- OpenAI lanza gpt-oss-120b y gpt-oss-20b como modelos de lenguaje de pesos abiertos con licencia Apache 2.0.
- Permiten ejecución local, personalización, uso comercial y ofrecen rendimiento próximo a modelos propietarios como o3 y o4-mini.
- Centrados en razonamiento avanzado, cadena de pensamiento y soporte para herramientas autónomas.
- La seguridad ha sido prioritaria, con revisiones independientes y protocolos frente a usos maliciosos.
OpenAI ha dado un giro en su estrategia y ha presentado gpt-oss-120b junto a gpt-oss-20b, los primeros modelos de lenguaje de pesos abiertos que publica en más de un lustro. Este lanzamiento supone una ruptura con la política de desarrollos cerrados que venía aplicando la compañía, y abre la puerta a que desarrolladores, empresas y particulares puedan usar IA avanzada sin depender de servicios propietarios ni incurrir en grandes costes.
Ambos modelos se encuentran ya disponibles de manera gratuita en la plataforma Hugging Face y se distribuyen bajo licencia Apache 2.0. Esto permite a cualquier usuario ejecutarlos localmente, adaptarlos a tareas específicas, integrarlos en software propio e incluso utilizarlos con fines comerciales, sin ningún tipo de pago ni restricción adicional. OpenAI subraya que con este movimiento busca hacer la inteligencia artificial más accesible a nivel global y fomentar la innovación en un marco de transparencia y responsabilidad.
Características técnicas clave de gpt-oss-120b
El modelo gpt-oss-120b destaca por su arquitectura basada en “mixture-of-experts” (MoE), lo que le permite gestionar 117.000 millones de parámetros con una eficiencia notable: solo se activan 5.100 millones por cada token procesado. Esto hace posible que, pese a su tamaño, pueda ejecutarse en una sola GPU de 80 GB, un requisito accesible para centros de investigación y empresas con recursos medianamente avanzados. Por su parte, la variante gpt-oss-20b está orientada a dispositivos con menos memoria, pudiendo funcionar en hardware de consumo y hasta en portátiles con 16 GB de RAM.
En ambos casos, se ha apostado por el razonamiento avanzado mediante la técnica de cadena de pensamiento, permitiendo desglosar cada respuesta en pasos intermedios explicativos. Los modelos están entrenados con datos enfocados en STEM, programación y conocimiento general, lo que les proporciona una sólida base para tareas complejas y uso de herramientas específicas, como la búsqueda web o la ejecución de código Python.
Rendimiento y aplicaciones prácticas
Las pruebas comparativas muestran que gpt-oss-120b se acerca al nivel de o4-mini y supera a o3-mini de OpenAI en la mayoría de evaluaciones de programación, matemáticas competitivas y tareas de salud. El modelo gpt-oss-20b, siendo más ligero, logra competir con soluciones externas como DeepSeek R1 y supera algunos benchmarks en tareas concretas, especialmente en dispositivos edge.
Otro de los puntos fuertes es su capacidad de personalización: el usuario puede ajustar el grado de razonamiento (bajo, medio o alto) según la tarea, equilibrando así latencia y precisión. Esta configuración, junto a la opción de ejecutar los modelos sin conexión y tras un firewall, resulta especialmente útil en entornos corporativos con restricciones de privacidad o necesidades de auditoría.
Seguridad, auditoría y comunidad
OpenAI ha prestado especial atención a la seguridad y reducción de riesgos en estos modelos, retrasando su publicación para someterlos a rigurosas evaluaciones tanto internas como externas. Se han incorporado filtros y protocolos de alineación para evitar usos indebidos, como la generación de información sensible o la suplantación de identidades en ámbitos como la ciberseguridad o la biotecnología.
Además, la compañía ha invitado a la comunidad a participar en desafíos de red teaming, dotados con un fondo de 500.000 dólares para fomentar la detección de nuevas vulnerabilidades y amenazas emergentes.
En cuanto a limitaciones, OpenAI reconoce que, pese a su avanzada arquitectura, los modelos abiertos pueden presentar tasas de «alucinación» algo superiores a las de sus homólogos propietarios, y su entrenamiento se ha realizado principalmente con datos en inglés. Sin embargo, la documentación y los controles puestos en marcha facilitan la auditoría y el ajuste continuo de estos modelos, promoviendo un uso responsable y seguro dentro del ecosistema global de IA.
Integración, licencias y perspectivas de adopción
Los pesos de ambos modelos se ofrecen en formato MXFP4 y ya existen implementaciones de referencia para PyTorch, Apple Metal, y compatibilidad mejorada para plataformas como Azure, AWS, vLLM, llama.cpp, LM Studio, Baseten o Cloudflare. La licencia Apache 2.0 permite un uso extremadamente flexible, incluyendo la posibilidad de monetizarlos, redistribuirlos e integrarlos en herramientas de terceros.
Para el tejido empresarial español y europeo, la llegada de gpt-oss-120b y gpt-oss-20b abre nuevas vías para automatizar análisis, desarrollar asistentes inteligentes y mantener el control sobre los datos en sus propias infraestructuras, todo ello reduciendo costes y acelerando los ciclos de innovación. Teniendo en cuenta el potencial de la importancia de la inteligencia artificial en diferentes sectores, estas herramientas permiten experimentar e investigar en IA sin depender de APIs externas ni licencias restrictivas, impulsando el desarrollo tecnológico propio.
Este avance permite que los actores del sector tecnológico puedan contar con herramientas más abiertas, transparentes y adaptables, promoviendo así un ecosistema de innovación más colaborativo y responsable.
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