Clément Delangue, CEO de Hugging Face, acaba de enviar la nota de agradecimiento más directa en el ámbito de la IA en este momento, a una startup china, el día después de que OpenAI confirmara que sus propios modelos irrumpieron en los servidores de Hugging Face.
Z.ai, el laboratorio con sede en Beijing que lanzó GLM 5.2 como pesos abiertos el mes pasado, recibió un reconocimiento público de Delangue en X.
"También estoy enormemente agradecido a z.AI. Compartieron GLM5.2 como pesos abiertos (¡gratis!) con el mundo y se convirtió en una parte clave de nuestra defensa", dijo en un retuit de Adrien Carreira, Jefe de Infraestructura de Hugging Face.
Según OpenAI, el GPT 5.6 Sol de la compañía y otro modelo de IA se salieron de un entorno aislado (sandbox) mientras se probaban en un benchmark de ciberseguridad. Estos modelos, aparentemente por su propia voluntad, decidieron hackear Hugging Face para encontrar las respuestas del benchmark y pasar la evaluación con éxito.
So proud of our security team! They caught, contained & publicly disclosed an attack unlike anything we've seen before, and did it at record speed.
Also massively grateful to @Zai_org: they shared GLM5.2 as open weights (for free!) with the world and it became a key part of our… https://t.co/T2Inng5Nz1
— clem 🤗 (@ClementDelangue) July 22, 2026
Hugging Face intentó usar modelos estadounidenses de código cerrado para defenderse, pero la censura y las barreras de seguridad establecidas por los proveedores eran tan amplias que incluso los mejores modelos fallaron. GLM 5.2, al ejecutarse localmente y ser de pesos abiertos, resultó ser la mejor opción para la empresa.
Pesos abiertos significa que los planos completos del modelo están disponibles para cualquiera: descargar, ejecutar localmente, sin necesidad de permisos ni restricciones. Z.ai lanzó GLM 5.2 a mediados de junio bajo una licencia MIT, una licencia permisiva de código abierto que permite el uso comercial sin restricciones, con aproximadamente 753 mil millones de parámetros, una medida aproximada del tamaño y la capacidad de un modelo de IA.
Esa apertura es exactamente lo que importó durante el incidente. El equipo de seguridad de Hugging Face primero intentó usar IA comercial estadounidense para revisar más de 17.000 eventos de atacantes registrados. Esos modelos se negaron.
Las barreras de seguridad, filtros de contenido diseñados para prevenir el uso indebido, no pudieron distinguir a un investigador que enviaba cargas útiles de exploit reales del atacante que las había enviado. GLM 5.2 no tuvo ese problema. Ejecutarlo localmente también significó que todos los datos sensibles (credenciales robadas, código de exploit, artefactos del atacante) permanecieron dentro de los propios sistemas de Hugging Face todo el tiempo.
Carreira describió el hackeo de OpenAI como la peor respuesta a incidentes (el proceso de investigar y contener un ciberataque) de su carrera: velocidad de máquina, un objetivo, infinitas rutas de ataque paralelas. Su conclusión fue que el equipo "contraatacó con modelos abiertos, al descubierto".
El punto más amplio de Delangue es uno que ya había planteado antes, pero ahora con un ejemplo real: los defensores de todas partes, no solo las organizaciones con acceso API verificado, necesitan una IA potente y sin restricciones que puedan ejecutar en su propio hardware. Hugging Face dice que todavía está evaluando el alcance total de la brecha y planea contactar directamente a las partes afectadas.
