La decisión entre un asistente de IA local y uno en la nube a menudo se reduce a privacidad versus conveniencia.
- Si la privacidad del código y el ahorro de costes son importantes, un asistente local es la opción preferida.
- Si se busca potencia sin complicaciones y la máxima calidad, la nube es la ganadora.
Este es un resumen de las características más destacables a tener en cuenta a la hora de decidirnos por un modelo en local o en la nube:
| Característica | Asistente de IA Local | Asistente de IA en la Nube |
|---|---|---|
| Privacidad y Seguridad | ✅ Tu código nunca sale de tu máquina. | ⚠️ El código se envía a servidores de terceros (aunque con políticas de privacidad). Riesgo de fuga o uso indebido de información sensible. |
| Costes | 💰 Coste inicial de hardware, luego gratuito. A largo plazo, puede ser más económico. | 💰 Tarifas mensuales (entre $10 y $200/mes dependiendo del servicio). A corto plazo, más barato si no tienes GPU de alta gama. |
| Facilidad de Configuración | 🔧 Requiere configuración técnica inicial. | ✅ Plug-and-play, configuración mínima. Configuración más fácil. |
| Calidad de IA | 🟡 Buena, pero ligeramente por debajo de los modelos más avanzados en la nube. La brecha se está reduciendo. | ✅ Ofrecen los modelos más avanzados disponibles. Suelen tener una ventaja en capacidad de IA pura. |
| Confiabilidad | ✅ No depende de conexión a internet. | ⚠️ Requiere conexión estable, puede tener tiempo de inactividad. |
| Personalización | ✅ Control total sobre modelos y configuración. Permite ajuste fino para usos específicos. | 🟡 Limitado a lo que ofrece el proveedor. |
| Modelos | Modelos de código abierto (ej. Code Llama, Qwen, Mistral, Llama). | Modelos propietarios (ej. GPT-4 de OpenAI, Claude de Anthropic). |
Los 10 LLM más usados para instalación local
Esta es una lista que podemos consultar para ver el modelo que más se ajusta a nuestra capacidad y los usos que le vamos a dar.
| Modelo / Herramienta | Tipo / Plataforma | Ventajas Clave | Requisitos de Hardware | Usos Recomendados |
|---|---|---|---|---|
| GPT4All | App + marco LLM (Nomic AI) | Fácil de usar, gran biblioteca de modelos, GUI amigable | CPU o GPU (CUDA opcional), 8–16 GB RAM | Chat privado, análisis de documentos, integración API |
| LM Studio | App de escritorio con GUI | Descarga de modelos con un clic, servidor API, RAG | GPU recomendada (4–24 GB VRAM), CPU potente | Estudio, desarrollo, uso personal sin nube |
| Ollama | CLI para ejecutar modelos | Ligero, sin GUI, compatible con muchos modelos | GPU opcional, desde 8 GB RAM | Programación, terminal, integración con apps |
| Jan | Alternativa a ChatGPT | Interfaz limpia, operación offline, extensible | GPU NVIDIA/AMD/Intel, 8–16 GB RAM | Chat privado, personalización, uso diario |
| llama.cpp | Implementación C/C++ | Máxima eficiencia, base de muchas apps | GPU recomendada para velocidad | Desarrollo, despliegue flexible, optimización |
| llamafile | Ejecutable único | Sin instalación, multiplataforma, muy rápido | GPU automática, CPU optimizada | Distribución de modelos, portabilidad |
| AnythingLLM | App todo en uno | RAG, agentes IA, manejo de documentos | No especificado, funciona en CPU/GPU | Empresas, automatización, gestión de archivos |
| NextChat | App web/escritorio | Máscaras personalizadas, datos locales | Ejecutable en Windows/macOS/Linux | Chat privado, despliegue personal, multilenguaje |
| DeepSeek | Modelo de lenguaje | Alto rendimiento, código abierto | GPU recomendada, 16 GB RAM+ | Codificación, razonamiento, tareas complejas |
| Mistral | Modelo de lenguaje | Ligero, rápido, buena comprensión | GPU opcional, 8–16 GB RAM | Chat, escritura, tareas generales |
Glosario de tecnicismos
Si leyendo la tabla te has encontrado con algún término que no conoces, puedes buscarlo aquí:
- LLM (Large Language Model): Es un tipo de inteligencia artificial que puede entender y generar texto como si fuera humano. Se usa para tareas como chatear, escribir, traducir o responder preguntas.
- GUI (Interfaz Gráfica de Usuario): Es una pantalla visual con botones, menús y ventanas que permite usar un programa fácilmente, sin necesidad de escribir comandos.
- CLI (Interfaz de Línea de Comandos): Es una forma de interactuar con programas escribiendo instrucciones en una ventana de texto, como si estuvieras hablando con el ordenador por escrito.
- RAG (Retrieval-Augmented Generation): Es una técnica que permite a la IA buscar información en documentos antes de responder. Es como si la IA leyera tus archivos para darte respuestas más precisas.
- API (Interfaz de Programación de Aplicaciones): Es una especie de puente que permite que dos programas se comuniquen entre sí. Por ejemplo, puedes conectar un modelo de IA con una app para que trabajen juntos.
- GPU (Unidad de Procesamiento Gráfico): Es una parte del ordenador diseñada para manejar tareas pesadas como gráficos o cálculos de IA. Hace que los modelos funcionen mucho más rápido.
- CPU (Unidad Central de Procesamiento): Es el “cerebro” principal del ordenador. Puede ejecutar modelos de IA, pero suele ser más lento que una GPU para tareas complejas.
- VRAM (Memoria de Video): Es la memoria que usa la GPU. Cuanta más tenga, mejor podrá manejar modelos grandes sin que el ordenador se ralentice.
- CUDA: Es una tecnología creada por NVIDIA que permite que la GPU acelere los cálculos necesarios para que la IA funcione más rápido.
- Multiplataforma: Significa que el programa o modelo puede funcionar en distintos sistemas operativos, como Windows, macOS o Linux.
- Modelo ligero: Es un modelo de IA que ocupa poco espacio y funciona rápido, incluso en ordenadores que no son muy potentes.
- Agente IA: Es un sistema que puede tomar decisiones o realizar tareas automáticamente, como si fuera un asistente inteligente que trabaja por ti.
- Máscara personalizada: Es una configuración que cambia el comportamiento del modelo. Por ejemplo, puedes hacer que actúe como un profesor, un terapeuta o un personaje específico.
