Ejecuta modelos de lenguaje grandes (LLMs) localmente con un solo comando.
- Gratis real
- Tarjeta sin verificar
- Open source
- Nube o local
Sin cuotas, sin límites de uso y sin enviar tus archivos a nadie. El coste se traslada a tu hardware.
43 herramientas cumplen esta condición, verificadas una por una.
Ejecuta modelos de lenguaje grandes (LLMs) localmente con un solo comando.
Interfaz web completa para Stable Diffusion con cientos de extensiones y control total sobre la generación de imágenes.
Generación de imágenes con Stable Diffusion simplificada al máximo.
Interfaz visual basada en nodos para Stable Diffusion con workflows reproducibles y control granular sobre cada paso del pipeline.
Apache 2.0, multimodal y con modo de pensamiento por defecto.
Transcribir en tu equipo con licencia MIT, desde 1 GB de memoria de vídeo.
Cinco tamaños Apache 2.0, y los dos pequeños oyen.
Un modelo grande, multimodal y con pesos Apache 2.0.
Instrucciones, razonamiento y código en un modelo que cabe en tu equipo.
Navegador e instalador de aplicaciones IA que automatiza la instalación de herramientas complejas con un solo clic.
MIT, un millón de tokens de contexto y esfuerzo de pensamiento regulable.
Interfaz local de generación con licencia Apache 2.0 y desarrollo activo.
Tres tamaños —3B, 8B y 14B—, todos Apache 2.0 y todos con visión.
Catorce mil millones de parámetros, MIT, pensado para equipos justos.
Cada cambio y cada orden pasan por tu aprobación.
Mil peticiones al día con una cuenta personal de Google.
Ochenta y dos millones de parámetros, Apache 2.0, y cabe en un Colab.
Un billón y pico de parámetros con licencia MIT, pesos incluidos.
Apache 2.0, con extensión de vídeo y control por fotogramas clave.
MIT y agnóstico: sirve con más de cien modelos, no sólo los de OpenAI.
Interfaz local avanzada, Apache 2.0, con desarrollo muy activo.
Pesos Apache 2.0, y una variante que cabe en una tarjeta de 24 GB.
MIT, en Python, y con equipos de agentes que se reparten el trabajo.
La gama pequeña de DeepSeek: 304.000 millones de parámetros, MIT.
Apache 2.0, jerarquías de agentes y evaluación incluida.
Para agentes que duran: memoria larga y ejecución que sobrevive a los fallos.
El sucesor de AutoGen, en Python y .NET.
Apache 2.0 en tu terminal. El coste es el modelo que le pongas.
Un planificador que reparte preguntas y agentes que las contestan.
Interfaz gráfica elegante para descargar y ejecutar LLMs localmente.
Busca, resume, ve lo que le falta y vuelve a buscar. Tres vueltas.
Apache 2.0 a 480p, y por debajo de 20 GB si se ejecuta desde ComfyUI.
MIT, en tu máquina, y capaz de lanzar otros agentes.
Escribe un artículo con referencias partiendo de una búsqueda.
Editor completo, plan Hobby sin tarjeta y con peticiones limitadas.
Gratis si te lo montas tú. En su nube sólo hay prueba.
Multimodal, siempre pensando, y con una atribución en la letra pequeña.
Pesos abiertos de Tencent, con 60 GB de memoria de vídeo como mínimo.
Código MIT, pesos no comerciales. La diferencia importa.
Música y sonido en local, con pesos que no permiten uso comercial.
Diez millones de tokens de contexto, y una licencia que pone condiciones.
La misma familia que el 27B, con otra licencia. Conviene mirarla.
Doscientos créditos en la nube, una vez. Autoalojado, sin límite.
Ejecutar el modelo en tu máquina cambia la ecuación entera. No hay cuota mensual, no hay límite de generaciones y, sobre todo, no hay una empresa decidiendo el mes que viene que tu plan gratuito ahora cuesta 20 € al mes.
A cambio necesitas hardware: para modelos de imagen y vídeo, una GPU con VRAM suficiente; para modelos de lenguaje, memoria. Cada ficha indica los requisitos concretos cuando los hemos verificado.