Abliteration AI, una empresa lanzada en diciembre de 2025 por el ingeniero Devon Thomas, da acceso desde una web a modelos de pesos abiertos sin la capacidad de negarse a responder. Importa porque abre una tercera vía entre los asistentes con filtros de ChatGPT o Claude y montar tu propio servidor. Lo cuenta Wired en un reportaje basado en entrevistas con Thomas y con otros creadores de modelos sin censura.
Qué es abliterar un modelo y quién vende el resultado
Thomas tiene 36 años y entró en Apple en 2020 como ingeniero. Según Wired, su problema empezó en noviembre de 2025. Los modelos de los grandes laboratorios rechazaban tareas útiles en sus prototipos.
Le bloquearon peticiones e incluso le cerraron una cuenta cuando analizaba registros de ciberataques o intentaba identificar qué usuarios de una app pagarían por una función nueva. Montó entonces un clúster doméstico de 20.000 dólares para ejecutar modelos abiertos. Seguían rechazando consultas.
La solución fue la abliteración. Wired explica que el término mezcla «ablación» y «obliteración». Nació tras un trabajo académico de 2024 que mostró que el rechazo de un modelo depende de un mecanismo sorprendentemente simple, una especie de interruptor en sus pesos. Si se elimina, el modelo deja de negarse.
La técnica ya está extendida. En Hugging Face hay más de 12.000 modelos etiquetados como «abliterated», y los siete más populares superaron el millón de descargas en el último mes. Según Wired, abliterar no es ilegal, aunque si rompe las condiciones de algunas licencias es una zona gris.
La herramienta más usada es Heretic, creada por Philipp Emanuel Weidman. Thomas la probó y vio mercado: empresas de ciberseguridad que quieren simular a hackers y estafadores. En diciembre de 2025 abrió Abliteration AI, que al principio corría en su sistema casero, algo inestable. Sus primeros usuarios eran sobre todo del sector de la ciberseguridad.
Cuatro formas de acceder a un modelo menos restringido
Wired no publica tarifas de Abliteration AI, así que la comparación es de acceso y condiciones, no de precio. Esto es lo que se desprende del reportaje:
| Opción | Cómo se accede | Restricciones | Condiciones |
|---|---|---|---|
| ChatGPT y Claude (OpenAI, Anthropic) | Servicio alojado por la empresa | Rechazan ciertas peticiones de ciberseguridad, contenido adulto y temas políticamente sensibles | Las dos compañías cobran un extra por modelos sin las salvaguardas habituales de ciberseguridad |
| Mythos (Anthropic) y programa similar de OpenAI | Programa Glasswing, solo para partes de confianza | Menos restricciones; encuentra y explota vulnerabilidades a velocidad sobrehumana | No está abierto al público general |
| Modelos abiertos modificados, como Dolphin o los abliterados con Heretic | Descarga y ejecución en tu propio equipo | Sin rechazos | Exige hardware; Thomas montó un clúster de 20.000 dólares |
| Abliteration AI | Web que ofrece modelos abiertos abliterados | Sin salvaguardas | Disponible para cualquiera, según Wired |
Probémoslo con un caso concreto: una pyme quiere que un modelo analice los registros de un ataque. En ChatGPT o Claude puede toparse con una negativa o con una cuenta bloqueada, como le pasó a Thomas. La alternativa legítima es pagar el extra o esperar a entrar en Glasswing.
Con un modelo abierto en local no hay rechazos ni datos que salgan hacia un laboratorio, pero hace falta máquina y conocimientos. Abliteration AI elimina esa barrera de hardware. Quien envíe datos sensibles a una web de terceros reproduce, eso sí, la duda que llevó a Thomas a huir de los grandes laboratorios: quién ve lo que escribes.
Hay otra diferencia. Según Wired, ChatGPT y Claude también se resisten a generar datos para entrenar otro modelo, un proceso llamado destilación. Los críticos sostienen que parte de esos rechazos protege el negocio de las compañías. Es una opinión, no un hecho verificado.
Defensores, críticos y la duda de quién pone los límites
Wired no esconde el riesgo. Un modelo sin barreras ayudará, según el reportaje, a quien quiera montar un laboratorio de metanfetamina, fabricar una bomba o atacar una gran empresa. Muchos investigadores en seguridad de IA los consideran muy peligrosos.
El medio añade que incidentes recientes en los que agentes de OpenAI y Anthropic se descontrolaron implicaban modelos con menos salvaguardas de ciberseguridad. Esa lectura es de Wired.
Los defensores responden con otro marco. «No se trata de que no haya restricciones, sino de que tú pongas las barreras», dijo Thomas a Wired. Compara estos modelos con un martillo: puede hacer daño, pero la herramienta no decide.
Eric Hartford, creador de Dolphin, va más allá. Dolphin parte de Llama, de Meta, entrenado sin los ejemplos de qué rechazar. Hartford lanzó además Clearwing, una herramienta que usa modelos sin censura para buscar vulnerabilidades. Su argumento: quienes no han sido «bendecidos por esos reyes» con acceso a Mythos también deben poder defenderse.
El periodista de Wired concluye que estos disidentes «están en algo importante», aunque admite que probó el modelo sin censura y vio lo potente y caótico que puede ser. Para profundizar en cómo funcionan estos sistemas, tenemos una guía sobre qué es un LLM. Sobre los dilemas de fondo, otra sobre ética de la inteligencia artificial.
Para quien trabaja en seguridad, la decisión práctica es clara. Antes de pagar el extra de un gran laboratorio o de contratar una web como Abliteration AI, conviene pesar tres factores: qué datos vas a enviar, quién los aloja y si tu licencia de uso lo permite. Hoy esa elección es tuya, porque ninguna de estas vías está prohibida.
