Qué es OpenEuroLLM
Llevo unos días leyendo sobre OpenEuroLLM y creo que vale la pena darle un ojo. Básicamente es la gran apuesta europea por tener modelos de lenguaje abiertos, entrenados con datos multilingües y pensados específicamente para nuestras lenguas y nuestros contextos. La idea de fondo es sencilla, pero muy potente: que empresas, administraciones o investigadores puedan descargar los pesos, adaptarlos y usarlos sin depender al 100 % de proveedores externos.
Detrás de todo esto hay bastante músculo institucional. El proyecto se apoya en la infraestructura de supercomputación europea a través de EuroHPC, con financiación de la Comisión Europea y la participación de centros de supercomputación, universidades y laboratorios de varios países. Es decir, no es una iniciativa pequeña ni experimental: estamos hablando de entrenamientos reales en máquinas como LUMI, LEONARDO o MareNostrum 5.
El objetivo principal es bastante claro: soberanía tecnológica. Europa quiere reducir su dependencia de modelos cerrados desarrollados fuera, asegurarse de que los pesos sigan accesibles en el tiempo y, además, corregir uno de los grandes problemas de la IA actual: el sesgo brutal hacia el inglés. OpenEuroLLM quiere entrenar de verdad en las lenguas de la UE, con corpus europeos y evaluaciones pensadas para nuestros propios dominios.
También hay un enfoque muy fuerte en la transparencia. La intención es publicar no solo los modelos, sino también cómo se han filtrado los datos, qué criterios se han seguido para entrenarlos y cómo se han evaluado. Esto, para quien trabaja con modelos en entornos sensibles (administraciones públicas, sector legal, sanidad, etc.), es una diferencia enorme frente a muchas soluciones “caja negra”.
Si todo va según lo previsto, a lo largo de 2025 deberían empezar a aparecer las primeras versiones públicas: modelos base y variantes alineadas, junto con guías para desplegarlos en local o en la nube, y herramientas para afinarlos a casos concretos. Tocará estar atentos a las licencias, porque ahí estará una de las claves para su adopción real en productos comerciales.
A mí, personalmente, lo que más me atrae del proyecto es que pone sobre la mesa una alternativa real al modelo de “todo pasa por tres grandes proveedores”, y que lo hace desde una lógica mucho más abierta: pesos descargables, posibilidad de ajuste local, y sin ataduras fuertes a una única plataforma. Si sale bien, puede marcar un antes y un después en cómo se construyen soluciones de IA en Europa.
Cronología
- 2024: anuncio del programa para entrenar modelos fundacionales abiertos aprovechando la infraestructura EuroHPC.
- 2024-2025: arranque de los primeros entrenamientos en superordenadores de la red (por ejemplo, LUMI, LEONARDO o MareNostrum 5) con especial foco en datos multilingües y europeos.
- 2025: primeras versiones públicas previstas (modelos base y variaciones alineadas) según la hoja de ruta inicial compartida por el consorcio.
Lo que se pretende
- Soberanía tecnológica: reducir dependencia de proveedores extracomunitarios y garantizar que los pesos sigan accesibles en el tiempo.
- Multilingüismo real: entrenar con corpus fuertes en las lenguas de la UE, no solo en inglés, y evaluar con benchmarks europeos.
- Transparencia: publicar la trazabilidad de datos, procesos de filtrado y métricas de evaluación.
- Ajuste local: facilitar fine-tuning y despliegue privado, algo especialmente relevante para sector público y pymes.
Cómo probarlo, toca esperar a que salga
- Descarga de pesos: se distribuirán modelos base y alineados; convendrá revisar licencias y términos de uso para casos comerciales.
- Instrucciones de despliegue: el consorcio suele acompañar guías para ejecutar el modelo en GPU on-premise o en la nube, junto a ejemplos de inferencia.
- Finetuning: se esperan scripts y datasets de referencia para adaptarlo a dominios específicos (servicios públicos, documentación técnica, jurídico, etc.).