Apps que ejecutan modelos en tu propio ordenador: sistemas compatibles, memoria necesaria, soporte de GPU y descarga desde nuestro catálogo.
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Ollama ejecuta modelos de pesos abiertos en tu equipo desde la terminal o una app de escritorio y los sirve mediante una API HTTP local, también compatible con OpenAI. Es de código abierto con licencia MIT, pensado para desarrolladores.
App de escritorio para buscar, descargar y chatear con modelos locales sin usar la terminal: LM Studio incluye además un servidor de API local. Es gratuita, pero no de código abierto.
Jan es una app de chat de código abierto al estilo ChatGPT que ejecuta modelos sin conexión en tu propio equipo. También se conecta a APIs en la nube e incluye un servidor local compatible con OpenAI.
GPT4All, de Nomic, es una app de escritorio de código abierto para modelos locales en CPU o GPU, con LocalDocs para chatear sobre tus propios archivos. Hace tiempo que apenas publica versiones nuevas.
Un espacio privado para documentos y agentes: AnythingLLM es una app de código abierto, de escritorio o en Docker, que chatea con tus archivos usando modelos locales o en la nube.
Open WebUI es una interfaz web autoalojada para Ollama y APIs compatibles con OpenAI, que se instala con Docker o pip. Admite varios usuarios, así que sirve como chat compartido en un servidor.
Motor de inferencia de código abierto en C y C++ para modelos GGUF, llama.cpp funciona en CPU y GPU e incluye herramientas de terminal y un servidor compatible con OpenAI. Muchas apps locales se basan en él.
KoboldCpp es una app de un solo archivo basada en llama.cpp, con interfaz web para chat y escritura de historias. Ofrece APIs de KoboldAI y compatibles con OpenAI, y gusta a quien hace rol y ficción con modelos locales.
Las apps de esta página ejecutan modelos de lenguaje en tu propio equipo. La ventaja principal es que los prompts no salen del ordenador: nadie más los lee ni los guarda. Aquí tienes cómo elegir una y qué necesitas para que funcione.
Los sistemas compatibles, la RAM mínima, el soporte de GPU, la licencia y las estrellas en GitHub, que se actualizan cada semana. Cuando la app está en nuestro catálogo aparece un botón de descarga; en ese caso comprobamos que el instalador tenga una firma válida. Cada tarjeta enlaza con la documentación del fabricante o con su repositorio.
La velocidad y la calidad de las respuestas dependen del modelo y del hardware, y esta página no garantiza ninguna de las dos. Un mismo modelo puede ir fluido en un equipo con GPU y resultar lento en un portátil sin ella. La forma más fiable de saberlo es probar un modelo pequeño primero e ir subiendo.
Si tu equipo se queda corto, tienes dos caminos: un servidor propio en VPS para IA o una API en la nube de los proveedores de API, algunos con acceso gratuito. Para elegir el modelo, las clasificaciones marcan con «Pesos abiertos» los que se pueden descargar.