ContactoContactoPublicado: 2026-04-25 · Actualizado: 2026-04-25
Un LLM propio open source es un modelo de lenguaje grande con pesos liberados públicamente (Qwen, Llama, Mistral) que se hostea en infraestructura propia o del cliente. Vos controlás los pesos, los datos de entrenamiento y la inferencia, sin enviar nada a APIs de terceros. NexoSmart construye sobre Qwen fine-tuned con method indexing, lo que permite cumplir GDPR de fábrica porque los datos del cliente nunca salen de su infraestructura.
NexoSmart
Qwen GitHub
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Significa que los pesos del modelo se publican bajo licencia abierta (Apache 2.0, MIT, o licencia comunitaria como Llama). Podés descargarlos, fine-tunearlos y deployarlos sin pedir permiso ni pagar tokens.
Qwen ofrece variantes desde 0.5B hasta 72B parámetros, soporte multilingüe (español/inglés/chino) y licencia comercial sin restricciones. Es el balance ideal entre calidad de razonamiento, costo de inferencia y flexibilidad de fine-tuning.
GPT-4 y Claude son modelos cerrados accesibles solo vía API. Pagás por token, los datos pasan por servidores del proveedor y no podés inspeccionar el modelo. Un LLM propio elimina esos tres problemas.
Cuando necesitás privacidad regulatoria (GDPR, salud, fintech), volumen alto (más de 100K tokens/mes), consistencia de tono, o cuando querés un cerebro racional fabricado en casa que no dependa de la roadmap de OpenAI.
No necesariamente. NexoSmart deployea en cloud privado del cliente o en su propia infra GPU compartida. Para Qwen 7B alcanza con una A10G; para 72B se necesita H100 o agrupación.
Migrás. Los pesos son tuyos y el fine-tuning puede portarse. NexoSmart actualiza el modelo base sin re-entrenar todo desde cero.
No. Qwen 2.5 72B y Llama 3.3 70B compiten cabeza a cabeza con GPT-4o en benchmarks de razonamiento y código.
Escrito por Maximiliano Rodríguez, Fundador y Director de NexoSmart
Última actualización: abril de 2026
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