Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) han dejado de ser exclusivos de grandes servidores y APIs de pago. Hoy en día es posible ejecutarlos directamente en el navegador o de forma local en tu ordenador, abriendo un abanico de posibilidades para desarrolladores, investigadores y entusiastas de la inteligencia artificial. Cada día hay más herramientas  que permiten generar texto, crear agentes autónomos y experimentar con prompts sin necesidad de instalaciones complicadas. La ejecución local, por su parte, ofrece potencia y control sobre modelos más grandes, eliminando la necesidad de conexión a Internet y garantizando la privacidad de los datos. Este artículo explora estas opciones, comparando ventajas e inconvenientes y proporcionando datos técnicos relevantes para cada enfoque.

Herramientas para ejecutar LLMs en el navegador

Tradicionalmente, experimentar con LLMs requería el uso de APIs de pago, configuraciones en la nube o hardware especializado. Sin embargo, nuevas soluciones permiten ejecutar estos modelos directamente en un navegador moderno. Por ejemplo, WebLLM es capaz de ejecutar modelos como LLaMA, Mistral o Qwen utilizando WebGPU, alcanzando miles de tokens por segundo en dispositivos modernos. Cuando WebGPU no está disponible, WebAssembly permite mantener la ejecución local, aunque con menor rendimiento. Esta aproximación garantiza que los datos no abandonen el equipo, algo crítico en aplicaciones donde la privacidad es prioritaria.

Otra opción destacable es Free LLM Playground, que permite hasta 50 chats diarios gratuitos y ajustar parámetros como temperatura, penalizaciones o instrucciones del modelo. Esta herramienta es ideal para comparar resultados entre modelos de OpenAI, Anthropic o Google Gemini y analizar cómo pequeñas variaciones en los prompts afectan la salida del modelo.

Por su parte, AgentLLM permite crear agentes autónomos que ejecutan tareas completas dentro del navegador. Este entorno de código abierto utiliza modelos locales y técnicas de optimización de inferencia, logrando reducir la latencia hasta un 40% respecto a llamadas a la nube, lo que facilita el desarrollo de prototipos y experimentos educativos sin depender de servicios externos.

Otras alternativas interesantes son BrowserAI, una librería en JavaScript que ejecuta modelos pequeños y medianos directamente en el navegador y admite generación de texto, texto a voz y reconocimiento de voz, y Genspark.ai, un motor de búsqueda que transforma consultas en páginas web generadas por agentes inteligentes, acelerando la investigación y el análisis de datos sin publicidad.

Ventajas de la ejecución local de LLMs

Ejecutar LLMs directamente en el ordenador, sin navegador ni nube, permite utilizar modelos mucho más grandes, incluso de decenas de miles de millones de parámetros, aprovechando GPUs dedicadas y optimizaciones específicas de frameworks como PyTorch o TensorFlow. Esto ofrece varias ventajas:

1. Autonomía y privacidad total: no requiere conexión a Internet, los datos permanecen en el dispositivo.

2. Rendimiento optimizado: modelos grandes pueden procesar miles de tokens por segundo usando GPUs modernas.

3. Flexibilidad: permite ajustar modelos y optimizaciones específicas según necesidades del proyecto.

No obstante, este enfoque también tiene inconvenientes: requiere hardware potente, instalación y configuración técnica avanzada, y mayor consumo de energía y memoria. Por ejemplo, un modelo de 13B parámetros puede consumir hasta 24 GB de RAM y 20 GB de VRAM, lo que limita su ejecución a equipos de gama alta.

Comparativa: nube vs navegador vs local

Para entender mejor los pros y contras de cada enfoque, se puede resumir en la siguiente tabla:

Como se observa, la elección depende del uso que se quiera dar: el navegador es ideal para pruebas rápidas y educativas, la nube para tareas de alta demanda sin preocuparse por hardware y la ejecución local para control absoluto y proyectos que requieren modelos grandes.

Benchmarks y consumo de recursos

Los benchmarks disponibles muestran diferencias significativas según el enfoque elegido. Por ejemplo, un modelo de 7 mil millones de parámetros ejecutado en navegador con WebGPU en un portátil de gama media puede generar 512 tokens en aproximadamente 1,8 segundos, consumiendo entre 4 y 6 GB de RAM y utilizando solo la GPU integrada para acelerar la inferencia. En ejecución local, un modelo de 13 mil millones de parámetros en una GPU dedicada con 24 GB de VRAM procesa la misma cantidad de tokens en alrededor de 0,9 segundos, aunque el consumo de memoria total alcanza los 22–24 GB, mostrando que la potencia adicional se paga en recursos. Por último, usando APIs en la nube con un modelo equivalente, la generación de 512 tokens puede tardar entre 0,5 y 1 segundo, dependiendo de la latencia de red, con un coste económico variable y sin carga en el hardware local. Estos datos permiten a desarrolladores y experimentadores valorar el equilibrio entre velocidad, coste y privacidad según sus necesidades específicas.

Reflexiones técnicas

El rendimiento de estas herramientas varía considerablemente según el hardware y el modelo seleccionado. Las optimizaciones de inferencia, como cuantización o compilación a ONNX, pueden reducir hasta un 50% el uso de memoria y acelerar la inferencia, lo que es crucial para la ejecución local o en navegador. Otro aspecto importante es la privacidad y la seguridad de los datos: ejecutar modelos en el navegador o de forma local evita que la información sensible se transfiera a servidores externos, algo esencial para aplicaciones médicas, financieras o educativas.

Conclusión

Ejecutar LLMs en el navegador o de forma local ofrece alternativas viables a los tradicionales modelos basados en la nube. Herramientas como WebLLM, Free LLM Playground y AgentLLM demuestran que es posible combinar facilidad de uso, privacidad y rendimiento en entornos locales sin necesidad de infraestructuras complejas. La elección del enfoque adecuado depende del tamaño del modelo, la disponibilidad de hardware y los requisitos de privacidad del proyecto. La ejecución local y en navegador democratiza el acceso a la IA, mientras que la nube sigue siendo la opción más cómoda para tareas de alto rendimiento o proyectos comerciales.