Llama es la familia de modelos de inteligencia artificial de Meta (los de Facebook, Instagram y WhatsApp). Su gran diferencia con Claude o ChatGPT es que es de pesos abiertos: te puedes descargar el modelo y ejecutarlo en tu propia infraestructura, sin depender de la nube de nadie. Buena parte del mundo de la IA abierta se ha construido encima de Llama.
Te cuento qué es, qué modelos hay ahora mismo, cuánto cuesta usarlo y por qué importa que sea abierto.
Qué significa "pesos abiertos"
Cuando usas Claude o ChatGPT, mandas tus datos a los servidores de esas empresas. Funciona de maravilla, pero para algunas empresas (banca, salud, sector público) eso es un problema de regulación. Con un modelo de pesos abiertos como Llama, te lo descargas, lo pones en tu servidor, y tus datos no salen de casa. Esa es la baza.
Los modelos de Llama
A julio de 2026 la generación activa es Llama 4, con dos modelos que sí se han publicado: Scout, más ligero, y Maverick, más grande y con más capacidad. Un tercer modelo pensado como el más potente de la familia, Behemoth, se quedó por el camino: Meta lo entrenó pero nunca lo lanzó al público.
Un matiz importante: Meta también está construyendo modelos propios y cerrados (no descargables) en paralelo, algo que antes no hacía. O sea que Meta ya no apuesta solo por lo abierto, tiene las dos vías abiertas a la vez. Lo cuento porque cambia la lectura de Llama: ya no es "la alternativa abierta de la empresa que solo cree en lo abierto", es una pata más de una estrategia con las dos puertas abiertas.
Cuánto cuesta Llama
El modelo en sí es gratis de descargar y usar para la mayoría de empresas, con la licencia comunitaria de Meta. El límite está en el volumen: si tu producto supera un umbral muy alto de usuarios activos al mes, Meta te pide que negocies una licencia aparte. Para el 99% de proyectos, esto no aplica.
Ojo, "gratis" es solo el modelo. Si lo ejecutas tú, pagas la infraestructura (servidores con GPU) para correrlo, que puede salir caro según el tamaño del modelo. Si prefieres no montar nada, hay proveedores en la nube (Amazon, Microsoft, Groq, entre otros) que te lo sirven como API y cobran por uso, igual que con Claude o ChatGPT.
Cómo empezar con Llama
- Si solo quieres probarlo sin montar nada, busca un proveedor cloud que ofrezca Llama como API (pagas por uso, como cualquier otro modelo).
- Si quieres correrlo en tu propio servidor, descarga los pesos desde la web oficial de Meta o desde Hugging Face.
- Elige el tamaño de modelo según tu hardware: el más pequeño corre en un ordenador potente normal, el más grande necesita infraestructura seria.
- Revisa la licencia comunitaria antes de meterlo en producción, sobre todo si tu producto tiene mucho volumen de usuarios.
Llama y Mistral, la misma idea
Si esto te suena, es porque es la misma jugada que Mistral, el laboratorio europeo. Los dos apuestan por lo abierto frente a lo cerrado de Claude, ChatGPT o Gemini. La diferencia es el origen y el discurso: Mistral tira de soberanía europea, Meta tiene el músculo de una de las mayores empresas del mundo detrás.
Preguntas frecuentes
¿Llama es gratis? El modelo sí, para la inmensa mayoría de empresas. Lo que cuesta es la infraestructura para ejecutarlo, o el proveedor cloud si lo usas como API.
¿Necesito saber programar para usar Llama? Para probarlo vía API no. Para descargarlo y correrlo tú mismo, sí necesitas a alguien técnico en el equipo que monte y mantenga la infraestructura.
¿Es tan bueno como Claude o ChatGPT? Depende de la tarea. Para uso general los modelos cerrados suelen ir por delante en resultado y comodidad. Llama gana cuando lo que buscas es control total sobre dónde viven tus datos.
En una frase
Llama es la vía abierta de Meta para tener una IA potente sin depender de la nube de nadie, ideal si tu empresa tiene restricciones de datos, no si solo quieres la IA que mejor funcione sin complicarte.
Si tu empresa tiene un problema de dónde acaban sus datos, o quieres control total sin depender de una API ajena, los modelos abiertos como Llama son lo primero que miraría. Para el usuario normal que solo quiere una IA que funcione sin complicarse, lo cerrado sigue siendo más cómodo. Yo trabajo con Claude por resultado, pero entender que existe la vía abierta te da opciones.
Si quieres seguir de cerca este tipo de lanzamientos y cómo aplicarlos a tu empresa, suscríbete a digitalbrain.email.
Relacionado
