Las 7 mejores herramientas LLM para ejecutar modelos localmente (enero de 2025)

Mejora de modelos de lenguaje grande (LLM) Surgen con frecuencia y, si bien las soluciones basadas en la nube ofrecen comodidad, ejecutar LLM localmente proporciona varias ventajas, entre ellas mayor privacidad, accesibilidad sin conexión y mayor control sobre los datos y la personalización del modelo.

La gestión local de los LLM ofrece varias ventajas interesantes:

• Privacidad: Mantenga el control total sobre sus datos, garantizando que la información confidencial permanezca dentro de su entorno local y no se transmita a servidores externos.  
• Accesibilidad sin conexión: Utilice LLM incluso sin conexión a Internet, lo que los hace ideales para situaciones donde la conectividad es limitada o poco confiable.  
• Personalización: Ajuste los modelos para alinearlos con tareas y preferencias específicas, optimizando el rendimiento para sus casos de uso únicos.  
• Rentabilidad: Evite las tarifas de suscripción recurrentes asociadas con soluciones basadas en la nube, lo que potencialmente le permitirá ahorrar costos a largo plazo.

Este desglose analizará algunas de las herramientas que permiten ejecutar LLM localmente, examinando sus características, fortalezas y debilidades para ayudarlo a tomar decisiones informadas en función de sus necesidades específicas.

1. Cualquier cosaLLM

AnythingLLM es un De código abierto Aplicación de inteligencia artificial que pone el poder de LLM local directamente en su escritorio. Esta plataforma gratuita ofrece a los usuarios una forma sencilla de chatear con documentos, ejecutar agentes de inteligencia artificial y gestionar diversas tareas de inteligencia artificial mientras mantienen todos los datos seguros en sus propias máquinas.

La fortaleza del sistema proviene de su arquitectura flexible. Tres componentes trabajan juntos: una interfaz basada en React para una interacción fluida, un servidor NodeJS Express que administra el trabajo pesado de las bases de datos vectoriales y la comunicación LLM, y un servidor dedicado para el procesamiento de documentos. Los usuarios pueden elegir sus modelos de IA preferidos, ya sea que estén ejecutando opciones de código abierto localmente o conectándose a servicios de OpenAI, Azure, AWS u otros proveedores. La plataforma funciona con numerosos tipos de documentos, desde archivos PDF y Word hasta bases de código completas, lo que la hace adaptable a diversas necesidades.

Lo que hace que AnythingLLM sea particularmente atractivo es su enfoque en el control y la privacidad del usuario. A diferencia de las alternativas basadas en la nube que envían datos a servidores externos, AnythingLLM procesa todo localmente de manera predeterminada. Para los equipos que necesitan soluciones más sólidas, la versión Docker admite varios usuarios con permisos personalizados, al mismo tiempo que mantiene una seguridad estricta. Las organizaciones que usan AnythingLLM pueden evitar los costos de API que suelen estar asociados a los servicios en la nube al usar modelos gratuitos de código abierto.

Características principales de Anything LLM:

• Sistema de procesamiento local que mantiene todos los datos en su máquina
• Marco de soporte multimodelo que se conecta a varios proveedores de IA
• Motor de análisis de documentos que maneja archivos PDF, Word y código
• Incorporado Agentes de inteligencia artificial Para automatización de tareas e interacción web
• API para desarrolladores que permite integraciones y extensiones personalizadas

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2. GPT4Todos

GPT4All también ejecuta modelos de lenguaje de gran tamaño directamente en su dispositivo. La plataforma pone el procesamiento de IA en su propio hardware, sin que los datos salgan de su sistema. La versión gratuita brinda a los usuarios acceso a más de 1,000 modelos de código abierto, incluidos Llama y Mistral.

El sistema funciona con hardware de consumo estándar: Mac M Series, AMD y NVIDIA. No necesita conexión a Internet para funcionar, lo que lo hace ideal para su uso sin conexión. A través de la función LocalDocs, los usuarios pueden analizar archivos personales y crear bases de conocimiento completamente en su máquina. La plataforma admite tanto CPU como procesamiento de GPU, adaptándose a los recursos hardware disponibles.

La versión empresarial cuesta 25 dólares por dispositivo al mes y añade funciones para la implementación empresarial. Las organizaciones obtienen automatización del flujo de trabajo a través de agentes personalizados, integración de infraestructura de TI y soporte directo de Nomic AI, la empresa detrás de la versión. El enfoque en el procesamiento local significa que los datos de la empresa permanecen dentro de los límites de la organización, cumpliendo con los requisitos de seguridad y manteniendo las capacidades de IA.

Características principales de GPT4All:

• Funciona completamente en hardware local sin necesidad de conexión a la nube
• Acceso a más de 1,000 modelos de lenguaje de código abierto
• Análisis de documentos integrado a través de LocalDocs
• Operación completa fuera de línea
• Herramientas y soporte de implementación empresarial

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3. Ollama

Ollama descarga, administra y ejecuta modelos LLM directamente en su computadora. Esta herramienta de código abierto crea un entorno aislado que contiene todos los componentes del modelo (pesos, configuraciones y dependencias), lo que le permite ejecutar IA sin servicios en la nube.

El sistema funciona a través de la línea de comandos y de interfaces gráficas, y es compatible con macOS, Linux y Windows. Los usuarios extraen modelos de la biblioteca de Ollama, incluidos Llama 3.2 para tareas de texto, Mistral para generación de código, Code Llama para programación, LLaVA para procesamiento de imágenes y fi-3 Para trabajos científicos. Cada modelo se ejecuta en su propio entorno, lo que facilita el cambio entre diferentes herramientas de IA para tareas específicas.

Las organizaciones que utilizan Ollama han reducido los costos de la nube y, al mismo tiempo, han mejorado el control de los datos. La herramienta potencia los chatbots locales, los proyectos de investigación y las aplicaciones de IA que manejan datos confidenciales. Los desarrolladores la integran con los sistemas CMS y CRM existentes, lo que les permite agregar capacidades de IA y, al mismo tiempo, mantener los datos en el sitio. Al eliminar las dependencias de la nube, los equipos trabajan sin conexión y cumplen con los requisitos de privacidad, como el RGPD, sin comprometer la funcionalidad de la IA.

Características principales de Ollama:

• Sistema completo de gestión de modelos para descarga y control de versiones
• Línea de comandos e interfaces visuales para diferentes estilos de trabajo
• Soporte para múltiples plataformas y sistemas operativos
• Entornos aislados para cada modelo de IA
• Integración directa con sistemas empresariales

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4. Estudio LM

LM Studio es una aplicación de escritorio que permite ejecutar modelos de lenguaje de IA directamente en su computadora. A través de su interfaz, los usuarios encuentran, descargan y ejecutan modelos de Hugging Face mientras mantienen todos los datos y el procesamiento local.

El sistema actúa como un espacio de trabajo de IA completo. Su servidor integrado imita la API de OpenAI, lo que le permite conectar la IA local a cualquier herramienta que funcione con OpenAI. La plataforma admite los principales tipos de modelos, como Llama 3.2, Mistral, Phi, Gemma, DeepSeek y Qwen 2.5. Los usuarios arrastran y sueltan documentos para chatear con ellos a través de RAG (Recuperación Generación Aumentada), y todo el procesamiento de documentos se realiza en su máquina. La interfaz le permite ajustar con precisión cómo se ejecutan los modelos, incluido el uso de la GPU y las indicaciones del sistema.

Para ejecutar la IA de forma local se necesita un hardware sólido. Tu ordenador necesita suficiente potencia de CPU, RAM y almacenamiento para manejar estos modelos. Los usuarios informan de algunas ralentizaciones del rendimiento al ejecutar varios modelos a la vez. Pero para los equipos que priorizan la privacidad de los datos, LM Studio elimina por completo las dependencias de la nube. El sistema no recopila datos de los usuarios y mantiene todas las interacciones sin conexión. Si bien es gratuito para uso personal, las empresas deben ponerse en contacto directamente con LM Studio para obtener una licencia comercial.

Características principales de LM Studio:

• Descubrimiento y descarga de modelos integrados desde Hugging Face
• Servidor API compatible con OpenAI para la integración de IA local
• Capacidad de chat de documentos con procesamiento RAG
• Operación completamente fuera de línea sin recopilación de datos
• Opciones de configuración de modelos de grano fino

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5. Ene

Jan te ofrece una alternativa gratuita y de código abierto a ChatGPT que funciona completamente sin conexión. Esta plataforma de escritorio te permite descargar modelos de IA populares como Llama 3, Gemma y Mistral para ejecutarlos en tu propia computadora o conectarte a servicios en la nube como OpenAI y Anthropic cuando sea necesario.

El sistema se centra en dar a los usuarios el control. Su servidor Cortex local coincide con la API de OpenAI, lo que lo hace funcionar con herramientas como Continue.dev y Open Interpreter. Los usuarios almacenan todos sus datos en una "carpeta de datos Jan" local, sin que ninguna información salga de su dispositivo a menos que elijan utilizar servicios en la nube. La plataforma funciona como VSCode u Obsidian: puede ampliarla con complementos personalizados para satisfacer sus necesidades. Funciona en Mac, Windows y Linux, y es compatible con las GPU NVIDIA (CUDA), AMD (Vulkan) e Intel Arc.

Jan construye todo en torno a la propiedad del usuario. El código permanece abierto bajo AGPLv3, lo que permite que cualquiera lo inspeccione o lo modifique. Si bien la plataforma puede compartir datos de uso anónimos, esto sigue siendo estrictamente opcional. Los usuarios eligen qué modelos ejecutar y mantienen el control total sobre sus datos e interacciones. Para los equipos que desean soporte directo, Jan mantiene una comunidad activa de Discord y un repositorio de GitHub donde los usuarios ayudan a dar forma al desarrollo de la plataforma.

Características principales de Jan:

• Operación completa fuera de línea con el modelo local en ejecución
• API compatible con OpenAI a través del servidor Cortex
• Compatibilidad con modelos de IA tanto locales como en la nube
• Sistema de extensión para funciones personalizadas
• Compatibilidad con múltiples GPU de los principales fabricantes

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6. Llamafile

Imagen: Mozilla

Llamafile convierte los modelos de IA en archivos ejecutables únicos. Constructores de Mozilla El proyecto combina llama.cpp con Biblioteca cosmopolita para crear programas independientes que ejecuten IA sin instalación ni configuración.

El sistema alinea los pesos de los modelos como archivos ZIP sin comprimir para el acceso directo a la GPU. Detecta las características de la CPU en tiempo de ejecución para un rendimiento óptimo, y funciona con procesadores Intel y AMD. El código compila partes específicas de la GPU a pedido mediante los compiladores del sistema. Este diseño se ejecuta en macOS, Windows, Linux y BSD, y es compatible con procesadores AMD64 y ARM64.

Por razones de seguridad, Llamafile utiliza promise() y SECCOMP para restringir el acceso al sistema. Coincide con el formato de la API de OpenAI, lo que lo hace compatible con el código existente. Los usuarios pueden incorporar pesos directamente en el ejecutable o cargarlos por separado, lo que resulta útil para plataformas con límites de tamaño de archivo como Windows.

Características principales de Llamafile:

• Implementación de un solo archivo sin dependencias externas
• Capa de compatibilidad con API OpenAI incorporada
• Aceleración directa de GPU para Apple, NVIDIA y AMD
• Compatibilidad multiplataforma con los principales sistemas operativos
• Optimización del tiempo de ejecución para diferentes arquitecturas de CPU

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7. SiguienteChat

NextChat integra las funciones de ChatGPT en un paquete de código abierto que usted controla. Esta aplicación web y de escritorio se conecta a múltiples servicios de inteligencia artificial (OpenAI, Google AI y Claude) y, al mismo tiempo, almacena todos los datos de forma local en su navegador.

El sistema añade características clave que no están presentes en el ChatGPT estándar. Los usuarios crean “máscaras” (similares a las GPT) para crear herramientas de IA personalizadas con contextos y configuraciones específicos. La plataforma comprime el historial de chat automáticamente para conversaciones más largas, admite el formato Markdown y transmite las respuestas en tiempo real. Funciona en varios idiomas, incluidos inglés, chino, japonés, francés, español e italiano.

En lugar de pagar por ChatGPT Pro, los usuarios conectan sus propias claves API de OpenAI, Google o Azure. Impléndalo gratis en una plataforma en la nube como vercel para una instancia privada o ejecutarlo localmente en Linux, Windows o MacOS. Los usuarios también pueden aprovechar su biblioteca de indicaciones preestablecidas y su compatibilidad con modelos personalizados para crear herramientas especializadas.

Características principales de NextChat:

• Almacenamiento de datos local sin seguimiento externo
• Creación de herramientas de IA personalizadas a través de Masks
• Compatibilidad con múltiples proveedores de IA y API
• Implementación con un solo clic en Vercel
• Biblioteca de indicaciones y plantillas integradas

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