OpenAI dio un paso que muchos en la comunidad tecnológica ven como histórico: presentó gpt-oss-120b y gpt-oss-20b, dos modelos de lenguaje con “pesos abiertos” que pueden descargarse y ejecutarse sin coste alguno. Es la primera vez en más de cinco años que la compañía libera modelos de esta envergadura para uso libre, algo que no ocurría desde el lanzamiento de GPT-2 en 2019.
A diferencia de sus predecesores más conocidos, como GPT-3 o GPT-4, que solo podían utilizarse a través de la API de OpenAI y con conexión a sus servidores, los nuevos modelos pueden instalarse localmente y funcionar incluso sin internet. Esto supone un cambio radical para desarrolladores, empresas y entusiastas, que ahora tienen control total sobre la tecnología, sus datos y sus posibles adaptaciones.
Dos opciones para distintos usuarios
La familia gpt-oss llega en dos versiones. Por un lado, gpt-oss-120b, un modelo de gran escala con 120 mil millones de parámetros, diseñado para entornos profesionales con hardware potente, como una GPU Nvidia H100 de 80 GB.
Por otro, gpt-oss-20b, mucho más ligero y con 20 mil millones de parámetros, capaz de ejecutarse en un portátil común con 16 GB de memoria. Esta dualidad abre el abanico para que tanto grandes compañías como pequeños desarrolladores puedan experimentar con IA avanzada.
Ambos modelos se apoyan en una arquitectura denominada Mixture-of-Experts (MoE). A diferencia de los modelos convencionales que activan todos sus parámetros para cada consulta, MoE elige de forma inteligente solo una fracción de ellos. Esto significa que, aunque el modelo “grande” tenga 120 mil millones de parámetros, en cada respuesta solo utiliza alrededor de 5 mil millones, reduciendo el consumo de recursos sin sacrificar capacidad.
Qué pueden hacer
OpenAI no ha limitado las funciones de estos modelos a la simple conversación. Los gpt-oss pueden realizar búsquedas en la web, escribir y ejecutar código en Python, procesar textos extensos y hasta operar como agentes autónomos que cumplen tareas sin supervisión constante. Una característica nueva y llamativa es la posibilidad de ajustar el “nivel de razonamiento” de las respuestas: bajo para tareas rápidas, medio para equilibrio entre velocidad y detalle, o alto para análisis más complejos.
El contexto que manejan también es significativamente mayor. Gracias a la codificación posicional RoPE y otras optimizaciones, estos modelos pueden procesar hasta 128 mil tokens en una sola interacción, lo que permite trabajar con documentos largos, bases de datos de texto o cadenas de instrucciones complejas sin perder coherencia.
Licencia abierta y control total
Uno de los puntos más relevantes es la licencia Apache 2.0 bajo la que se distribuyen. Esta licencia permisiva permite usar, modificar, redistribuir e incluso monetizar productos derivados de estos modelos sin pagar regalías ni pedir permiso.
En la práctica, significa que cualquier empresa puede integrar gpt-oss en sus servicios, adaptarlo a su dominio específico o incorporarlo en dispositivos, todo sin depender de la infraestructura de OpenAI.
Además, la ejecución local abre un abanico de ventajas en privacidad y seguridad. Al no depender de servidores externos, las organizaciones pueden procesar información sensible manteniendo el control absoluto de sus datos.
Seguridad y responsabilidad
Aunque la apertura de modelos tan potentes genera entusiasmo, también plantea desafíos. OpenAI asegura que ha sometido a gpt-oss a rigurosas pruebas de seguridad, incluyendo evaluaciones con versiones “ajustadas maliciosamente” para medir su potencial en áreas de riesgo, como biotecnología o ciberseguridad. Según la compañía, ninguno de los dos modelos alcanza capacidades peligrosas en esos ámbitos, aunque recuerdan que el uso responsable sigue siendo clave.
Un movimiento con implicaciones estratégicas
Este lanzamiento no ocurre en el vacío. En los últimos años, laboratorios como Meta, con su serie Llama, y empresas chinas como DeepSeek o Alibaba con Qwen, han apostado por modelos de código abierto cada vez más potentes. Al liberar gpt-oss, OpenAI se posiciona de nuevo en ese terreno, enviando un mensaje claro: la competencia por la inteligencia artificial abierta está lejos de terminar.
La jugada también busca reforzar la comunidad de desarrolladores y fomentar la innovación fuera de los límites de la API de la empresa. Para Sam Altman y su equipo, un ecosistema saludable de modelos abiertos es esencial para que la IA “sea accesible y beneficiosa para todos”.
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