OpenAI ha sacudido el sector de la inteligencia artificial con el lanzamiento de GPT-OSS-120B y GPT-OSS-20B, dos modelos de peso abierto que pueden ejecutarse tanto en servidores de alto rendimiento como en ordenadores personales y dispositivos móviles de gama alta. Este movimiento supone un giro respecto a su enfoque tradicional de mantener sus sistemas de IA bajo control propietario y responde a la demanda cada vez mayor de herramientas flexibles, auditables y verdaderamente accesibles.
El anuncio ha generado expectación en la comunidad tecnológica, ya que es la primera vez desde 2019 (con GPT-2) que OpenAI libera modelos de estas características. Ahora, investigadores, startups, empresas y desarrolladores independientes tienen la posibilidad de descargar y adaptar estos modelos sin coste y con uso comercial permitido, una opción que, hasta el momento, solo ofrecían algunos competidores como la serie Llama de Meta o DeepSeek desde China.
Dos modelos, enfoques diferentes
Los modelos presentados cubren diferentes necesidades:
- GPT-OSS-120B cuenta con unos 120.000 millones de parámetros y puede ejecutarse con una única GPU de 80 GB, algo que lo hace ideal para centros de investigación, universidades o empresas tecnológicas con infraestructuras más avanzadas.
- GPT-OSS-20B es mucho más ligero y funciona en equipos con solo 16 GB de memoria, permitiendo su uso a usuarios avanzados y pequeñas empresas que no disponen de recursos grandes, incluso facilitando la experimentación en portátiles o entornos descentralizados.
Ambos modelos se despliegan bajo licencia Apache 2.0, lo que permite su modificación, adaptación y explotación comercial sin necesidad de permisos adicionales o pago de regalías.
La arquitectura de “mixture-of-experts” (MoE) dota a estos sistemas de eficiencia operativa, ya que solo una parte de los parámetros se activa en cada consulta, lo que reduce el consumo de recursos y mejora la velocidad en comparación con otros modelos de similares características.
Capacidades y aplicaciones
Entre las ventajas de estos modelos destacan:
- Razonamiento de cadena de pensamiento (Chain-of-Thought), sin necesidad de entrenamiento supervisado directo.
- Soporte para funciones estructuradas y llamadas de herramientas externas como navegación web o interpretación de código Python.
- Permiten ajustar el nivel de razonamiento en función del contexto o la tarea.
- Amplitud de contexto de hasta 131.072 tokens, apta para trabajos extensos y complejos.
- Compatibilidad con flujos de trabajo automatizados y agentes, así como generación de texto, código y respuestas en lenguaje natural.
También, estos modelos pueden ser afinados por los usuarios para tareas específicas, gracias a las guías técnicas y documentación proporcionadas. Además, están listos para integrarse en plataformas open-source como Hugging Face, llama.cpp u Ollama, y en servicios cloud como AWS o Azure.
Un regreso al espíritu abierto y la competencia global
Con esta apuesta, OpenAI busca reconectar con el ecosistema de código abierto, del que se había distanciado en los últimos años. La iniciativa llega en un contexto de competencia internacional, donde laboratorios de IA chinos como DeepSeek y Alibaba, así como Meta con su serie Llama, han apostado fuerte por la apertura de modelos, poniendo presión sobre los gigantes tecnológicos occidentales.
Los directivos de OpenAI destacan que la privacidad y el control sobre la IA pasan a estar en manos del usuario final. Sam Altman, CEO de la compañía, subraya que el objetivo es maximizar el acceso y el beneficio colectivo, mientras que Greg Brockman, cofundador, defiende el derecho de la gente a personalizar y ejecutar su propia inteligencia artificial dentro de sus propios sistemas y cortafuegos.
Este impulso se ve reforzado por la colaboración con Amazon Web Services (AWS), que facilita el despliegue a escala y aumenta la competitividad de la propuesta frente a alternativas como Gemini de Google o DeepSeek-R1. Las pruebas internas indican una mayor eficiencia y una reducción significativa en los costes de operación para usuarios empresariales.
Seguridad y evaluación de riesgos
La liberación de modelos de peso abierto conlleva nuevos desafíos en materia de seguridad. OpenAI ha diseñado y hecho públicas metodologías de evaluación que simulan escenarios de uso malicioso extremo, como su empleo en biotecnología o ciberseguridad ofensiva. A tal efecto, se han realizado pruebas tanto internas como externas, y se ha ajustado el sistema para limitar riesgos en estos dominios.
En términos comparativos, las tasas de respuestas incorrectas o «alucinaciones» son algo superiores respecto a los modelos cerrados, pero el nivel de riesgo ha sido considerado bajo por la propia compañía y entidades externas. Esto permite su publicación en condiciones seguras, con un control y evaluación constante.
Una característica notable de estos modelos es la transparencia en la cadena de razonamiento, lo cual facilita la auditoría del comportamiento y ayuda a prevenir desviaciones o errores, incrementando la confianza en aplicaciones sensibles.
¿Dónde descargar y cómo empezar?
Los pesos y la documentación están disponibles de manera gratuita en Hugging Face y pueden desplegarse fácilmente en plataformas cloud como AWS, Azure o Databricks. También existe una web de pruebas para experimentar con sus capacidades antes de su instalación.
OpenAI ofrece instrucciones y recursos para realizar fine-tuning y facilitar la integración en diversas herramientas de IA, permitiendo que tanto principiantes como expertos aprovechen al máximo GPT-OSS-120B y GPT-OSS-20B.
Este lanzamiento representa una nueva etapa en la democratización de la inteligencia artificial, permitiendo que la comunidad analice, adapte y contribuya en una infraestructura abierta, flexible y de alto rendimiento. OpenAI reafirma su liderazgo, promoviendo la innovación en todos los sectores y devolviendo el control a quienes desean trabajar con IA bajo sus propias condiciones.