Entre el 3 y el 4 de agosto de 2026, en poco más de cuarenta y ocho horas, se publicaron tres modelos anunciados como "de pesos abiertos": MiniMax H3, LFM2.5-2.6B de Liquid AI y Shieldstral 1.0 de Mistral. Los tres se descargan de Hugging Face. Los tres aparecieron en los mismos titulares, en la misma lista, bajo la misma etiqueta.
Y los tres tienen realidades jurídicas completamente distintas. Uno de ellos, si tu empresa está en España, no lo puedes usar. Ni el modelo, ni lo que el modelo produce.
En junio escribí aquí que pesos abiertos no significa que el modelo quepa en tu servidor: la licencia es un permiso, no una capacidad, y GLM-5.2 con licencia MIT sigue necesitando cuatro H100. Este artículo es la otra mitad del mismo problema, y va en dirección contraria: aunque quepa, puede que no puedas usarlo. La semana del 3 de agosto lo dejó más claro que cualquier explicación teórica.
La conclusión práctica cabe en una frase: la licencia es el primer filtro, antes del benchmark y antes del hardware. Descargar un modelo que no puedes desplegar legalmente es tirar una tarde. Construir un producto encima es bastante peor.
Tres modelos de la misma semana que no son comparables
La costumbre del sector es alinear los lanzamientos por capacidad: parámetros, contexto, puntuación en tal benchmark. Con estos tres esa tabla no sirve, porque hacen cosas distintas y —lo importante— porque el eje que decide si puedes usarlos no aparece en ninguna de esas columnas.
- MiniMax H3 es un modelo omni-modal grande, orientado a generación de vídeo con audio. 33.000 millones de parámetros.
- LFM2.5-2.6B es un modelo pequeño de texto pensado para correr en dispositivo, sin GPU. 2.600 millones de parámetros.
- Shieldstral 1.0 es un modelo de guarda: no genera contenido para el usuario, clasifica contenido según una política. 3.000 millones de parámetros.
Ninguno compite con los otros dos. Lo que comparten es la etiqueta "pesos abiertos" y el hecho de que esa etiqueta, en agosto de 2026, ya no dice casi nada por sí sola. Uno está bajo Apache 2.0. Otro bajo una licencia propia con un umbral de facturación. El tercero bajo una licencia que excluye a la Unión Europea por nombre.
"Pesos abiertos" describe una forma de distribución —el fabricante publica el artefacto en lugar de servirlo solo por API—, no un régimen de derechos. Dos modelos igual de descargables pueden darte permisos radicalmente distintos. El fichero que resuelve la duda se llama LICENSE y está en el repositorio, al lado de los pesos.
MiniMax H3: cuando "abierto" no te incluye
MiniMax publicó H3 el 3 de agosto de 2026 con los pesos en Hugging Face, en el repositorio MiniMaxAI/MiniMax-H3. Técnicamente es el más llamativo de los tres: 33.000 millones de parámetros, omni-modal, capaz de generar clips de 4 a 15 segundos hasta 2K a 24 fps con audio estéreo nativo a 32 kHz. Se despliega con las piezas habituales del ecosistema abierto: SGLang, vLLM, Diffusers o ComfyUI.
Es exactamente el tipo de lanzamiento que dispara una conversación en cualquier estudio o agencia española: generación de vídeo con audio, en tu propia infraestructura, sin pagar por segundo a un servicio americano.
Entonces abres el LICENSE. Y ahí está esto:
"Excluded Territories" means the European Union, the United Kingdom, the Republic of Korea and the United States of America.
El territorio en el que la licencia te concede derechos se define, literalmente, como:
worldwide, excluding the Excluded Territories
Y la prohibición se enuncia así:
You may not use, reproduce, modify, distribute, or display the MiniMax H3 Works or any of their Outputs or results outside the Applicable Territory.
La Unión Europea está nombrada expresamente. No es una interpretación ni una cláusula ambigua sobre "cumplimiento de la normativa local": es una lista, y la UE está en ella. Si tu empresa opera desde España, ese modelo no está licenciado para ti.
El detalle que casi nadie ve: la prohibición alcanza a las salidas
Léelo otra vez: the MiniMax H3 Works **or any of their Outputs or results**.
La restricción no se limita a los pesos: alcanza a lo que el modelo produce. Es lo que más sorprende cuando lo explico, porque rompe el modelo mental por defecto —uno asume que, si logra ejecutar el modelo de alguna manera (un servidor en otra jurisdicción, un proveedor cloud fuera de la UE, un colaborador en otro país), el vídeo resultante es suyo—. Bajo esta licencia, no. El clip generado también es un Output y también está sujeto a la restricción territorial. Una arquitectura del tipo "lo genero fuera y lo traigo" no resuelve el problema, lo traslada: usar o exhibir el resultado dentro de un territorio excluido es exactamente lo que el texto prohíbe.
Si tu plan para usar un modelo consiste en encontrar el hueco geográfico por el que colarlo, no tienes un plan técnico: tienes un riesgo jurídico documentado por escrito y firmado por ti al aceptar la licencia. Y es un riesgo que no se manifiesta el primer día, sino cuando el producto funciona, factura y alguien se fija.
Y además: lo publicado no es el sistema completo
Hay una segunda letra pequeña, esta de naturaleza técnica. Lo que MiniMax ha publicado es H3-Base, a 768p. Los módulos de preproceso y de regeneración a 2K —la parte que lleva la salida hasta la resolución que aparece en el anuncio— no están entre los pesos publicados; se los reservó el fabricante.
Es decir: incluso quien esté en un territorio permitido y monte H3 en su infraestructura no obtiene el sistema que se anunció, sino su base. La demo se hace con la tubería completa; lo que te descargas es un trozo. Esa separación entre "lo que enseña el lanzamiento" y "lo que contiene el repositorio" no es exclusiva de este modelo, y conviene aprender a detectarla: ante cualquier publicación de pesos, ¿lo publicado reproduce por sí solo el resultado del anuncio, o hace falta algo que no está?
El umbral de facturación
Como último apunte, y aunque para una empresa de la UE sea irrelevante porque ya está fuera por territorio: la licencia de H3 exige autorización previa por escrito de MiniMax por encima de 20 million US dollars de facturación anual. Lo menciono porque el patrón —licencia abierta con techo de facturación— reaparece en el segundo modelo de esta semana, con un umbral bastante más bajo.
LFM2.5-2.6B: abierto con umbral, y por qué para una pyme española es utilizable
Liquid AI publicó LFM2.5-2.6B el 4 de agosto de 2026. Es el modelo de los tres que más gente va a poder usar de verdad, y el que más me interesa para el tipo de proyecto que hacemos.
Empecemos por lo que hace, que es lo relevante para una pyme: 2.600 millones de parámetros, 128K de contexto, tool calling nativo y una huella por debajo de 2,5 GB en inferencia. Corre con llama.cpp, MLX, vLLM, SGLang y ONNX, o sea, con prácticamente cualquier cosa que ya tengas montada.
Las cifras de rendimiento son medidas por Liquid, el propio fabricante, y hay que leerlas como tales:
| Hardware | Velocidad (medida por Liquid) |
|---|---|
| Apple M5 Max | 220 tokens/s |
| Ryzen AI Max+ 395 | 113 tokens/s |
| Teléfono móvil | 30 tokens/s |
El dato que cambia la conversación no es el número, es la nota al pie: todo eso es sobre CPU, sin GPU. Un modelo con 128K de contexto y llamada a herramientas corriendo a más de 100 tokens por segundo en un portátil de empresa es otra categoría de despliegue. No compite con los modelos frontera en tareas difíciles —ni lo pretende—, pero cubre clasificación, extracción estructurada, enrutado y asistencia sobre documentación sin comprar hardware ni sacar un dato de la máquina.
La letra pequeña: la LFM Open License v1.0
Ahora el LICENSE. Y aquí está el matiz que hay que conocer: LFM2.5-2.6B no es Apache 2.0 ni MIT. Se distribuye bajo una licencia propia, la "LFM Open License v1.0". La sección 5(a) dice:
The rights granted under this License for Commercial Use are conditioned upon You or Your Legal Entity not exceeding the Threshold.
Y el umbral se define como:
annual revenue of 10 million United States dollars ($10,000,000) or more
Con una consecuencia enunciada sin ambigüedad:
Any Commercial Use of the Work or a Derivative Work by a Legal Entity that exceeds the Threshold is not licensed.
Dos diferencias importantes con MiniMax H3, y ambas van a favor de Liquid. La primera: no hay restricción territorial. La licencia es mundial; una empresa de la UE está dentro. La segunda: el condicionante es económico y verificable —tu cifra de negocio— en lugar de geográfico. Además, las organizaciones sin ánimo de lucro cualificadas quedan exentas del umbral para uso no comercial o de investigación.
El ángulo honesto
Para la inmensa mayoría de pymes españolas, 10 millones de dólares de facturación anual es un techo holgado: en la práctica, LFM2.5-2.6B es perfectamente utilizable en un producto comercial real y no hace falta darle más vueltas. Pero es una condición, y las condiciones hay que conocerlas por tres razones:
- Un día puedes cruzar el umbral. No es un escenario desagradable e hipotético: es el que persigues. Si el producto funciona y la empresa crece, la licencia deja de cubrirte justo cuando más dependes de ella.
- El umbral es de la entidad, no del proyecto. El texto habla de
You or Your Legal Entity. Si el despliegue lo hace un grupo empresarial, la cifra que cuenta no es la del departamento que montó el piloto. - Se lo tienes que decir a tu cliente. Si eres proveedor y metes este modelo en el producto de un tercero, la condición viaja con la entrega. Callártela no te protege de nada.
Cuando una licencia de modelo incorpora un umbral —de facturación, de usuarios activos o de lo que sea—, apunta ese número en el mismo sitio donde llevas los vencimientos de contratos y renovaciones, no en el README del repositorio. Es un dato de negocio con consecuencias jurídicas, no una nota técnica. Y revísalo al cerrar cada ejercicio.
Fuentes primarias: el anuncio de Liquid AI y la ficha del modelo en Hugging Face.
Shieldstral 1.0: Apache 2.0, sin ataduras
El tercer lanzamiento de la semana, también del 4 de agosto de 2026, es Shieldstral 1.0 de Mistral. Y es el caso simple, que después de los dos anteriores se agradece: Apache 2.0, sin restricciones comerciales, sin restricciones territoriales, sin umbrales. Uso comercial, modificación, redistribución y ajuste fino, con la concesión expresa de patentes que trae Apache 2.0 de serie y que a los departamentos legales les gusta tener por escrito.
Técnicamente: 3.000 millones de parámetros, multimodal —texto e imagen— y corre en una sola GPU NVIDIA de 16 GB. Traducido a la tabla de "qué cabe dónde" de junio: esto entra en una máquina de sobremesa, no en un rack.
Lo que hace es distinto de lo habitual. Shieldstral es un modelo de guarda: decide si un contenido infringe una política. La aproximación clásica consiste en elegir de una taxonomía fija de categorías predefinidas por el fabricante —violencia, autolesión, contenido sexual— y conformarte con lo que hay. Aquí no: escribes la política que te importa como una pregunta en lenguaje natural, en tiempo de inferencia —"¿esto promueve violencia?"— y el modelo devuelve una probabilidad calibrada, sin reentrenar nada.
La diferencia operativa es grande, porque las políticas que de verdad necesita una empresa rara vez coinciden con una taxonomía genérica: "¿este mensaje contiene datos bancarios de un cliente?", "¿esta respuesta promete un plazo de entrega?", "¿esto es una queja que debe escalar a una persona?". Poder expresarlas como preguntas y ajustar el umbral de probabilidad convierte al moderador en una pieza mantenible por el equipo de producto, no en un proyecto de ML.
Mistral afirma que Shieldstral iguala o supera a modelos de guarda abiertos de hasta siete veces su tamaño. Es una afirmación del fabricante, no una medición independiente, y vale lo que valen todas: como indicio para meterlo en tu banco de pruebas, no como resultado.
Fuente: el anuncio de Mistral.
Apache 2.0 y MIT siguen siendo el patrón oro para cualquier cosa que vayas a meter en un producto que factura: no hay umbral que revisar cada año, no hay territorio que comprobar, no hay autorización previa que pedir. Cuando un modelo bajo una de estas dos licencias resuelve tu caso con calidad suficiente, elegirlo te ahorra un problema futuro que ni siquiera has empezado a tener.
La tabla que resume las tres licencias
Esta es la comparación que importa, y la que no aparece en ningún titular de lanzamiento:
| MiniMax H3 | LFM2.5-2.6B | Shieldstral 1.0 | |
|---|---|---|---|
| Fabricante / fecha | MiniMax · 3 ago 2026 | Liquid AI · 4 ago 2026 | Mistral · 4 ago 2026 |
| Licencia | Propia, con territorios excluidos | LFM Open License v1.0 | Apache 2.0 |
| Territorio | worldwide, excluding the Excluded Territories (fuera: UE, Reino Unido, Corea del Sur, EE. UU.) | Mundial, sin restricción | Mundial, sin restricción |
| ¿Usable desde España? | No | Sí | Sí |
| Umbral de facturación | Autorización previa por escrito por encima de 20 M$ | Uso comercial no licenciado a partir de 10 M$ anuales | Ninguno |
| ¿Alcanza a las salidas del modelo? | Sí: any of their Outputs or results | No hay restricción territorial que aplicar | No hay restricción |
| ¿Se publica el sistema completo? | No: solo H3-Base (768p); preproceso y regeneración a 2K reservados | Sí | Sí |
| Tamaño | 33.000 M parámetros | 2.600 M parámetros | 3.000 M parámetros |
| Hardware de referencia | Servidor con GPU (SGLang, vLLM, Diffusers, ComfyUI) | CPU, sin GPU; < 2,5 GB en inferencia | Una GPU NVIDIA de 16 GB |
Tres columnas, tres regímenes jurídicos, la misma etiqueta en la portada. Esa es toda la tesis del artículo.
Por qué "pesos abiertos" dejó de ser binario
Durante años, "¿es abierto?" admitía respuesta de sí o no, y en el fondo preguntaba una sola cosa: ¿puedo descargarme el artefacto? Cuando casi todo lo descargable venía bajo Apache 2.0 o MIT, la aproximación funcionaba. En 2026 ya no.
Publicar los pesos y conceder libertad de uso son dos decisiones independientes, y los fabricantes las están separando de forma deliberada: publicar pesos aporta adopción, comunidad y prensa técnica; restringir el uso protege el negocio, el mercado propio o la posición regulatoria. Se pueden hacer las dos cosas a la vez, y es lo que está pasando. De ahí que convenga sustituir la pregunta binaria por tres:
- ¿Puedo descargarlo? Casi siempre sí. Es la que todo el mundo hace y la que menos información aporta.
- ¿Puedo usarlo yo, desde aquí, para esto? Territorio, uso comercial, umbrales, uso aceptable, obligaciones de atribución. Es la pregunta cara.
- ¿Puedo ejecutarlo? VRAM, cuantización, KV cache, concurrencia. Es la aritmética de junio, y no la resuelve ninguna licencia.
Y un cuarto matiz que la semana del 3 de agosto ilustra bien: "pesos publicados" tampoco equivale a "sistema completo publicado". H3 publica su base y se guarda la tubería que produce el resultado del anuncio. Es legítimo y está declarado; comprobarlo antes de prometer nada es responsabilidad de quien evalúa.
Los términos "abierto", "open weights" y "open source" se usan como sinónimos en notas de prensa y no lo son. Software libre implica libertades de uso, estudio, modificación y redistribución sin discriminación de personas, grupos o campos de actividad. Una licencia que excluye a un territorio por nombre no cumple eso, aunque los pesos estén en Hugging Face y el botón de descarga funcione igual de bien.
El orden correcto de evaluación: licencia → hardware → benchmark
Casi todo el mundo evalúa modelos en el orden inverso al que debería, por una razón comprensible: los benchmarks son lo que sale en el anuncio. El resultado es invertir semanas comparando puntuaciones de modelos que después no se pueden desplegar, o no se pueden usar. El orden correcto tiene tres pasos, y cada uno descarta candidatos antes de que cuesten dinero.
1. Licencia (minutos)
Abre el LICENSE y busca cinco cosas: territorio, uso comercial, umbrales de facturación o de usuarios, alcance sobre las salidas y obligaciones de atribución o de política de uso aceptable. Si algo te deja fuera, has terminado: ese modelo no entra en la comparativa, por muy bien que puntúe. MiniMax H3 muere aquí para cualquier empresa española, y descubrirlo cuesta diez minutos frente a las semanas que cuesta descubrirlo después.
2. Hardware (una multiplicación)
Parámetros totales por bits por parámetro, dividido entre ocho, más margen para el KV cache de tu concurrencia real. Es la cuenta que desarrollé en la guía de junio, con la trampa de los mixture-of-experts incluida: los parámetros activos determinan la velocidad, pero la memoria la fijan los totales, porque todos los expertos deben estar residentes. De los tres modelos de esta semana, dos caben en hardware de pyme —LFM2.5 en CPU, Shieldstral en una GPU de 16 GB—, y eso, para la mayoría de casos empresariales reales, es mejor noticia que cualquier modelo de cientos de miles de millones de parámetros.
3. Benchmark (días, y solo con los supervivientes)
Solo ahora tiene sentido medir, y medir significa tu tarea, tus datos, tu métrica, no la tabla del fabricante. Con 50 a 200 casos reales de tu dominio ya tienes señal utilizable; los benchmarks de fabricante —los de Liquid, los de Mistral y los de cualquiera— sirven para decidir a quién invitas al banco de pruebas, no para decidir el ganador.
Los tres pasos están ordenados por coste creciente y capacidad de descarte decreciente: minutos que eliminan candidatos enteros, una multiplicación que elimina casi todo lo que sale en los titulares, y días de trabajo solo sobre lo que ha sobrevivido. Invertir el orden es la forma más habitual de gastar un mes en llegar a una conclusión que estaba en un fichero de texto.
Checklist antes de desplegar un modelo de pesos abiertos en un cliente
Esto es lo que revisamos antes de que un modelo abierto entre en una entrega. No es exhaustivo y no sustituye a un análisis jurídico, pero filtra lo que se rompe en la práctica.
| Comprobación | Qué buscas | Bandera roja |
|---|---|---|
¿Alguien ha leído el LICENSE entero? | Una persona concreta, una fecha, la versión del texto | "Es abierto, está en Hugging Face" |
| ¿Hay restricción territorial? | Ausencia de listas de territorios excluidos | La UE aparece nombrada en el texto |
| ¿Hay umbral de facturación o de usuarios? | El número exacto y a qué entidad aplica | Nadie sabe cuál es la cifra |
| ¿La restricción alcanza a las salidas? | Que el texto hable solo de los pesos | Outputs or results bajo la misma prohibición |
| ¿Lo publicado es el sistema completo? | Que el repositorio reproduzca el resultado del anuncio | Módulos "reservados" o versión base recortada |
| ¿Cuál es la versión del texto que aceptaste? | Copia guardada con fecha, junto al artefacto | Se da por hecho que la licencia no cambia |
| ¿El cliente conoce las condiciones? | Constan por escrito en la entrega | Se asume que "es abierto" y ya |
| ¿Cabe en el hardware del cliente? | La multiplicación hecha, con KV cache | Una cifra de VRAM copiada de un blog |
| ¿Hay medición en la tarea real? | 50–200 casos propios con resultado numérico | Solo la tabla del fabricante |
| ¿Hay alternativa si la licencia cambia? | Un segundo modelo, con licencia distinta, ya evaluado | No hay plan B |
Ese último punto conecta con algo que ya traté en cómo diseñar tu producto de IA con una salida probada: una licencia es una dependencia más, y las dependencias se diseñan con salida. Un modelo bajo licencia propia con umbral es un plan B más frágil que uno bajo Apache 2.0 o MIT, precisamente porque tiene una condición que puede dejar de cumplirse sin que nadie del equipo haga nada. Si el plan B de tu arquitectura es un modelo con techo de facturación, tu plan B caduca el día que la empresa crece.
Guarda una copia fechada del LICENSE junto a los pesos descargados, en el mismo sitio donde guardas las copias de seguridad. Las licencias de modelos se revisan y se reescriben, y el día que necesites demostrar bajo qué condiciones descargaste algo, la versión que importa es la que aceptaste, no la que está publicada hoy en el repositorio.
Aviso necesario
Este artículo es informativo y técnico, no asesoramiento jurídico. Las citas provienen de los textos de licencia publicados por cada fabricante en las fechas indicadas, y las licencias cambian: se revisan, se sustituyen y se reinterpretan. Ante una decisión concreta —integrar un modelo en un producto, entregarlo a un cliente, valorar si tu organización supera un umbral— hay que leer el texto vigente en ese momento y consultarlo con quien lleve lo legal en tu empresa. Lo que aquí ofrezco es criterio de ingeniería para saber qué preguntar y en qué orden, no la respuesta jurídica.
Cierre: el fichero de texto va antes que la GPU
De los tres modelos de esa semana de agosto, dos son buenas noticias para una pyme española y uno no existe. LFM2.5-2.6B pone 128K de contexto y llamada a herramientas en una CPU, con un umbral que la mayoría no va a rozar. Shieldstral 1.0 pone moderación con políticas escritas en lenguaje natural en una GPU de 16 GB, bajo Apache 2.0 y sin condiciones. MiniMax H3 es, para nosotros, un modelo que no está: no porque no quepa, sino porque su licencia nombra a la Unión Europea entre los territorios excluidos y extiende la prohibición hasta lo que el modelo produce.
Lo que ha cambiado no es que existan licencias restrictivas —siempre las hubo—, sino que conviven en la misma lista, la misma semana y bajo la misma etiqueta que las permisivas. Cuando todo lo descargable era Apache 2.0, ignorar el LICENSE salía barato. Ya no.
La regla, en una línea para llevar a un comité: descargable ≠ utilizable ≠ desplegable. Se comprueban en ese orden, cuestan minutos, una multiplicación y días respectivamente, y saltarse el primero es la forma más cara de perder un trimestre. Antes de mirar una sola puntuación, abre el fichero de texto.
En Lin-ia revisamos la licencia de cualquier modelo antes de que entre en una propuesta, y lo dejamos por escrito en la entrega: qué licencia, qué versión, qué condiciones y qué alternativa hay si alguna deja de cumplirse. Si estás valorando meter un modelo abierto en un producto y quieres una revisión técnica antes de comprometerte, cuéntanos tu caso y lo miramos contigo.
Lecturas relacionadas: pesos abiertos no significa que quepa en tu servidor y cómo diseñar tu producto de IA con una salida probada.
