Una lista de lecturas dedicada a los modelos abiertos, actualizada el 26 de octubre de 2026, traza un panorama de los trabajos más útiles para comprender este campo de la inteligencia artificial. Sus referencias cubren las razones para publicar modelos cuyos pesos son accesibles al público, la brecha que los separa de los sistemas cerrados y la destilación, que la lista presenta como el debate más destacado de 2026.
- La brecha entre modelos abiertos y cerrados se reduce, hoy de cuatro a seis meses.
- Los mejores modelos abiertos proceden de laboratorios chinos desde 2024.
- Varias empresas occidentales sufren presiones por usar modelos chinos.
- La destilación centra el debate, aunque no hay prueba clara contra DeepSeek.
Para entender sus implicaciones, la lista cita primero el texto de Mark Zuckerberg, «Open Source AI is the Path Forward», publicado en julio de 2024 sobre el lanzamiento de Llama 3. También recomienda el estudio de Irene Solaiman, publicado en febrero de 2023, que invita a ver los modelos no como abiertos o cerrados, sino en una gradación, según las licencias, el coste de operación o el acceso a los datos. Sobre los riesgos, un artículo de Sayash Kapoor, Rishi Bommasani y sus coautores, fechado en febrero de 2024, concluye que los modelos de lenguaje centrados en texto solo aumentan de manera muy marginal los riesgos documentados.
Sobre el lugar de los modelos abiertos en la carrera tecnológica, la lista indica que la brecha con los modelos cerrados se ha reducido en los últimos años y que hoy sería de aproximadamente cuatro a seis meses. Según ella, los mejores modelos abiertos proceden todos de laboratorios chinos desde aproximadamente 2024. Un análisis de SemiAnalysis, publicado en agosto de 2026 bajo el título «Are Open Models Catching Up?», se basa en evaluaciones independientes para llegar a una conclusión similar. La lista cita también una declaración del responsable de producto de Z.ai, en 2025, sobre la puesta en línea de sus modelos: «Get it out fast. We open source it within a few hours.»
Empresas occidentales y la cuestión china
Varios políticos estadounidenses han interrogado a empresas sobre su uso de modelos chinos. La lista menciona a DoorDash, en una investigación reportada por CNBC el 31 de julio de 2026, así como a Airbnb y Anysphere, editor de Cursor, cuyo caso fue reportado por Bloomberg y Semafor el 29 de abril de 2026. Apple es citada sobre un acuerdo mencionado por el New York Times, reportado por Reuters el 17 de mayo de 2025, y Harvey aparece en agosto de 2026. La lista menciona también cambios voluntarios: Perplexity integró rápidamente DeepSeek R1 en enero de 2025, según Forbes, y Thomson Reuters se apoya en Qwen para alejarse de Claude, según Business Insider el 24 de agosto de 2026.
La destilación en el centro del debate
La destilación consiste en entrenar un modelo a partir de las respuestas producidas por otro modelo. La lista le dedica una sección completa, basándose en particular en un informe de Anthropic publicado en septiembre de 2026, que describe un uso a gran escala de sus productos por parte de actores prohibidos, mezclando destilación técnica e integración de Claude en otros servicios sin que los usuarios sean informados. Anthropic confirmó que esta técnica había sido utilizada por laboratorios chinos.
Un artículo de investigadores, entre ellos Panfilov y Shumailov, titulado «Stealing Reasoning Traces from Proprietary LLM APIs» y fechado en 2026, muestra además que ciertas interfaces de programación de laboratorios cerrados pueden permitir extraer de manera sistemática las huellas de razonamiento de los modelos. La lista recuerda sin embargo que no se ha establecido ninguna prueba clara de que DeepSeek haya destilado el modelo o1 de OpenAI para desarrollar R1, y señala que la destilación no resta nada, según ella, a la innovación de los laboratorios concernidos.
