Herramientas de IA etiquetadas "LLM local"

Todas las herramientas de IA etiquetadas con "LLM local", seleccionadas y verificadas por nuestro equipo.

30 Herramientas de IA12 Verificadas

Las Mejores Herramientas de LLM local

Las herramientas mejor valoradas de esta categoría, seleccionadas semanalmente

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Modelos de IA y LLM

Qwen

Qwen3.6-27B ofrece un rendimiento de programación cercano a la frontera en 16.8 GB, cabe en una RTX 4090 y supera a su predecesor de 397B. La licencia Apache 2.0 en toda la familia de pesos abiertos lo convierte en el LLM chino con la licencia más limpia para uso comercial en 2026.

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Modelos de IA y LLM

DeepSeek

DeepSeek ofrece un rendimiento de razonamiento y programación de vanguardia con costes de API entre 10 y 30 veces más baratos que GPT-4o. La contrapartida es real: censura política en el producto alojado, residencia de datos en la República Popular China y una exposición de base de datos documentada. Sus pesos abiertos permiten la implementación local, aunque tiene un precio.

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Modelos de IA y LLM

Gemma

Gemma es la familia de modelos de lenguaje de pesos abiertos de Google DeepMind, que se pueden descargar y alojar de forma gratuita. Gemma 4 (abril de 2026) ofrece capacidades de razonamiento y multimodales de vanguardia bajo una licencia Apache 2.0, desde modelos perimetrales (edge) de 2B hasta un modelo insignia denso de 31B.

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Modelos de IA y LLM

Jan

Jan es una aplicación de escritorio gratuita y de código abierto desarrollada por Menlo Research que ejecuta grandes modelos de lenguaje (LLM) completamente en tu propio hardware. Sin nube, sin suscripciones y sin que los datos salgan de tu equipo. Es compatible con Llama, Qwen, Mistral, Gemma y decenas de modelos GGUF adicionales en Windows, macOS y Linux.

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Axolotl

Axolotl es un framework de ajuste fino de LLM gratuito y de código abierto que permite a los equipos de ML ejecutar entrenamientos reproducibles de LoRA, QLoRA y GRPO en más de 100 arquitecturas de modelos utilizando un único archivo de configuración YAML en configuraciones multi-GPU.

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Modelos de IA y LLM

Cherry Studio

Cherry Studio es un cliente de escritorio gratuito y de código abierto que unifica más de 300 proveedores de LLM, incluyendo OpenAI, Claude, Gemini y modelos locales de Ollama, en una sola interfaz. Añade bases de conocimiento RAG integradas, soporte para agentes MCP y comparación de modelos en paralelo en Windows, macOS y Linux.

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Código

BentoML

BentoML es un framework de Python de código abierto para empaquetar y desplegar modelos de machine learning como API de producción. Es compatible con cualquier framework de ML, incluye OpenLLM para el servicio de LLM autoalojados y ofrece BentoCloud para la inferencia gestionada con autoescalado y BYOC.

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Modelos de IA y LLM

MLX

MLX es el framework de matrices de código abierto de Apple ML Research para ejecutar y ajustar modelos de aprendizaje automático en Apple Silicon. Es gratuito, con licencia MIT y está diseñado para extraer el máximo rendimiento de los chips M1 a M5 utilizando memoria unificada.

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Código

Unsloth

Unsloth es una biblioteca de fine-tuning de código abierto creada por Daniel y Michael Han que ofrece un entrenamiento de LLM el doble de rápido y hasta un 70 % menos de uso de VRAM mediante kernels Triton CUDA personalizados. Es compatible con más de 500 modelos, incluyendo Llama, Qwen y DeepSeek. De uso gratuito, con un nivel Pro de pago para entrenamiento multi-GPU.

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Modelos de IA y LLM

llama.cpp

llama.cpp es el motor de inferencia de C++ de código abierto que impulsa Ollama, LM Studio y la mayoría de las herramientas de LLM locales. Creado por Georgi Gerganov en 2023, ejecuta más de 50 arquitecturas de modelos en cualquier hardware, incluyendo computadoras portátiles de consumo y Raspberry Pis.

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