Los modelos Llama en detalle: de Llama 2 a Llama 4 y qué significa realmente el código abierto en la IA

Quien solo conoce la aplicación de Meta AI o el campo de chat de WhatsApp ve únicamente la superficie. Por debajo trabaja una familia de modelos de IA llamada Llama, que Meta publica en varias generaciones desde 2023. Lo especial de este caso: a diferencia de ChatGPT, Claude o Gemini, con Llama prácticamente cualquiera puede descargar los llamados pesos del modelo y ejecutarlo en su propio hardware, en lugar de tener que pasar obligatoriamente por los servidores de un proveedor. Este artículo explica qué significa esto en concreto, en qué se diferencian las versiones de Llama y dónde esta apertura marca realmente una diferencia en la vida cotidiana y profesional.

¿Qué significa realmente «código abierto» o «peso abierto» en una IA?

La diferencia con ChatGPT, Claude y Gemini

En la mayoría de los chatbots de IA conocidos, como ChatGPT de OpenAI, Claude de Anthropic o Gemini de Google, el cálculo propiamente dicho se ejecuta exclusivamente en los servidores del proveedor correspondiente. Se escribe una pregunta, la solicitud viaja por internet hasta el centro de datos del proveedor, allí se procesa y la respuesta vuelve. El modelo en sí —es decir, el enorme archivo con los patrones de «razonamiento» entrenados— permanece siempre en manos del proveedor y no puede ser consultado ni descargado por nadie externo.

Con Llama esto es diferente. Meta publica los pesos del modelo entrenado para su descarga. Quien disponga de los requisitos técnicos necesarios puede instalar y ejecutar Llama en su propio servidor, en su propio entorno en la nube o incluso en un PC potente, sin que se envíe una sola solicitud a los servidores de Meta. Precisamente por eso, en el caso de Llama se habla con más precisión de «peso abierto» (open weight) en lugar de software de código abierto en el sentido clásico: los resultados entrenados son abiertos y utilizables, pero los datos exactos de entrenamiento y el proceso completo de entrenamiento no son totalmente públicos.

¿Qué significa esto en concreto: autohospedar en lugar de usar un servicio en la nube?

«Autohospedar» significa que una empresa o una persona particular con conocimientos técnicos configura el software de forma que la IA se ejecute en su propio hardware, ya sea un servidor propio en la oficina, un servidor alquilado en un centro de datos alemán o una nube privada. La gran ventaja: todos los datos que se introducen en la IA nunca salen, en este caso, de la propia infraestructura. No hay ninguna empresa externa que lea, almacene o analice las solicitudes para sus propios fines. Esta es la diferencia estructural decisiva con Meta AI como producto acabado, que siempre se ejecuta a través de los propios servidores de Meta, o con ChatGPT y Claude, en los que el autoalojamiento no es técnicamente posible en absoluto.

Un modelo de peso abierto como Llama es como una receta que se puede descargar y cocinar en la propia cocina. Un chatbot clásico en la nube es como un restaurante al que hay que ir siempre, porque nunca se llega a ver la receta.

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Las generaciones de Llama de un vistazo

Llama 1 y 2: los inicios

La primera versión de Llama, de la primavera de 2023, estaba pensada inicialmente solo para fines de investigación y sirvió sobre todo para que los modelos de IA abiertos empezaran a tomarse en serio. Con Llama 2, en el verano de 2023, Meta abrió por primera vez explícitamente el uso también para fines comerciales, sentando así las bases de una amplia comunidad de desarrolladores que trabaja sobre Llama.

Llama 3: el gran avance

Con Llama 3, en 2024, Meta mejoró sobre todo la calidad de las respuestas, el multilingüismo y la capacidad de manejar textos considerablemente más largos. Llama 3 se considera la versión con la que los modelos abiertos pudieron competir por primera vez en serio con los mejores modelos cerrados, y se convirtió en la base de numerosas aplicaciones empresariales.

Llama 4: Scout, Maverick y Behemoth

La generación actual, Llama 4, llegó en abril de 2025 y trajo un importante salto técnico: los modelos están construidos desde el principio de forma «multimodal», es decir, entienden no solo texto, sino también imágenes en un único modelo. La familia consta de varios tamaños: Llama 4 Scout es la variante más compacta y eficiente para tareas más sencillas y para su uso con hardware limitado. Llama 4 Maverick es la variante más potente y polivalente para tareas más exigentes. Llama 4 Behemoth es, con diferencia, el modelo más grande de la familia y sirvió inicialmente sobre todo como «modelo profesor» interno, con el que se entrenaron las variantes más pequeñas; a mediados de 2026 todavía no estaba definitivamente aclarado si y cuándo Behemoth estará disponible públicamente como modelo independiente.

La licencia de Llama: lo que conviene saber

Aunque Llama se suele denominar a menudo «modelo de código abierto», en sentido estricto esto no es del todo correcto. Según la definición oficial de software de código abierto, el uso debería ser completamente sin restricciones, y ese no es el caso de Llama. Meta permite el uso comercial de forma muy amplia, con una excepción importante: quien opere un producto o servicio con más de 700 millones de usuarios activos mensuales necesita una licencia independiente directamente de Meta. Para la inmensa mayoría de las empresas, incluidas las pymes más grandes o las empresas inmobiliarias, este límite carece por completo de relevancia práctica, ya que se encuentra órdenes de magnitud por debajo. No obstante, es importante conocer las condiciones exactas de la licencia antes de integrar Llama de forma permanente en un producto propio.

Para casi cualquier empresa normal en Alemania, el límite de licencia de 700 millones de usuarios es pura teoría. Lo relevante es cómo y dónde se ejecuta Llama, no si está legalmente permitido.

Ejemplos de uso en la vida cotidiana y profesional

Ejemplo 1: preguntas cotidianas en el chat

El uso más sencillo se da a través de Meta AI: una pregunta sobre una receta de cocina, una traducción, un breve resumen de un texto. Aquí Llama se ejecuta en segundo plano en los propios servidores de Meta, sin que el usuario o la usuaria se dé siquiera cuenta.

Ejemplo 2: los desarrolladores construyen sus propias aplicaciones

Una empresa de software puede descargar un modelo Llama e integrarlo en su propia aplicación, por ejemplo un chatbot de atención al cliente, sin pagar por cada solicitud individual a un proveedor de nube externo. Los costes recurrentes consisten entonces en el propio servidor, en lugar de en una facturación por solicitud.

Ejemplo 3: datos sensibles en el sector inmobiliario y financiero

Un ejemplo de la práctica: una agencia inmobiliaria quiere crear textos de dosieres, descripciones de inmuebles o notas internas sobre posibles compradores con ayuda de la IA, sin que los datos de clientes, precios de compra o borradores de contratos se transmitan a un proveedor de nube estadounidense. Con un modelo Llama alojado por cuenta propia en un servidor en Alemania, esta información permanece por completo dentro de la propia infraestructura. Esto no sustituye una plena conformidad con la protección de datos, pero sí supone una diferencia estructural respecto a un chatbot en la nube, en el que los datos salen por principio de la propia empresa. Es importante tener en cuenta que el esfuerzo de configuración, mantenimiento y actualización de un modelo propio es real y debe planificarse de forma realista antes de decidirse por esta opción.

Ejemplo 4: traducción y multilingüismo en administraciones públicas

Algunos organismos públicos o equipos de tramitación más grandes utilizan modelos abiertos como Llama para clasificar previamente solicitudes en varios idiomas o para preformular respuestas estándar, sin transmitir datos de ciudadanos a un servicio de nube externo.

Ejemplo 5: un sencillo cálculo sobre la lógica de costes

Supongamos que una pequeña empresa procesa mensualmente unas 50.000 solicitudes de IA para la redacción de textos. A través de un chatbot comercial en la nube con facturación por solicitud, según el proveedor y el tamaño del modelo, pueden acumularse rápidamente varios cientos de euros al mes, ya que los costes aumentan con el volumen de uso. En cambio, un servidor propio con un modelo Llama más compacto como Scout genera costes en gran medida fijos de alquiler y funcionamiento del servidor, independientemente de si se procesan 10.000 o 80.000 solicitudes al mes. A partir de cierto volumen de uso, el funcionamiento propio puede resultar así más económico que la facturación continua por solicitud, aunque solo si ya se dispone de los conocimientos técnicos necesarios para la configuración y el mantenimiento, o si estos se contratan. Para un uso pequeño e irregular, un servicio en la nube suele seguir siendo la opción más práctica.

Preguntas frecuentes

¿Se puede usar Llama de forma completamente gratuita?

La descarga y el uso de los pesos del modelo son gratuitos para la gran mayoría de los casos de uso. Los costes surgen del funcionamiento, es decir, del hardware del servidor o de la capacidad de cálculo en la nube necesaria para ejecutar el modelo.

¿Necesito conocimientos de programación para ejecutar Llama por mi cuenta?

Para el funcionamiento independiente suelen ser necesarios conocimientos técnicos especializados o un proveedor de servicios informáticos. Para el uso normal a través de Meta AI en WhatsApp o en la aplicación, en cambio, no se necesitan conocimientos previos.

¿Un modelo Llama alojado por cuenta propia es automáticamente conforme con el RGPD?

No, nada es automático. Sin embargo, el autoalojamiento crea el requisito técnico para que los datos no tengan que salir de la propia empresa, lo cual constituye una base importante para soluciones respetuosas con la privacidad. La implementación jurídica concreta sigue siendo necesaria de todos modos.

¿Cuál es la diferencia entre Llama 4 Scout y Maverick?

Scout es la variante más compacta y eficiente en recursos para tareas más sencillas y servidores más pequeños, mientras que Maverick es la variante más potente para aplicaciones más exigentes, con la correspondiente mayor necesidad de hardware.

¿Puede cualquier empresa utilizar Llama en sus propios productos?

Para la inmensa mayoría de las empresas, sí, dentro de las condiciones de la licencia de Llama. Solo en el caso de servicios con más de 700 millones de usuarios activos mensuales es necesario un acuerdo independiente con Meta.

Quien, tras este análisis técnico en profundidad, quiera volver a situar el producto final Meta AI en la vida cotidiana, encontrará el resumen en la página del proveedor sobre Meta. Una comparación con los demás grandes proveedores de IA está disponible en la página general del clúster de modelos de IA.