Mejor LLM sin censura en 2026

Hermes 4 de Nous Research es la elección más clara para casos de uso legítimos bloqueados por el entrenamiento de seguridad convencional. El modelo está explícitamente «alineado de forma neutral»: Nous evitó deliberadamente el entrenamiento agresivo de rechazo por RLHF, produciendo un fine-tune que sigue instrucciones sin los patrones de rechazo excesivo comunes en otros lanzamientos contemporáneos. Construido sobre la base de Llama 3.1 con post-entrenamiento RL Atropos usando alrededor de 1.000 verificadores específicos de tarea, Hermes 4 también ofrece una sólida capacidad de razonamiento más allá de su postura de alineación. Para investigación de seguridad, evaluación de equipos rojos, escritura creativa para adultos y contenido educativo sobre temas sensibles, Hermes 4 es la opción destacada.

OpenChat es un fine-tune alineado por la comunidad que evita deliberadamente los patrones de rechazo excesivo de los modelos base con instrucciones afinadas. Aunque no se mantiene tan recientemente como Hermes 4, OpenChat sigue ampliamente desplegado para casos de uso donde las variantes Instruct estándar de Llama, Mistral o Qwen rechazan solicitudes legítimas. La metodología de fine-tuning enfatiza seguir instrucciones sin imponer restricciones de alineación adicionales más allá de la seguridad básica.

Mistral ha utilizado históricamente un entrenamiento de alineación más ligero que los laboratorios estadounidenses, produciendo modelos que abordan con mayor disposición contenido que otros rechazan. Mistral Small 4 continúa esta tendencia: su comportamiento con instrucciones afinadas es más cooperativo en solicitudes en zonas grises que Llama 3 Instruct o equivalentes. Combinado con la licencia Apache 2.0, el posicionamiento de soberanía europea y la arquitectura MoE de 6B parámetros activos, Mistral Small 4 es una opción sólida para casos de uso donde importa el despliegue europeo y el rechazo excesivo es un obstáculo.

Los modelos de laboratorios chinos, incluida la familia Qwen, suelen utilizar un entrenamiento de rechazo más ligero que las alternativas estadounidenses. Qwen 3.6 sigue instrucciones con mayor disposición en solicitudes en zona gris manteniendo una sólida capacidad general. La licencia Apache 2.0 combinada con el despliegue en una sola GPU de la variante densa de 27B hace a Qwen 3.6 particularmente accesible. Para la mayoría de casos de uso que requieren un entrenamiento de rechazo menos agresivo, Qwen 3.6 es una opción por defecto creíble que no exige comprometerse con fine-tunes especializados.

Llama 3 utiliza la alineación de seguridad estándar, pero sirve de base para muchos fine-tunes sin censura de la comunidad, en particular la serie Dolphin de Eric Hartford / cognitivecomputations. Estos fine-tunes eliminan la capa de alineación de seguridad preservando la capacidad subyacente de Llama 3. Para equipos que específicamente quieren un modelo al estilo Dolphin o alineado de forma similar, Llama 3 es la base relevante para empezar. Hermes 4 suele ser la mejor elección para nuevos despliegues, pero Llama 3 + fine-tunes comunitarios sigue siendo una vía creíble para equipos ya invertidos en el ecosistema Llama.