5 herramientas de IA local comparadas: cuál elegir

¿Por qué ejecutar la IA localmente?

La inferencia de IA local mantiene tus datos privados, elimina la dependencia de las API en la nube y sus costes, y te permite personalizar los modelos. A medida que los modelos se vuelven más ligeros gracias a la cuantización, el hardware de consumo, incluso portátiles más antiguos, ya puede ejecutar de forma eficiente modelos capaces de 7B a 13B parámetros. Estas cinco herramientas lo hacen accesible.

Tabla comparativa

Herramienta	Plataformas	Interfaz	Aceleración por GPU	Formatos de modelo	Licencia
Ollama	Windows, macOS, Linux	CLI + GUI de escritorio (julio de 2025+)	NVIDIA (CUDA), AMD (ROCm), Apple (Metal/MLX)	GGUF, Safetensors	MIT (código abierto)
LM Studio	Windows, macOS (Apple Silicon), Linux	GUI (prioridad al escritorio)	NVIDIA (CUDA 12.8), iGPU de Intel, AMD (ROCm), Apple (MLX)	GGUF, MLX	Freeware (código cerrado)
GPT4All	Windows, macOS, Linux	GUI de escritorio + SDK de Python	NVIDIA (Vulkan), AMD (Vulkan)	GGUF, Safetensors, personalizado	MIT (código abierto)
Jan	Windows, macOS, Linux	GUI de escritorio	NVIDIA, Apple serie M, Linux multi-GPU	GGUF (mediante llama.cpp/Cortex.cpp)	AGPLv3 (código abierto)
Msty	Windows, macOS (Intel y Apple), Linux	GUI de escritorio (versión web disponible en 2025+)	NVIDIA, Apple (MLX), GPU integradas	GGUF, mediante motor integrado u Ollama	Propietaria (freemium)

Ollama en breve

Ollama es el estándar de línea de comandos para el despliegue local de LLM. Su sintaxis sencilla (ollama run llama2) descarga y ejecuta modelos con detección automática de GPU. Su aplicación de escritorio nativa llegó en julio de 2025, añadiendo compatibilidad con archivos de arrastrar y soltar y una interfaz de chat sin abandonar la potencia de la CLI. Admite modelos multimodales (visión + texto), respuestas en streaming y una API compatible con OpenAI. La licencia MIT y la arquitectura de código abierto significan que no hay dependencia de proveedor: los modelos se almacenan como archivos GGUF simples. Lo mejor para desarrolladores y quienes se sienten cómodos con interfaces de terminal; excelente como base para otras aplicaciones (Msty y Jan pueden usar Ollama como backend).

LM Studio en breve

LM Studio es una GUI pulida de código cerrado diseñada para usuarios a quienes la CLI de Ollama les resulta intimidante. Construida sobre llama.cpp, con el motor MLX de Apple añadido (octubre de 2024). Cuenta con un explorador de modelos integrado con descargas de un clic, una interfaz de chat limpia y la capacidad de controlar la descarga a GPU mediante controles deslizantes. Admite decodificación especulativa (febrero de 2025) y API compatible con OpenAI. Freeware sin requisito de licencia comercial (cambió en julio de 2025). Rinde bien en gráficos integrados (iGPU de Intel/AMD) y GPU más recientes. Ideal para usuarios no técnicos que quieren el máximo pulido; cambia transparencia de código abierto por facilidad de uso.

GPT4All en breve

GPT4All, mantenido por Nomic AI, hace hincapié en la privacidad y la selección de modelos locales. Incluye LocalDocs (RAG sobre archivos personales), filtrado automático de calidad de modelos y compatibilidad con GPU mediante Vulkan para NVIDIA y AMD. El SDK de Python permite la integración en aplicaciones; la aplicación de escritorio es apta para principiantes. Con licencia MIT y código abierto. Su principal fortaleza es la galería de modelos seleccionados: menos opciones que Ollama, pero cada una probada y documentada. Admite GGUF y Safetensors; las versiones más recientes manejan modelos de razonamiento (DeepSeek-R1) con un formato especial. Buena elección para no desarrolladores que quieren menos decisiones y mejor documentación.

Jan en breve

Jan es una aplicación de chat de código abierto (AGPLv3) con filosofía local-first. Admite modelos GGUF a través de su backend Cortex.cpp, puede cambiar entre modelos locales y en la nube a mitad de conversación e incluye MCP (Protocolo de Contexto de Modelos) para funciones agénticas. API compatible con OpenAI en localhost:1337. Multiplataforma con compatibilidad con Apple Silicon y clústeres multi-GPU. Centrada en la privacidad: las conversaciones permanecen locales cuando se activa el modo sin conexión. Interfaz menos pulida que Msty o LM Studio, pero sólida para desarrolladores que crean integraciones de IA y organizaciones preocupadas por la privacidad. Integra búsqueda web y puede conectarse a API remotas (OpenAI, Groq) como respaldo.

Msty en breve

Msty Studio (renombrado desde Msty App en 2025) es un espacio de trabajo moderno y propietario que combina inferencia local (MLX, llama.cpp) con compatibilidad con proveedores en la nube (más de 12 opciones). Entre sus funciones características están Crew Mode (comparación de modelos en paralelo), Knowledge Stacks (RAG avanzado) y cero telemetría. Se volvió totalmente gratuito en julio de 2025, sin necesidad de cuenta; el modo solo local almacena los datos íntegramente en el dispositivo. Su incorporación para no técnicos es líder del sector: haces clic en un modelo y chateas en menos de cinco minutos. Híbrido de escritorio + web (2025+). Lo mejor para usuarios que quieren pulido sin comandos de terminal y no les importa el código propietario, o para equipos que necesitan espacios de trabajo organizados y funciones de equipo.

¿Cuál deberías elegir?

• Principiante absoluto, sin GPU: Msty o LM Studio. Configuración con un clic, interfaz pulida, ejecutarán modelos pequeños (3B-7B) en CPU o iGPU.
• Desarrollador, quiere flexibilidad: Ollama. Dominar la CLI da sus frutos; es la base sobre la que se construyen muchas otras. O Jan si necesitas orquestación de varios modelos.
• Profesional centrado en la privacidad: Jan con modo solo local, u Ollama para el máximo control sobre el almacenamiento de datos y los formatos de modelo.
• Científico de datos / investigador de modelos: Ollama + Jan. Ambos admiten scripting y flujos de trabajo basados en API.
• Usuario no técnico con buen hardware: Msty. La incorporación más indulgente, una sólida experiencia de chat y ninguna configuración necesaria.
• Con presupuesto ajustado y GPU: Ollama (gratuito, código abierto) o GPT4All (seleccionado, gratuito). Ambos tienen cero costes de licencia.
• Despliegue empresarial / en equipo: Jan (cumplimiento de AGPLv3 claro, basado en API) o Msty con funciones de equipo (2026+). Evita LM Studio de código cerrado si tu organización exige auditorías del código fuente.

Preguntas frecuentes

¿Puedo cambiar entre estas herramientas y conservar mis modelos?

Sí, en su mayor parte. Las cinco herramientas admiten el formato GGUF, así que un modelo descargado en Ollama puede ejecutarse en Msty, Jan o LM Studio sin volver a descargarlo. Los pesos de los modelos no están bloqueados a ninguna herramienta. Sin embargo, los historiales de conversación y las configuraciones personalizadas (prompts de sistema, parámetros) los almacena cada aplicación por separado.

¿Necesito una GPU para ejecutar estas herramientas?

No. Las cinco herramientas funcionan solo con CPU; las CPU modernas de 8 núcleos pueden ejecutar modelos de 7B cuantizados de forma aceptable (5-10 tokens/seg). La aceleración por GPU (NVIDIA, Apple Silicon, AMD) acelera la inferencia entre 10 y 50 veces. Los gráficos integrados (Intel Iris, AMD Radeon) ayudan bastante si no se dispone de una GPU dedicada.

¿Qué herramienta usa menos espacio en disco?

Ollama solo almacena blobs GGUF; sin sobrecarga de envoltorio. Msty incluye motores de inferencia integrados, pero sigue siendo compacto. LM Studio incluye tanto llama.cpp como MLX, lo que añade unos 500 MB. GPT4All y Jan son igualmente ligeros. Un modelo 7B Q4 ocupa unos 4 GB en todas las herramientas; el binario de la aplicación añade menos de 1 GB.

¿Alguna de estas envía mis datos a la nube?

Ollama (código abierto, sin telemetría), GPT4All (código abierto, sin telemetría) y Jan (AGPLv3, local-first por diseño) no envían prompts ni datos de inferencia de modelos a servidores externos cuando funcionan sin conexión. El nivel gratuito de Msty no tiene telemetría en modo local. LM Studio (código cerrado) no espía según sus términos, pero la transparencia es menor. Las cinco te permiten verificarlo comprobando el tráfico de red en localhost; ninguna se conecta a casa durante la inferencia.