Key Takeaways
- Ninguna de las diez familias de modelos depende de una única licencia uniforme: las condiciones se fijan por checkpoint del modelo, y distintos tamaños de una misma familia pueden llevar licencias distintas.
- La licencia comunitaria de Llama permite el uso comercial hasta 700 millones de usuarios activos mensuales; por encima, Meta exige una licencia separada otorgada a su entera discreción.
- Qwen, Mistral, DeepSeek, GLM, OLMo y Granite publican la mayoría de los tamaños actuales bajo Apache 2.0 o MIT (reconocidas por la OSI, sin umbral de uso), pero también han publicado algunos checkpoints bajo licencias de investigación, con tope de ingresos, o no productivas más restrictivas.
- La licencia Modified MIT de Mistral, usada en algunos checkpoints, bloquea el uso una vez que los ingresos mensuales consolidados globales de su organización superan los 20 millones de dólares; por encima, se requiere una licencia comercial o el servicio alojado de Mistral.
- Gemma usa los Términos de Uso propios de Google combinados con una Política de Uso Prohibido: una restricción basada en el comportamiento que las licencias open source reconocidas por la OSI no imponen, y define "Distribution" con suficiente amplitud para incluir alojar el modelo como API o servicio web.
- Phi se publica bajo una simple licencia MIT sin umbral de uso; Falcon varía según la versión, desde el simple Apache 2.0 hasta una cláusula de reparto de ingresos por encima de 1 millón de dólares en publicaciones recientes.
- Ninguna de las diez licencias incluye indemnización para la empresa que despliega el modelo frente a reclamaciones de propiedad intelectual de terceros; todas se distribuyen "tal cual", sin garantía de ningún tipo.
- "Peso abierto" es el término más preciso siempre que una licencia lleve un umbral de escala de uso, un tope de ingresos o una restricción de comportamiento: esto cubre a Llama, Gemma, y cualquier checkpoint no-Apache/no-MIT de las demás familias.
- Este artículo no es asesoría legal. Los textos de licencia cambian entre versiones de modelo: verifique la licencia actual de su checkpoint concreto y consulte a un abogado antes de un despliegue comercial.
¿Es esto asesoría legal?
No: esta guía no es asesoría legal y no sustituye la lectura del propio texto de licencia. Resume, a nivel general, cómo están estructuradas hoy las condiciones de uso comercial de diez familias de modelos ampliamente desplegadas, con base en documentos de licencia publicados públicamente. Las condiciones de licencia cambian entre versiones de modelo, los proveedores revisan sus condiciones sin siempre renombrar la licencia, y los datos concretos de su despliegue (ingresos, número de usuarios, planes de redistribución, jurisdicción) cambian cómo se aplica una cláusula determinada en su caso. Antes de cualquier despliegue comercial, lea el archivo de licencia exacto que acompaña al checkpoint que planea usar y consulte a un abogado cualificado familiarizado con licencias de software y su jurisdicción.
Comparativa de licencias LLM comerciales
Ninguna de estas diez estructuras de licencia es idéntica, y dentro de varias familias, distintos checkpoints pueden llevar licencias diferentes. Use esta tabla como orientación y luego verifique el archivo de licencia actual de su modelo concreto antes del despliegue.
Modelo | Uso comercial | Licencia | Umbral | Reconocida OSI |
|---|---|---|---|---|
| Llama (Meta) | Sí, bajo 700M MAU | Llama Community License | 700M MAU/mes | No |
| Qwen (Alibaba) | Sí (mayoría de tamaños) | Apache 2.0 / propia (algunos) | Ninguno / algunos checkpoints | Sí (tamaños Apache) |
| Mistral (Mistral AI) | Sí (mayoría + con tope) | Apache 2.0 / Modified MIT | 20M$/mes ingresos (Mod. MIT) | Sí (modelos Apache) |
| Gemma (Google) | Sí, con límites de conducta | Gemma Terms of Use | Ninguno (comportamiento) | No |
| DeepSeek | Sí (buque insignia actual) | MIT (actual) / mixta (antiguo) | Ninguno en modelos MIT | Sí (modelos MIT) |
| Phi (Microsoft) | Sí | MIT | Ninguno | Sí |
| GLM (Zhipu) | Sí (mayoría de modelos) | MIT / Apache 2.0 | Ninguno | Sí |
| OLMo (Ai2) | Sí | Apache 2.0 | Ninguno | Sí |
| Granite (IBM) | Sí | Apache 2.0 | Ninguno | Sí |
| Falcon (TII) | Sí (varía según versión) | Apache 2.0 / TII Falcon License | 1M$ reparto ingresos (reciente) | Mixta según versión |
"Uso comercial permitido" no significa que cada versión de un modelo esté libre de restricciones comerciales: la licencia se fija por checkpoint, no por marca. Esta tabla refleja la estructura de licencia generalmente publicada; confirme siempre con el archivo LICENSE del repositorio exacto del modelo que planea desplegar.
¿Puede usar un LLM local comercialmente?
Sí, en las diez familias de licencia cubiertas aquí: pero "uso comercial" no es una sola pregunta legal, son varias, y una licencia puede responderlas de forma distinta. A continuación, cómo suelen tratar las categorías de licencia anteriores ocho escenarios de despliegue empresarial comunes; la respuesta exacta sigue dependiendo del texto de licencia del checkpoint concreto.
- Chatbot interno de empresa (sin usuarios externos) → El escenario de menor riesgo en todas las familias aquí. Los umbrales de uso y las cláusulas de redistribución raramente aplican; la exclusión de garantía y la ausencia de indemnización siguen aplicando aunque el uso sea puramente interno.
- Chatbot o herramienta de soporte orientada al cliente → Compruebe tanto el permiso de uso comercial como cualquier condición de conducta/uso prohibido (la Política de Uso Prohibido de Gemma, la Acceptable Use Policy de Llama): estas rigen para qué puede usarse el modelo, no solo quién puede usarlo.
- Aplicación SaaS construida sobre el modelo → Compruebe específicamente las disposiciones de distribución y servicio alojado. Los Términos de Uso de Gemma definen "Distribution" para incluir poner el modelo a disposición como servicio alojado vía API o acceso web: un producto SaaS cuenta, incluso sin entregar los pesos en sí.
- Servicio API que revende acceso al modelo → La misma cuestión de servicio alojado que en SaaS, más confirmar si la licencia permite redistribuir comercialmente salidas del modelo a gran escala; los checkpoints Apache 2.0 y MIT (la mayoría de tamaños de Qwen, Mistral, DeepSeek, GLM, OLMo, Granite) no imponen condición extra aquí.
- App móvil o de escritorio que incrusta el modelo → Trate esto como redistribución del modelo en sí, no solo de sus salidas; las condiciones de atribución y transmisión (mención "Built with Llama" de Llama, requisito de Notice de Gemma) pueden aplicar incluso cuando los pesos van dentro de una app compilada.
- Ajuste fino de un checkpoint con datos propios → Generalmente permitido en las diez familias para checkpoints actualmente soportados, pero los modelos derivados pueden heredar las condiciones de la licencia original: un derivado ajustado de Llama o Gemma sigue arrastrando los requisitos de atribución y comportamiento originales.
- Redistribución de pesos del modelo (incluidos los ajustes finos) → El escenario donde más importan las diferencias de licencia. Los checkpoints Apache 2.0/MIT lo permiten solo con un aviso estándar; Llama, Gemma y los checkpoints no-Apache de Qwen/Mistral/Falcon adjuntan condiciones de atribución o comportamiento a la copia redistribuida.
- Venta de un producto o dispositivo on-premises basado en el modelo → Combine la respuesta de redistribución anterior con la cuestión del umbral de uso: un producto en crecimiento podría cruzar el límite de 700 millones de MAU de Llama o el límite de 20 millones de dólares de ingresos mensuales de la Modified MIT de Mistral bastante después del despliegue inicial, así que revise la licencia en cada etapa importante de crecimiento, no solo en el lanzamiento.
¿Qué diferencia hay entre "peso abierto" y "código abierto"?
"Peso abierto" significa que los parámetros entrenados del modelo son descargables y ejecutables por cualquiera; "código abierto" en el sentido de la OSI exige además que la licencia no imponga restricciones sobre el ámbito de uso ni sobre la escala del negocio del licenciatario. La Open Source Definition de la Open Source Initiative prohíbe explícitamente licencias que discriminen ciertos campos de actividad o personas/grupos: un umbral de uso como el límite de 700 millones de MAU de Llama no supera esa prueba, aunque los pesos en sí sean libremente descargables.
Use "peso abierto" como descripción precisa cuando la licencia de un modelo incluya cualquier umbral de escala de uso, una política de uso prohibido basada en el comportamiento, o una restricción ligada a una actividad comercial específica —esto cubre a Llama, Gemma, y cualquier checkpoint de Qwen o Mistral publicado bajo una licencia distinta de Apache. Reserve "código abierto" para los tamaños de modelo realmente publicados bajo un texto de licencia reconocido por la OSI como Apache 2.0 o MIT, que es el caso de varios checkpoints de Qwen y Mistral.
Esta distinción importa comercialmente, no solo semánticamente: un equipo de compras o legal que evalúe "la IA open source" como categoría necesita saber que la etiqueta no garantiza un uso comercial sin restricciones, y que las condiciones reales varían según el archivo concreto desplegado, no según la descripción de marketing del proveedor.
Un modelo es "de peso abierto" si sus parámetros son libremente descargables; solo es "de código abierto" en el sentido de la OSI si la licencia tampoco impone restricción de ámbito de uso o de escala de negocio, lo cual excluye a Llama, Gemma y varios checkpoints de Qwen/Mistral.
Descargable no significa sin restricciones. Compruebe si la licencia lleva un tope de uso o una política de conducta adjunta; si es así, trátelo ante su equipo legal como "peso abierto", no como "código abierto".
Licencias de LLM explicadas: de más permisiva a más restrictiva
Las diez familias se pueden reducir a un pequeño número de tipos de licencia subyacentes: saber a qué tipo se enfrenta le indica ya la mayor parte de lo que necesita antes de leer la letra pequeña. De menos a más restrictivo para el uso comercial:
- MIT → Uso comercial, modificación, redistribución y ajuste fino permitidos solo con requisito de aviso de copyright, sin umbral de uso o ingresos. Phi y los checkpoints actuales de DeepSeek y GLM usan esta licencia.
- Apache 2.0 → Funcionalmente tan permisiva como MIT para una empresa, con una concesión de patente explícita añadida. Sin umbral de uso. La mayoría de checkpoints actuales de Qwen, Mistral, GLM, OLMo, Granite y los Falcon más antiguos usan esta licencia.
- Licencias permisivas modificadas (p. ej. Modified MIT con tope de ingresos) → Se comportan como MIT por debajo de un umbral fijado, y por encima exigen una licencia comercial separada o el servicio alojado del proveedor. Mistral aplica esta estructura a algunos checkpoints, con un tope de 20 millones de dólares de ingresos mensuales globales.
- Licencias propias con umbral de escala → Permiten uso comercial por debajo de un umbral de uso fijado (usuarios activos mensuales, no ingresos) y exigen una licencia negociada por separado por encima. La licencia comunitaria de Llama (700 millones de MAU) es el ejemplo más claro.
- Condiciones propias con restricciones de comportamiento → Permiten uso comercial pero añaden una política de uso prohibido o aceptable que rige para qué puede usarse el modelo, independientemente del tamaño de la empresa. Los Términos de Uso de Gemma más su Política de Uso Prohibido encajan aquí; Llama superpone esto a su umbral de MAU.
- Licencias no comerciales / solo para investigación → El despliegue comercial no está autorizado sin un acuerdo separado. Algunos checkpoints históricos de Mistral, modelos insignia de Qwen y DeepSeek antiguos se han publicado bajo condiciones tan restrictivas: confirme siempre que el checkpoint concreto no es uno de estos antes de asumir que aplica Apache 2.0 o MIT.
- Cada nivel de esta lista afecta de forma distinta al uso comercial, el ajuste fino, la redistribución, el despliegue SaaS y la atribución: un checkpoint un nivel más restrictivo de lo esperado puede convertir un lanzamiento SaaS planeado en una negociación de licencia con el proveedor.
¿Cuáles son las condiciones comerciales de la licencia de Llama?
Meta distribuye Llama bajo su propia licencia comunitaria, que permite el uso comercial a la mayoría de las empresas, pero añade un umbral de escala de uso que las licencias open source reconocidas por la OSI no tienen. Si su producto o servicio —incluidas filiales— tuvo más de 700 millones de usuarios activos mensuales en el mes anterior al lanzamiento de la versión concreta de Llama, la licencia estándar no le autoriza a usarlo; debe solicitar una licencia comercial separada directamente a Meta, que Meta puede conceder o denegar a su entera discreción.
Por debajo de ese umbral, la licencia comunitaria permite el despliegue comercial, el ajuste fino (fine-tuning) y la construcción de productos derivados. Las versiones recientes históricamente han exigido atribución ("Built with Llama" o similar) en circunstancias específicas, y han restringido el uso de Llama o sus salidas para entrenar o mejorar un gran modelo de lenguaje competidor fuera de la familia Llama. Meta también mantiene una Acceptable Use Policy separada que prohíbe categorías de uso específicas, similar en estructura a la Política de Uso Prohibido de Gemma descrita más abajo.
El umbral de 700 millones de MAU es una restricción ligada a la escala del negocio, razón por la cual la licencia comunitaria de Llama no se considera open source reconocida por la OSI, aunque los pesos sean libremente descargables por debajo de ese umbral: encaja en la categoría de "peso abierto" descrita arriba.
- Umbral: 700 millones de usuarios activos mensuales de los productos/servicios del licenciatario (incluidas filiales), medidos en el mes anterior a la fecha de lanzamiento de la versión concreta de Llama
- Por encima del umbral: debe solicitarse una licencia separada directamente a Meta; Meta la concede o deniega a su entera discreción
- Atribución: las versiones recientes de Llama han exigido mención "Built with Llama" o similar en circunstancias específicas: verifique el texto de licencia específico de la versión
- Restricción de entrenamiento: algunas versiones restringen usar las salidas de Llama para entrenar o mejorar otro gran modelo de lenguaje competidor
- Acceptable Use Policy: documento separado que enumera categorías de uso prohibidas, aplicado junto con la licencia misma
¿Cuáles son las condiciones comerciales de la licencia de Qwen?
Alibaba publica la mayoría de los tamaños actuales de modelos Qwen bajo la Apache License 2.0 —una licencia permisiva, reconocida por la OSI, sin umbral de escala de uso, que permite uso comercial, redistribución y modelos derivados solo con un aviso estándar. Es la licencia más favorable para empresas para los tamaños que cubre.
La excepción importa: Alibaba también ha publicado checkpoints concretos de Qwen —históricamente algunos de los tamaños insignia más grandes o recientes— bajo una licencia propia separada y más restrictiva (denominada en los propios repositorios de Qwen como "Qwen License"), que incluye su propio umbral de escala de uso y, en algunas versiones, la obligación de mostrar el nombre del modelo en un producto derivado. Como la licencia va ligada al checkpoint, no a la marca "Qwen" en su conjunto, dos tamaños de modelo Qwen publicados la misma semana pueden llevar licencias distintas.
Antes de desplegar comercialmente cualquier checkpoint concreto de Qwen, abra el archivo LICENSE en el repositorio exacto de ese modelo (en Hugging Face o ModelScope) en lugar de asumir que se aplica Apache 2.0 porque otros tamaños de Qwen la usan.
- La mayoría de tamaños: Apache License 2.0 —sin umbral de uso, reconocida por la OSI, uso comercial y redistribución libremente permitidos
- Algunos checkpoints insignia/grandes: una licencia Qwen propia separada con su propio umbral de uso comercial: verificar por checkpoint
- Atribución: Apache 2.0 solo exige la conservación del aviso/licencia estándar; la licencia Qwen propia ha exigido en algunas versiones mostrar el nombre del modelo en productos derivados
- Dónde verificar: el archivo LICENSE incluido en el repositorio Hugging Face o ModelScope del modelo concreto: nunca asumir solo por el nombre de marca
¿Cuáles son las condiciones comerciales de la licencia de Mistral?
Mistral AI distribuye la mayoría de sus publicaciones de peso abierto actuales bajo la Apache License 2.0 —las mismas condiciones permisivas y reconocidas por la OSI que usa Qwen para la mayoría de sus tamaños— pero parte de su catálogo usa una Modified MIT License que añade un tope de ingresos que Apache 2.0 no tiene. Según el archivo LICENSE de los checkpoints de Mistral con licencia Modified MIT, un licenciatario no está autorizado a ejercer los derechos de la licencia una vez que los ingresos mensuales consolidados globales de su organización superan los 20 millones de dólares durante el mes anterior; por encima de ese límite, la licencia remite a solicitar una licencia comercial a Mistral AI o a usar el modelo a través del propio servicio alojado de Mistral en lugar del autoalojamiento. Verifique esta cifra en el archivo LICENSE de su checkpoint concreto: es una condición fijada por modelo, no una política general de empresa, y Mistral la ha adjuntado solo a algunas de sus publicaciones actuales.
Un modelo bajo Apache 2.0 puede desplegarse comercialmente, ajustarse (fine-tuning) y redistribuirse solo con el requisito de aviso estándar, sin importar el tamaño de la empresa. Un modelo bajo las condiciones Modified MIT se comporta igual por debajo del límite de 20 millones de dólares de ingresos mensuales, y por encima exige un acuerdo comercial separado. Algunos checkpoints Mistral más antiguos también permanecen bajo una licencia de investigación o no productiva sin ninguna vía comercial: trate cualquier checkpoint de Mistral cuyo archivo de licencia no indique explícitamente Apache 2.0 o Modified MIT como no comercial hasta confirmar lo contrario.
Como Mistral ha cambiado su enfoque de licencia a lo largo de sus publicaciones, no traslade una suposición de un modelo Mistral desplegado anteriormente: verifique cada vez la licencia del checkpoint concreto al evaluar uno nuevo.
- La mayoría de publicaciones actuales: Apache License 2.0 —uso comercial, redistribución y ajuste fino libremente permitidos, sin umbral de ingresos o uso
- Algunos checkpoints actuales: Modified MIT License —mismos permisos por debajo de un umbral de 20 millones de dólares de ingresos mensuales consolidados globales; por encima, se requiere una licencia comercial o el servicio alojado de Mistral
- Checkpoints antiguos/de investigación: algunos permanecen bajo una licencia de investigación o no productiva más restrictiva que requiere un acuerdo comercial separado, sin importar los ingresos
- Suposición por defecto: tratar un checkpoint de Mistral como no comercial salvo que su archivo LICENSE indique explícitamente Apache 2.0 o Modified MIT
- Reverificar en cada publicación: el enfoque de licencia de Mistral ha cambiado con el tiempo: verificar por modelo, no de memoria de una publicación anterior
¿Cuáles son las condiciones comerciales de la licencia de Gemma?
Google distribuye Gemma bajo sus propios Términos de Uso de Gemma, junto con una Política de Uso Prohibido de Gemma separada, en lugar de una licencia open source estándar reconocida por la OSI. El uso comercial generalmente se permite bajo estas condiciones, pero la estructura de licencia difiere de Apache 2.0 o MIT en un aspecto que importa a una revisión de compras o legal: incluye restricciones basadas en el comportamiento (la Política de Uso Prohibido veta categorías específicas de uso, como generar contenido que infrinja derechos o facilite actividad ilegal), y Google se reserva el derecho de restringir un uso que considere que viola esas condiciones.
Los Términos de Uso definen "Distribution" ampliamente: cubre cualquier transmisión o compartición de Gemma o de un derivado a un tercero, e incluye explícitamente poner Gemma o su funcionalidad a disposición como servicio alojado vía API, acceso web, o cualquier otro medio electrónico o remoto. En la práctica, esto significa que ofrecer un producto SaaS o una API impulsados por Gemma cuenta como Distribution bajo estos términos incluso sin entregar nunca los pesos del modelo a un cliente, y que cualquier Distribution fuera de un servicio alojado debe llevar un Notice que remita a los Términos de Uso de Gemma.
Una restricción de ámbito de uso o de comportamiento de este tipo es exactamente el tipo de cláusula que prohíbe la Open Source Definition de la OSI, razón por la cual Gemma, como Llama, pertenece a la categoría de "peso abierto" en lugar de "código abierto" en sentido estricto, independientemente de cómo se comercialicen los pesos. Las condiciones de licencia pueden cambiar entre versiones de Gemma: lea la página de condiciones de la versión exacta que despliegue, no un resumen de una versión anterior, y no asuma que se aplica una licencia más permisiva a su checkpoint sin confirmarlo en las condiciones propias de esa publicación.
- Estructura de licencia: Términos de Uso de Gemma propios más una Política de Uso Prohibido de Gemma separada, no una licencia OSI estándar
- Uso comercial: generalmente permitido bajo las condiciones actuales, sujeto a las restricciones de comportamiento de la Política de Uso Prohibido
- "Distribution" incluye servicios alojados: ofrecer Gemma vía API o acceso web como producto SaaS cuenta como Distribution bajo los Términos de Uso, no solo entregar los pesos en bruto
- Aplicación: Google se reserva el derecho de restringir un uso que considere que infringe los Términos de Uso o la Política de Uso Prohibido
- Sensibilidad a la versión: las condiciones de licencia pueden cambiar entre versiones de Gemma: lea la página de condiciones de la versión exacta que despliegue, no un resumen de una versión anterior
Licencias de DeepSeek, Phi, GLM, OLMo, Granite y Falcon
Más allá de las cuatro familias con secciones dedicadas arriba, otras seis familias de modelos son lo bastante comunes en despliegues de LLM locales como para merecer su propia verificación de licencia. Cada una se resume a continuación; como con Llama, Qwen, Mistral y Gemma, verifique el archivo LICENSE del checkpoint concreto desplegado en lugar de confiar en el resumen a nivel de familia.
- DeepSeek — Las publicaciones insignia actuales de DeepSeek se distribuyen bajo una simple licencia MIT: uso comercial, modificación y redistribución permitidos sin umbral de uso. Algunos checkpoints DeepSeek anteriores se publicaron bajo una licencia no estándar separada más restrictiva: trate cualquier checkpoint de DeepSeek que no indique explícitamente MIT como no verificado hasta comprobar su archivo LICENSE.
- Phi (Microsoft) — Los modelos Phi se distribuyen bajo una simple licencia MIT sin umbral de uso ni tope de ingresos, lo que la convierte en una de las familias menos restrictivas de esta página para despliegue comercial, ajuste fino y redistribución.
- GLM (Zhipu AI) — La mayoría de las publicaciones GLM actuales se distribuyen bajo MIT o Apache 2.0, ambas reconocidas por la OSI y sin umbral. Como con Qwen y Mistral, confirme la licencia por checkpoint en lugar de asumir que cada publicación GLM usa las mismas condiciones.
- OLMo (Ai2) — Las publicaciones OLMo se distribuyen bajo Apache 2.0 sin cláusula de volumen de uso o ingresos, junto con datos de entrenamiento y código publicados abiertamente: una estructura de licencia comparativamente transparente entre las familias cubiertas aquí.
- Granite (IBM) — IBM distribuye los modelos Granite bajo Apache 2.0 en toda su gama actual, permitiendo uso comercial, ajuste fino y redistribución sin umbral de uso.
- Falcon (TII) — La licencia de Falcon depende en gran medida de la versión. Algunas publicaciones Falcon anteriores se distribuyen bajo simple Apache 2.0. Las publicaciones más recientes usan la TII Falcon License, una licencia basada en Apache 2.0 con una política de uso aceptable añadida y, en algunas condiciones publicadas, una cláusula de reparto de ingresos una vez que los ingresos atribuibles a Falcon o sus derivados superan aproximadamente 1 millón de dólares: verifique el texto de licencia concreto adjunto a su checkpoint Falcon antes de asumir que aplican las condiciones simples de Apache 2.0.
¿Cuándo limitan los umbrales de uso el uso comercial?
Un umbral de uso convierte una licencia de "uso comercial permitido" a "licencia separada requerida" una vez que su producto supera una escala concreta: Llama publica una cifra fija y conocida (700 millones de usuarios activos mensuales), y los checkpoints Modified MIT de Mistral así como las publicaciones Falcon recientes usan una versión basada en ingresos de la misma idea en lugar de un número de usuarios. Qwen ha usado estructuras de umbral comparables en algunos de sus checkpoints no-Apache, históricamente formuladas como una combinación de usuarios activos mensuales e ingresos mensuales, aunque las cifras exactas se fijan por licencia y deben leerse directamente en lugar de asumirse.
Caso de uso: una startup que construye un producto orientado al cliente sobre un modelo con licencia Llama no necesita pensar en el umbral de 700 millones de MAU al lanzar: solo se vuelve relevante si la empresa alcanza más adelante una escala que la mayoría de las startups nunca alcanza, y el equipo legal debería revisar la cuestión de licencia en esa etapa de crecimiento, no antes. La misma lógica aplica al límite de 20 millones de dólares mensuales de Mistral y a la cláusula de reparto de ingresos de aproximadamente 1 millón de dólares de Falcon: importan en una etapa de crecimiento, no en el despliegue inicial, pero merecen figurar en un calendario de cumplimiento en lugar de ignorarse por completo.
Para los checkpoints con licencia Apache 2.0 o MIT (la mayoría de tamaños de Qwen, Mistral, DeepSeek, GLM, OLMo y Granite, además de Phi), no existe ningún umbral de escala de uso o ingresos: la licencia permite el uso comercial independientemente del tamaño o los ingresos de la empresa. Es una diferencia significativa cuando su modelo de negocio anticipa un crecimiento fuerte y quiere evitar revisar la cuestión de licencia más adelante.
¿Qué reglas de atribución y redistribución aplican?
Los requisitos de atribución van desde "nada más allá de un aviso de licencia estándar" (Apache 2.0, MIT) hasta "mencionar el modelo por su nombre en circunstancias específicas" (Llama, algunos checkpoints de Qwen). La redistribución —entregar el modelo o un derivado suyo a un tercero— está permitida bajo las diez estructuras de licencia para sus publicaciones actuales principales, pero cada una impone sus propias condiciones.
Use checkpoints con licencia Apache 2.0 o MIT (la mayoría de tamaños actuales de Qwen, Mistral, DeepSeek, Phi, GLM, OLMo y Granite) cuando su plan de despliegue implique redistribuir un derivado ajustado (fine-tuned) a clientes o incrustar el modelo en un producto que revenda: la carga de atribución se limita a conservar el aviso estándar. Tenga especial cuidado con los derivados de Llama y Gemma: ambos exigen que el derivado transmita las condiciones de la licencia original (en el caso de Llama, incluyendo la mención "Built with Llama" en circunstancias específicas; en el caso de Gemma, el requisito de Notice y la adhesión a la Política de Uso Prohibido, que se extiende explícitamente a alojar el modelo como API o servicio web), y los checkpoints no-Apache/no-MIT de Qwen, Mistral y Falcon pueden imponer una obligación de transmisión similar.
Cuándo NO asumir que la redistribución es sin restricciones: si su producto incrusta un derivado ajustado de Llama, Gemma, Mistral Modified-MIT, o Falcon reciente dentro de un producto SaaS vendido a clientes empresariales, confirme si las condiciones de atribución, servicio alojado y transmisión de la licencia aplican a su modelo de distribución concreto: el acceso solo por API, la entrega on-premises, y el software empaquetado plantean cada uno preguntas ligeramente distintas bajo estos textos de licencia.
¿Incluyen estas licencias indemnización o garantía?
Ninguna de las diez familias de licencia ofrece indemnización a la empresa que despliega el modelo, y las diez distribuyen el modelo "tal cual", sin garantía de ningún tipo: esto es estándar en licencias open-weight y open source en general, no exclusivo de ningún proveedor. Si un tercero afirma posteriormente una reclamación de propiedad intelectual relacionada con los datos de entrenamiento o las salidas de un modelo, el texto de la licencia no obliga al proveedor del modelo a defender o reembolsar a la empresa que lo desplegó.
Esto difiere de cómo algunos proveedores de IA comerciales y cerrados estructuran sus acuerdos empresariales, donde a veces se ofrece una indemnización limitada frente a reclamaciones de propiedad intelectual como función de pago. Al evaluar modelos de peso abierto para un caso de uso con exposición elevada a litigios de propiedad intelectual, la ausencia de indemnización es un factor de riesgo empresarial real que hay que sopesar frente al ahorro de costes y las ventajas de control del autoalojamiento: es una decisión de negocio, no algo que un artículo resumen pueda resolver por usted.
Las empresas en esta situación suelen gestionar el riesgo mediante su propio seguro de responsabilidad civil, la asignación contractual de riesgo con sus propios clientes, o limitando el despliegue a casos de uso internos/no orientados al cliente donde la exposición a terceros es menor: nada de esto sustituye una evaluación legal de riesgo específica para su situación.
¿Qué licencia se ajusta a su escenario de despliegue?
Empareje su escenario de despliegue con la estructura de licencia que le corresponde, y luego verifique el archivo de licencia exacto del checkpoint antes de invertir tiempo de ingeniería.
- ✅ Startup o empresa mediana, muy por debajo de cualquier umbral de uso o ingresos → Las diez familias funcionan desde el punto de vista del umbral; prefiera checkpoints de Qwen, Mistral, DeepSeek, Phi, GLM, OLMo o Granite con licencia Apache 2.0 o MIT si quiere evitar revisar la cuestión de licencia a medida que crece.
- ✅ Producto revendible de marca blanca con un derivado ajustado (fine-tuned) → Los checkpoints con licencia Apache 2.0 o MIT minimizan las obligaciones de atribución y transmisión del derivado que envíe.
- ✅ Herramienta empresarial interna, sin redistribución orientada al cliente → Las cláusulas de atribución y redistribución importan menos; el umbral de uso, el tope de ingresos y la exclusión de garantía siguen siendo relevantes incluso con uso puramente interno.
- ✅ Producto SaaS o API que planea escalar agresivamente → Los checkpoints Apache 2.0 o MIT no tienen tope de MAU o ingresos que planificar; optar por Llama o Mistral-Modified-MIT implica presupuestar una conversación de licencia al acercarse a 700 millones de MAU o 20 millones de dólares de ingresos mensuales, respectivamente.
- ❌ Producto de consumo que plausiblemente podría alcanzar cientos de millones de usuarios activos mensuales → No opte por defecto por un modelo con licencia Llama sin revisión legal de la cláusula de 700 millones de MAU y un plan para el caso de acercarse a ella; las alternativas Apache 2.0/MIT evitan la cuestión por completo.
- ❌ Cualquier despliegue con exposición elevada a litigios de propiedad intelectual y sin tolerancia interna al riesgo → Ninguna familia de licencia aquí ofrece indemnización; evalúe si un proveedor comercial que ofrezca indemnización contractual encaja mejor antes de optar por defecto por modelos de peso abierto autoalojados.
- En caso de duda: empiece con un checkpoint con licencia Apache 2.0 o MIT (disponible en la mayoría de tamaños de Qwen, Mistral, DeepSeek, Phi, GLM, OLMo y Granite) para eliminar las cuestiones de umbral de uso y tope de ingresos, y haga pasar cualquier plan de despliegue comercial por el equipo legal antes del lanzamiento, cualquiera que sea la familia elegida.
¿Cuáles son los errores más comunes con las licencias?
La mayoría de los problemas de licencia surgen de tratar el nombre de marca de una familia de modelos como sustituto de su licencia, en lugar de leer el archivo concreto asociado al checkpoint que se despliega.
- Error: asumir en general que "toda la familia es Apache 2.0" (Qwen, Mistral, DeepSeek, GLM). Corrección: revisar el archivo LICENSE del checkpoint concreto: cada uno de estos proveedores ha publicado modelos no-Apache/no-MIT junto a los que sí llevan licencia permisiva.
- Error: ignorar el umbral de 700 millones de MAU de Llama o el tope de 20 millones de dólares de ingresos mensuales de Mistral porque la empresa está actualmente muy por debajo. Corrección: anotar ambos umbrales en el calendario de cumplimiento y revisarlos en cualquier revisión legal importante de etapa de crecimiento, no solo cuando se cree estar ya cerca.
- Error: tratar "peso abierto" y "código abierto" como intercambiables al describir un modelo al propio equipo legal o de compras. Corrección: usar "peso abierto" para Llama, Gemma y cualquier checkpoint no-Apache/no-MIT de las demás familias; reservar "código abierto" para checkpoints realmente con licencia OSI.
- Error: asumir que un producto SaaS impulsado por Gemma evita las obligaciones de Distribution porque los clientes nunca reciben los pesos del modelo. Corrección: leer la definición de Distribution de los Términos de Uso de Gemma: incluye explícitamente alojar Gemma como API o servicio web.
- Error: olvidar que la redistribución y el alojamiento SaaS son preguntas legales distintas de "¿puedo usar este modelo del todo?". Corrección: verificar por separado las cláusulas de distribución, servicio alojado y transmisión de la licencia, distintas de su permiso básico de uso comercial.
- Error: ignorar restricciones específicas de ajuste fino y asumir que un modelo derivado no hereda ninguna obligación. Corrección: confirmar si las condiciones de atribución, comportamiento o transmisión de la licencia original se transmiten a su checkpoint ajustado: en varias familias, sí lo hacen.
- Error: asumir que un resumen de licencia (incluido este) es visto bueno suficiente para un lanzamiento comercial. Corrección: hacer pasar la decisión final por el equipo legal, que debe leer el texto de licencia actual para su caso de uso concreto: los textos de licencia cambian entre versiones y un resumen desactualizado puede estar equivocado en el momento del despliegue.
- Error: asumir que alguno de estos proveedores le indemnizará si surge una reclamación de propiedad intelectual de un tercero. Corrección: confirmar explícitamente que no existe tal obligación en el texto de la licencia, y planificar la propia mitigación de riesgo en consecuencia (seguro, asignación contractual, o un proveedor comercial con indemnización).
- Error: verificar la licencia de un modelo solo en la adopción inicial y nunca más. Corrección: reverificar la licencia en cada actualización mayor de versión: los proveedores ya han cambiado condiciones de licencia entre publicaciones, tanto del lado Apache/MIT como del lado de licencias propias.
¿Cuál es la checklist previa al despliegue comercial?
Recorra esta checklist antes de un lanzamiento comercial sobre cualquiera de las diez familias de modelos cubiertas aquí.
- 1Identifique el checkpoint de modelo exacto y su página de repositorio
Why it matters: Las condiciones de licencia se fijan por checkpoint, no por marca: necesita el archivo concreto, no un resumen general. - 2Lea íntegramente el archivo LICENSE actual (y cualquier Terms of Use / Acceptable Use Policy separada)
Why it matters: Los resúmenes —incluido este artículo— pueden pasar por alto cláusulas específicas de versión o estar desactualizados en el momento del despliegue. - 3Compruebe si aplica un umbral de escala de uso o de ingresos y dónde se sitúa actualmente su empresa respecto a él
Why it matters: La cláusula de 700 millones de MAU de Llama, el tope de 20 millones de dólares de ingresos mensuales de Mistral, y umbrales comparables de Qwen y Falcon cambian por completo el resultado de la licencia por encima del límite. - 4Confirme el requisito de atribución y servicio alojado para su modelo de distribución concreto (solo API, SaaS, on-premises, empaquetado)
Why it matters: Distintos métodos de distribución pueden activar distintas obligaciones de atribución o transmisión: los Términos de Uso de Gemma, por ejemplo, tratan una API alojada como Distribution. - 5Confirme que no hay cláusula de indemnización y documente su propio plan de mitigación de riesgo
Why it matters: Ninguna de las diez familias de licencia indemniza a la empresa que despliega: esto requiere una respuesta propia, no una suposición. - 6Haga pasar la decisión final go/no-go por asesoría legal familiarizada con su jurisdicción
Why it matters: Esta guía no es asesoría legal; el visto bueno final debe venir de alguien capaz de leer la licencia frente a sus hechos concretos. - 7Programe un recordatorio de calendario para revisar la licencia antes de la próxima actualización mayor de versión
Why it matters: Los proveedores ya han cambiado condiciones de licencia entre versiones de modelo: una licencia válida hoy no está garantizada de permanecer sin cambios en su próxima actualización.
Preguntas frecuentes
¿Es este artículo asesoría legal sobre qué licencia de LLM usar?
No. Esta guía resume, a nivel general, cómo están estructuradas hoy las condiciones de uso comercial de diez familias de modelos ampliamente desplegadas, con base en documentos de licencia publicados públicamente. No sustituye la lectura del texto exacto de licencia asociado a su checkpoint de modelo, ni el asesoramiento de un abogado cualificado familiarizado con su jurisdicción y caso de uso.
¿Puedo usar un LLM local comercialmente, en general?
Sí: cada familia de modelo cubierta en esta guía (Llama, Qwen, Mistral, Gemma, DeepSeek, Phi, GLM, OLMo, Granite, Falcon) permite uso comercial para al menos parte de sus checkpoints. La pregunta no es si el uso comercial está permitido, sino qué condiciones (umbrales de uso, topes de ingresos, atribución, restricciones de comportamiento) aplican al checkpoint concreto y al método de distribución que planea usar.
¿Qué licencias de LLM permiten uso comercial sin ningún umbral?
Las licencias Apache 2.0 y MIT no tienen umbral de escala de uso o ingresos. Phi se distribuye bajo simple MIT; OLMo y Granite bajo simple Apache 2.0; la mayoría de checkpoints actuales de Qwen, Mistral, DeepSeek y GLM también usan una de estas dos licencias, aunque cada uno de estos cuatro proveedores también ha publicado algunos checkpoints bajo condiciones más restrictivas.
¿Puede una pequeña empresa usar Llama comercialmente sin contactar a Meta?
Sí, si la empresa —incluidas filiales— tiene menos de 700 millones de usuarios activos mensuales en el conjunto de sus productos o servicios. Por debajo de ese umbral, la licencia comunitaria de Llama permite el uso comercial sin acuerdo separado. Por encima, debe solicitarse una licencia separada directamente a Meta, que la concede o deniega a su entera discreción.
¿Es Llama gratis para uso comercial?
Sí, sin coste de licencia, para empresas por debajo del umbral de 700 millones de usuarios activos mensuales. Por encima de ese umbral, se requiere una licencia separada negociada directamente con Meta, cuyas condiciones fija la propia Meta.
¿Todos los modelos Qwen tienen la misma licencia?
No. Alibaba publica la mayoría de los tamaños actuales de modelos Qwen bajo Apache License 2.0, sin umbral de uso, pero también ha publicado algunos checkpoints —históricamente algunos de los tamaños insignia más grandes o recientes— bajo una licencia propia separada y más restrictiva. La licencia va ligada al checkpoint concreto, no a la marca Qwen en su conjunto, así que verifique el archivo LICENSE en el repositorio exacto del modelo antes de asumir que aplica Apache 2.0.
¿Tiene Qwen licencia Apache 2.0?
La mayoría de los tamaños actuales de Qwen sí, pero no todos. Algunos checkpoints insignia o de investigación se han publicado bajo una Qwen License separada y más restrictiva con sus propias condiciones de uso. Verifique el archivo LICENSE del checkpoint concreto en lugar de asumir por el nombre de marca.
¿Mistral tiene siempre licencia Apache 2.0?
No. Mistral AI distribuye la mayoría de sus publicaciones de peso abierto actuales bajo Apache License 2.0, pero parte de su catálogo usa una Modified MIT License que bloquea el uso una vez que los ingresos mensuales consolidados globales de su organización superan los 20 millones de dólares; por encima, se requiere una licencia comercial o el servicio alojado de Mistral. También existen checkpoints más antiguos solo de investigación. Trate cualquier checkpoint de Mistral como no comercial salvo que su archivo LICENSE indique explícitamente Apache 2.0 o Modified MIT.
¿Cuenta la licencia de Gemma como código abierto?
No en el sentido estricto de la OSI (Open Source Initiative). Google distribuye Gemma bajo sus propios Términos de Uso de Gemma combinados con una Política de Uso Prohibido separada, que impone restricciones basadas en el comportamiento que la Open Source Definition de la OSI no permite en una licencia realmente open source. Gemma se describe con más precisión como "de peso abierto": los parámetros son libremente descargables, pero la licencia lleva condiciones más allá de una licencia open source estándar.
¿Puedo usar Gemma comercialmente en un producto SaaS?
En general sí, sujeto a las restricciones de comportamiento de la Política de Uso Prohibido. Tenga en cuenta que los Términos de Uso de Gemma definen "Distribution" para incluir poner Gemma a disposición como servicio alojado vía API o acceso web, así que un producto SaaS impulsado por Gemma cae bajo los mismos Términos de Uso que entregar los pesos directamente.
¿Cuál es la diferencia entre "peso abierto" y "código abierto" para un LLM?
"Peso abierto" describe un modelo cuyos parámetros entrenados son descargables y ejecutables por cualquiera, independientemente de las condiciones de licencia asociadas. "Código abierto" en el sentido de la OSI exige además que la licencia no imponga restricción sobre el ámbito de uso ni sobre la escala de negocio del licenciatario. Llama, Gemma y cualquier checkpoint no-Apache/no-MIT de las demás familias son de peso abierto pero no código abierto en sentido estricto; los checkpoints con licencia Apache 2.0 o MIT cumplen ambas definiciones.
¿Permite Apache 2.0 productos de IA comerciales?
Sí. Apache 2.0 es una licencia permisiva reconocida por la OSI sin umbral de escala de uso o ingresos: permite uso comercial, modificación, redistribución y la construcción de productos revendibles, sujeto solo a conservar el aviso de copyright y licencia estándar.
¿Puedo hacer ajuste fino comercial de alguno de estos modelos?
En general sí en las diez familias para checkpoints actualmente soportados, pero el derivado ajustado puede heredar las condiciones de la licencia original. Un ajuste fino de Llama o Gemma sigue arrastrando requisitos de atribución o comportamiento del modelo base; los ajustes finos Apache 2.0/MIT solo arrastran el requisito de aviso estándar.
¿Puedo redistribuir un modelo de peso abierto o sus pesos?
Depende de la licencia. Los checkpoints con licencia Apache 2.0 y MIT permiten la redistribución solo con un aviso estándar. Llama, Gemma y los checkpoints no-Apache/no-MIT de Qwen, Mistral y Falcon adjuntan condiciones de atribución o transmisión —incluido, para Gemma, tratar una API alojada como una forma de Distribution— que la copia redistribuida también debe cumplir.
¿Alguno de estos proveedores me indemniza si alguien demanda por los datos de entrenamiento o las salidas del modelo?
No. Las diez familias de licencia distribuyen el modelo "tal cual", sin garantía, y ninguna incluye una obligación de indemnización para la empresa que despliega el modelo frente a reclamaciones de propiedad intelectual de terceros. Esto es estándar en licencias open-weight y open source en general. Las empresas con exposición elevada a litigios de propiedad intelectual deberían sopesar esto frente a proveedores comerciales que a veces ofrecen indemnización como función empresarial de pago.
¿Debo mencionar al proveedor del modelo cuando uso su modelo?
Depende de la licencia concreta. Los checkpoints con licencia Apache 2.0 y MIT solo exigen la conservación del aviso/licencia estándar, no una mención visible en el producto. Llama ha exigido, en circunstancias específicas a lo largo de varias versiones recientes, una mención "Built with Llama"; Gemma exige un Notice para toda Distribution no alojada, y algunos checkpoints Qwen no-Apache llevan sus propias condiciones de atribución o denominación. Verifique el texto de licencia actual del checkpoint concreto que despliegue.
¿Cambia el autoalojamiento de uno de estos modelos las condiciones de licencia?
No: la licencia rige el modelo en sí, no dónde lo ejecuta. El autoalojamiento frente al uso de una API alojada en la nube del mismo modelo no cambia las condiciones de licencia subyacentes (umbrales de uso, topes de ingresos, atribución, o ausencia de indemnización), aunque sí cambia otros factores como la residencia de datos y las propias obligaciones de infraestructura, que son consideraciones legales separadas de la licencia del modelo en sí.
¿Con qué frecuencia cambian estas condiciones de licencia?
Con más frecuencia de lo que la mayoría de las empresas espera: cada proveedor cubierto en esta guía ha revisado sus condiciones de licencia entre versiones de modelo, y el enfoque de licencia de una empresa para su última publicación no se aplica automáticamente de forma retroactiva a checkpoints más antiguos que sigan en uso. Por eso este artículo tiene un ciclo de actualización semestral, y por eso la checklist anterior recomienda reverificar la licencia antes de cada actualización mayor de versión en lugar de confiar en una revisión puntual.
¿Dónde puede encontrar los textos de licencia originales?
- Licencia comunitaria Llama (llama.com/llama3_1/license) — el texto de licencia oficial, incluida la cláusula de 700 millones de MAU; verifique siempre la página específica de versión del modelo que despliegue
- Repositorios de modelos Qwen (huggingface.co/Qwen) — el repositorio de cada checkpoint incluye su propio archivo LICENSE; no asuma que aplica Apache 2.0 sin verificar
- Publicaciones de modelos de Mistral AI (mistral.ai/news) y repositorios de Hugging Face — verifique la licencia asociada a la ficha de modelo concreta, incluidas las condiciones de tope de ingresos de la Modified MIT donde apliquen
- Términos de Uso de Gemma (ai.google.dev/gemma/terms) y Política de Uso Prohibido de Gemma (ai.google.dev/gemma/prohibited_use_policy) — los dos documentos que juntos rigen el uso de Gemma
- Repositorios de modelos DeepSeek (huggingface.co/deepseek-ai) — verifique el archivo LICENSE por checkpoint; las publicaciones insignia actuales son MIT
- Repositorios de modelos Phi (huggingface.co/microsoft) — los modelos Phi de Microsoft se distribuyen bajo una simple licencia MIT
- Repositorios de modelos GLM (huggingface.co/zai-org) — verifique el archivo LICENSE por checkpoint; la mayoría de las publicaciones actuales son MIT o Apache 2.0
- Repositorios de modelos OLMo (huggingface.co/allenai) — las publicaciones OLMo de Ai2 se distribuyen bajo Apache 2.0
- Repositorios de modelos Granite (github.com/ibm-granite) — los modelos Granite de IBM se distribuyen bajo Apache 2.0
- Página de licencia de Falcon LLM (falconllm.tii.ae) — verifique la licencia específica de versión; las condiciones han cambiado entre publicaciones de Falcon
- Open Source Initiative — Open Source Definition (opensource.org/osd) — el estándar de referencia usado en esta guía para distinguir "peso abierto" de "código abierto"