A raíz de nuestra reciente noticia sobre el uso de una Raspberry Pi Zero 2 W junto con un Whisplay HAT como asistente de inteligencia artificial doméstico por unos 50 €, la conversación en LinkedIn se animó bastante. Muchos lectores preguntaron si sería posible ejecutar modelos LLM en procesadores tan limitados. Lo cierto es que la ejecución de modelos de lenguaje en ordenadores personales ha pasado de ser una curiosidad técnica a convertirse en una alternativa viable y eficiente. LM Studio, Ollama y GPT4All son tres plataformas que permiten interactuar con inteligencia artificial sin depender de servidores remotos. Este artículo se centra en LM Studio, una aplicación que destaca por su enfoque accesible y su interfaz gráfica, pero también compara sus prestaciones con las de Ollama y GPT4All, más orientadas al desarrollo y la privacidad extrema, respectivamente.

LM Studio: sencillez y potencia en local

LM Studio es una aplicación de escritorio disponible para Windows, macOS y Linux que permite ejecutar modelos de lenguaje de forma local. Su principal atractivo es la interfaz gráfica, que facilita la interacción con modelos como GPT-OSS, Qwen3, Gemma3 o DeepSeek. La instalación de modelos se realiza con un clic, y el usuario puede ajustar parámetros como la temperatura, el número de tokens o la longitud máxima de respuesta. En pruebas realizadas en equipos con Apple Silicon M2, LM Studio ha mostrado una latencia media de respuesta inferior a 1,2 segundos con modelos de 7B parámetros, lo que lo convierte en una opción perfectamente funcional para tareas editoriales, educativas o de prototipado.

La aplicación no requiere conexión constante a internet, lo que refuerza la privacidad del usuario. Además, permite ejecutar modelos en CPUs con soporte AVX2, lo que amplía su compatibilidad con equipos de consumo. Aunque no es completamente open-source, su uso es gratuito tanto para entornos personales como profesionales, según sus términos de licencia.

Ollama: integración para desarrolladores

Ollama es una herramienta pensada para quienes necesitan integrar modelos de lenguaje en aplicaciones. Funciona desde la línea de comandos y ofrece una API robusta que permite interactuar con modelos como LLaMA2, Mistral o CodeLlama. Su rendimiento es notable: en entornos Docker con soporte GPU, Ollama puede generar respuestas de 500 tokens en menos de 0,8 segundos. Esta eficiencia lo convierte en una opción preferente para desarrolladores que buscan integrar IA en flujos de trabajo automatizados.

La documentación técnica de Ollama está bien estructurada y facilita su integración con frameworks como Spring AI o LangChain. Aunque carece de interfaz gráfica, su enfoque modular y su compatibilidad con múltiples modelos lo hacen especialmente útil en entornos de desarrollo. U

GPT4All: privacidad sin concesiones

GPT4All, desarrollado por Nomic AI, es una plataforma completamente open-source que permite entrenar y ejecutar modelos de lenguaje en local. Su filosofía es clara: los datos del usuario no deben salir de su máquina. Esta propuesta es especialmente atractiva para investigadores, docentes y entusiastas de la privacidad. GPT4All funciona en CPUs convencionales y no requiere GPU, lo que lo hace accesible para una amplia base de usuarios.

La interfaz de GPT4All es funcional, aunque menos pulida que la de LM Studio. Su comunidad es activa y ofrece soporte multiplataforma. En pruebas realizadas con modelos de 3B parámetros, GPT4All ha mostrado una latencia media de 2,1 segundos en equipos con Intel i7 de décima generación.

Procesadores modernos y potencia combinada para IA

Un aspecto que no se puede pasar por alto es el salto en capacidad de cálculo que ofrecen los procesadores actuales, incluso en dispositivos compactos como los Single Board Computers (SBC). Hoy en día, muchos de estos equipos, como el Orange Pi 6 Plus que vamos a revisar en los próximos días, integran CPU, GPU y NPU con un rendimiento combinado que alcanza los 45 TOPS (Tera Operations Per Second). Esta cifra, que hace apenas unos años estaba reservada a estaciones de trabajo de gama alta, permite que modelos de lenguaje con miles de millones de parámetros puedan ejecutarse en local con una latencia muy reducida.

En términos prácticos, por ejemplo disponer de 45 TOPS significa que un SBC puede manejar inferencias de modelos de 7B parámetros con un consumo energético inferior a 15 W, algo impensable en generaciones anteriores. Este nivel de potencia abre la puerta a escenarios donde LM Studio, Ollama o GPT4All pueden ejecutarse en dispositivos portátiles o embebidos, sin necesidad de depender de servidores externos. Además, la inclusión de NPUs dedicadas optimiza operaciones matriciales y reduce la carga sobre la CPU, lo que se traduce en una mayor eficiencia y estabilidad en sesiones prolongadas.

La tendencia apunta a que, en los próximos años, veremos SBCs con más de 100 TOPS combinados, lo que permitirá ejecutar modelos de 13B parámetros en local sin necesidad de GPU discretas. Este avance técnico refuerza la idea de que la inteligencia artificial local no es solo una alternativa, sino una opción cada vez más competitiva frente a la nube.

Comparación técnica y casos de uso

Desde el punto de vista técnico, LM Studio destaca por su equilibrio entre facilidad de uso y rendimiento. Ollama ofrece mayor velocidad y flexibilidad para desarrolladores, mientras que GPT4All garantiza privacidad total. En entornos editoriales, LM Studio permite generar contenido de forma rápida y segura, sin necesidad de conocimientos técnicos. En cambio, Ollama es más adecuado para integraciones complejas, y GPT4All para quienes priorizan el control absoluto de sus datos.

En términos de consumo de recursos, LM Studio requiere aproximadamente 6 GB de RAM para ejecutar modelos de 7B parámetros, mientras que Ollama puede escalar hasta 12 GB si se utiliza con modelos de 13B. GPT4All, por su parte, se mantiene en torno a los 4 GB con modelos de menor tamaño. Estas cifras permiten dimensionar el tipo de equipo necesario para cada plataforma.

Comparativa práctica

Reflexiones finales

La ejecución local de modelos de lenguaje ya no es una tarea reservada a expertos. Herramientas como LM Studio democratizan el acceso a la IA, permitiendo que periodistas, docentes y creadores trabajen con modelos avanzados sin depender de servicios externos. Aunque Ollama y GPT4All ofrecen ventajas específicas, LM Studio se presenta como una solución equilibrada, especialmente útil en entornos donde la privacidad, la facilidad de uso y la eficiencia son prioritarias.

Para quienes buscan una alternativa real a los servicios en la nube, LM Studio representa una opción sólida, funcional y accesible. Su evolución futura dependerá de la incorporación de nuevas funciones, como la integración con APIs o el soporte para modelos más grandes, pero su base actual ya permite trabajar con IA de forma autónoma y segura.