ESTADO DE LA IA PRIVADA · 2026
El estado de
la IA privada, 2026.
Quién puede leer lo que preguntas a un servicio de IA, quién entrena con ello y lo que publican los editores de los modelos abiertos. Tomado de las propias páginas de los servicios y de nuestras propias mediciones, cada dato con su fuente. Una primera edición, pequeña a propósito: solo dice lo que pudimos citar o contar.
01 · Entrenamiento
Que tus chats entrenen el próximo modelo sigue siendo un ajuste
De los cinco servicios comparados, dos entrenan con las conversaciones de los planes personales salvo que lo desactives, uno pregunta antes y dos dicen que no lo hacen, Undergrove entre ellos. Los planes de empresa suelen ser distintos; estos son planes personales, tal como los describe cada servicio.
UndergroveUndergroveNo entrena con los chats
No. No guardamos ningún contenido de conversaciones que podamos leer, y los creadores de los modelos nunca reciben tus mensajes. [1]
LumoProtonNo entrena con los chats
No, según Proton. [8]
02 · Procesamiento
La protección mientras un modelo lee es la afirmación poco común
El cifrado en tránsito y en reposo se describe ampliamente. La protección mientras un modelo lee tus palabras, no: de los cinco, solo uno la declara para su producto de chat, y ese es el nuestro, que aún no se ha evaluado de forma independiente. Otro proveedor ha publicado una investigación sobre la idea y la califica de trabajo inicial.
UndergroveUndergroveDeclara protección por hardware
Sí, en el espacio de trabajo: los mensajes solo se descifran dentro de un enclave de hardware cuya atestación comprueba tu navegador antes de enviar. Tu navegador verifica el enclave del enrutador de Tinfoil; el enclave propio del modelo lo verifica el enrutador, y también tu navegador cuando su hardware lo permite. [9]
ChatGPTOpenAISin indicar
No se indica para los planes personales. Las páginas de OpenAI para empresas describen cifrado en reposo (AES-256) y en tránsito (TLS 1.2 o superior). [10]
ClaudeAnthropicSin indicar
No se indica para las apps de Claude. Anthropic ha publicado una investigación sobre inferencia confidencial con máquinas virtuales de confianza, que describe como un trabajo inicial. [11]
Mistral VibeMistral AISin indicar
No se indica. Mistral describe copias de seguridad cifradas replicadas en varias zonas de la UE. [12]
LumoProtonSin indicar
No se indica que estén protegidos por hardware. Los prompts se cifran en tránsito hacia los servidores de modelos, que los descifran para procesarlos; no se describe ningún enclave. [13]
03 · Pesos abiertos
Tres de cinco ejecutan modelos de pesos abiertos por defecto
Undergrove, Lumo y Vibe de Mistral ejecutan modelos de pesos abiertos por defecto; ChatGPT no dice que lo haga, y los modelos de Claude son cerrados. ¿Qué tal son los modelos abiertos? Sus editores publican puntuaciones en las mismas pruebas públicas, abajo. Son las cifras de los editores, con la configuración que indican, no las nuestras.
UndergroveUndergroveModelos de pesos abiertos
Sí. Todos los modelos que ofrecemos son de pesos abiertos, y un modelo pequeño puede ejecutarse en tu navegador. [14]
ChatGPTOpenAISin indicar
No se indica que sean de pesos abiertos. Los modelos de pesos abiertos de OpenAI son su familia aparte gpt-oss, que describe como los primeros desde GPT-2. [15]
ClaudeAnthropicModelos cerrados
No. Anthropic explica que mantiene los pesos de sus modelos cifrados y protegidos. [11]
Mistral VibeMistral AIModelos de pesos abiertos
Su modelo por defecto, Mistral Medium 3.5, tiene pesos abiertos, con una licencia MIT modificada. [16]
LumoProtonModelos de pesos abiertos
Sí. Proton dice que Lumo funciona con modelos de código abierto, y los nombra. [8]
04 · Puntuaciones publicadas de los modelos abiertos
Lo que publican los editores de los modelos abiertos
Cada puntuación se ha copiado de la propia ficha de modelo del editor, con la configuración que indica. Las configuraciones difieren, así que compara con cuidado; la clasificación tiene todas las puntuaciones y fuentes.
Cómo se hizo
- Cinco servicios, leídos en sus propias páginas de ayuda, privacidad y seguridad, para sus planes personales. Cuando las páginas de un servicio no lo dicen, el informe pone «no indicado» y no hace suposiciones.
- Undergrove es uno de los cinco. Su columna describe lo que hace hoy nuestro código; no se ha evaluado de forma independiente.
- Las puntuaciones de los benchmarks son las de los propios editores, copiadas tal como están escritas. No las hemos vuelto a ejecutar.
- No se estima nada. Una sección que necesitaría cifras que no tenemos no está en esta edición.
Fuentes
- Undergrove: adónde van tus datos
- OpenAI Help Center: How your data is used to improve model performance
- OpenAI Help Center: Data Controls FAQ
- Anthropic Privacy Center: Is my data used for model training?
- Anthropic: Privacy Policy
- Mistral Help Center: Do you use my user data to train your Artificial Intelligence models?
- Mistral Help Center: Can I opt out of my input or output data being used for training?
- Proton Support: Lumo privacy
- Undergrove: arquitectura
- OpenAI: Business data privacy, security, and compliance
- Anthropic: Confidential Inference via trusted VMs
- Mistral Help Center: How do you ensure the security of user data?
- Proton blog: Lumo security model
- Undergrove: modelos
- OpenAI: Introducing gpt-oss
- Mistral AI: Remote agents in Vibe. Powered by Mistral Medium 3.5.