Ranking actualizado el 22/09/2026
Para un uso comercial (SaaS, producto de pago, servicio interno de empresa), solo las licencias permisivas (Apache 2.0, MIT, BSD) permiten trabajar realmente con tranquilidad. Se descartan las licencias comunitarias con umbrales de usuarios y las licencias que no permiten el uso en producción.
MoE 33B/3B activos, Apache 2.0, especialista en programación con agentes. 68.2% SWE-Bench Verified, 128k ctx. Funciona en un Mac con 36 GB. Lanzamiento el 28 de abril de 2026.
ollama run laguna-xs.2
Variante MoE de Gemma 4. 26B/4B activos. Multimodal completo (texto+imagen+audio).
ollama run gemma4:26b
Primer dLLM abierto con licencia Apache 2.0: MoE 16B/1B + decodificador de difusión de 6.2B. Texto+visión unificados. Lanzamiento: 22 de abril de 2026.
# HuggingFace : inclusionAI/LLaDA2.0-Uni (Flash Attn 2 + CUDA 12.4 requis)
Modelo denso multimodal de 27B, lanzado el 22 de abril de 2026. 262k ctx (1M YaRN). SWE-bench Verified 77.2%.
ollama run qwen3.6:27b
Qwen 3.8 27B: modelo denso multimodal (texto + visión), 262k de contexto, ~16 GB de VRAM en Q4 (18 GB de pesos en Ollama). Apache 2.0, programación con agentes y visión.
ollama run qwen3.8:27b
GLM-4.7-Flash (MoE 31B, ~3B activos): la mejor relación código/VRAM de la clase 30B. MIT, 128k ctx, muy rápido en 3090/4090.
ollama run glm-4.7-flash
Modelo denso multimodal de 31B (texto+imagen+audio). Más de 140 idiomas, contexto de 256k. N.º 3 en Chatbot Arena open.
ollama run gemma4:31b
Denso de 30B, licencia Apache 2.0, 12 idiomas incluido el francés, 131k ctx, GQA 32Q/8KV. Llamadas a herramientas compatibles con OpenAI. Lanzamiento el 29 de abril de 2026.
ollama run granite4.1:30b
| Puesto | Modelo | Params | VRAM Q4 | Contexto | Licencia |
|---|---|---|---|---|---|
| #1 | Laguna XS.2 | 33B | 19 GB | 131 072 | Apache 2.0 |
| #2 | Gemma 4 26B-A4B MoE | 26B | 16 GB | 128 000 | Apache 2.0 |
| #3 | LLaDA 2.0 Uni 16B | 16B | 18 GB | 8 192 | Apache 2.0 |
| #4 | Qwen 3.6 27B | 27B | 16 GB | 262 144 | Apache 2.0 |
| #5 | Qwen 3.8 27B | 27B | 16 GB | 262 144 | Apache 2.0 |
| #6 | GLM 4.7 Flash | 31B | 19 GB | 128 000 | MIT |
| #7 | Gemma 4 31B | 31B | 18 GB | 256 000 | Apache 2.0 |
| #8 | Granite 4.1 30B Instruct | 30B | 17 GB | 131 072 | Apache 2.0 |
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Filtro estricto: la licencia contiene Apache, MIT o BSD. Se excluyen Llama Community (umbral de 700M MAU), Mistral NPL y Gemma (licencia personalizada permisiva, pero con cláusulas de uso aceptable).
Criterios considerados:
La puntuación es totalmente transparente: consulta nuestra metodología para conocer los detalles del cálculo de VRAM/tokens/seg.
¿Se puede usar Llama 3.3 70B libremente con fines comerciales?
No, Llama 3.3 se distribuye bajo la "Llama 3.3 Community License": es de libre uso salvo que tu producto supere los 700 millones de MAU. Para un futuro producto dirigido al público general, esto supone un riesgo. Es preferible elegir Qwen (Apache 2.0) o Mistral (Apache 2.0 en los modelos abiertos).
¿Y Gemma de Google?
Gemma se distribuye bajo la "Gemma License", permisiva pero con una cláusula de uso aceptable (no para armas, vigilancia masiva, etc.). Para la mayoría de los usos B2B, está bien, pero lee la licencia atentamente si tu producto está relacionado con la defensa o la seguridad.
¿Puedo hacer un ajuste fino de un modelo con licencia Apache 2.0 y revenderlo?
Sí — Apache 2.0 permite la modificación y redistribución, incluso comercial. Solo debes mantener la atribución y la licencia en los pesos redistribuidos. Tus propios datos de entrenamiento siguen siendo tuyos.
Qwen proviene de China — ¿hay un riesgo legal?
Los modelos Qwen están publicados bajo Apache 2.0 por Alibaba Cloud. La licencia es válida internacionalmente. Para usos muy sensibles (defensa, salud), algunas empresas prefieren Mistral (🇫🇷) o IBM Granite (🇺🇸) por la trazabilidad de origen.