contratar) la capacidad de ingeniería para ejecutar y mantener modelos **El código cerrado encaja cuando:** - Necesitas máxima capacidad y el costo es secundario - El volumen es lo bastante moderado como para que los costos de API no dominen - Quieres moverte rápido sin sobrecarga de infraestructura - Estás prototipando o validando antes de comprometerte con una pila - Tu equipo está centrado en producto, no en operaciones de modelos Muchas organizaciones terminan usando ambos. Modelos cerrados para tareas complejas donde la calidad importa más. Modelos abiertos para aplicaciones de alto volumen sensibles a costos. La jugada inteligente suele ser no elegir bandos, sino saber cuándo encaja cada herramienta. ## La convergencia que viene Los modelos abiertos ya alcanzan [el 89.6% del rendimiento de los modelos cerrados en su lanzamiento](https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/ai-open-models-have-benefits-so-why-arent-they-more-widely-used), y por lo general los igualan en 13 semanas. Hace un año, ese periodo de alcance era de 27 semanas. La brecha de rendimiento sigue reduciéndose. La brecha de costos, no. Si acaso, los modelos abiertos se abaratan mientras los precios de los modelos cerrados se han mantenido relativamente estables. Eso no significa que los modelos cerrados estén condenados. Probablemente mantendrán la frontera, al menos para los problemas más difíciles. Y la simplicidad de "solo usa la API" no va a desaparecer. Pero el caso económico a favor del código abierto sigue fortaleciéndose, y la excusa de capacidad para evitarlo cada vez pesa menos. Lo que sigue sin estar claro es si el ecosistema actual puede sostenerse. Meta gasta miles de millones en desarrollar Llama y lo publica gratis. Las ganancias de eficiencia de DeepSeek vinieron de un laboratorio chino con acceso a cómputo barato. Ninguno de los dos modelos de negocio tiene un sentido obvio salvo que mires efectos de segundo orden (Meta quiere IA en todas partes para impulsar la interacción; DeepSeek es un fondo de cobertura que quiere mejor IA para trading). La pregunta de quién paga el desarrollo de IA abierta, y cómo eso moldea lo que se construye, sigue sin resolverse.