Cuando alguien busca “modelos de IA gratis para programar”, normalmente mezcla tres cosas distintas: modelos gratuitos en una plataforma, modelos open weights que puedes descargar y modelos realmente open source con licencias permisivas.
La diferencia importa. No es lo mismo usar un modelo gratis con límites en la nube que ejecutar pesos abiertos en tu ordenador.
Gratis, open source y open weights
- Gratis: puedes usarlo sin pagar, normalmente con límites.
- Open weights: los pesos están disponibles, pero la licencia puede tener restricciones.
- Open source: código, pesos y licencia permiten más libertad, aunque no siempre es así en IA moderna.
Familias que conviene mirar
Para programación, suelen aparecer familias como Qwen Coder, DeepSeek Coder, Code Llama, StarCoder, Codestral o modelos derivados orientados a código. La disponibilidad concreta cambia por plataforma y licencia.
Antes de usar uno en empresa, revisa licencia, uso comercial, requisitos de atribución y restricciones.
Qué modelo elegir según uso
- Autocompletado: modelos rápidos y pequeños pueden ser suficientes.
- Explicar código: necesitas buen seguimiento de contexto.
- Refactor: prioriza modelos más grandes y tests.
- Generar tests: funcionan bien si das ejemplos del estilo del proyecto.
- Agentes: necesitas buen razonamiento, tool use y contexto.
Hardware orientativo
Los modelos pequeños pueden funcionar en equipos modestos. Los modelos medianos o grandes necesitan más RAM, VRAM y paciencia. La cuantización reduce requisitos, pero también puede afectar calidad.
Para uso local serio, una GPU ayuda mucho. Para probar, puedes empezar con CPU y modelos pequeños, pero no esperes velocidad de servicio cloud.
Cómo evaluar un modelo
- Elige 5 tareas reales de tu proyecto.
- Pide solución y explicación.
- Ejecuta tests.
- Mide tiempo y correcciones necesarias.
- Revisa si respeta estilo y arquitectura.
Los benchmarks sirven como señal inicial, pero tu repositorio es la prueba real.
Conclusión
Para aprender y prototipar, los modelos gratuitos/locales son muy útiles. Para producción, no elijas solo por precio: revisa calidad, licencia, privacidad, coste de hardware y capacidad de verificación.