GPT Researcher vs Local Deep Researcher vs STORM
Los mismos datos para todas, en las mismas filas. Sin ganadores prefabricados y sin nota: la fila que decide es la que a ti te importe.
| Condición | GPT Researcher | Local Deep Researcher | STORM |
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| Qué sabe hacer |
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| Dónde se ejecuta | Local | Local | Nube o local |
| Cuánto cuesta empezar | Instalación técnica, modelos o GPU | Instalación técnica, modelos o GPU | Instalación sencilla |
| ¿Hay que registrarse?Faltan datos | No | No | Sin comprobar — Todavía no hemos abierto la fuente oficial para este dato. Es trabajo nuestro pendiente. |
| ¿Marca de agua?Faltan datos | Sin comprobar — Todavía no hemos abierto la fuente oficial para este dato. Es trabajo nuestro pendiente. | Sin comprobar — Todavía no hemos abierto la fuente oficial para este dato. Es trabajo nuestro pendiente. | Sin comprobar — Todavía no hemos abierto la fuente oficial para este dato. Es trabajo nuestro pendiente. |
| ¿Uso comercial?Faltan datos | Sin comprobar — Todavía no hemos abierto la fuente oficial para este dato. Es trabajo nuestro pendiente. | Sí | Síen ejecutado en tu equipo |
| ¿Se entrena con tus datos?Faltan datos | Sin comprobar — Todavía no hemos abierto la fuente oficial para este dato. Es trabajo nuestro pendiente. | Sin comprobar — Todavía no hemos abierto la fuente oficial para este dato. Es trabajo nuestro pendiente. | Sin comprobar — Todavía no hemos abierto la fuente oficial para este dato. Es trabajo nuestro pendiente. |
| ¿Pide tarjeta? | No | No | No |
| Renovación de créditos | Sin créditos | Sin créditos | Sin créditos |
| Modelo de gratuidad | Open source | Open source | Open source |
| ¿Open source? | Open source | Open source | Open source |
| Categoría | Agentes IA | Agentes IA | Agentes IA |
| Con más detalle | |||
| Qué te dan gratis | Código con licencia Apache 2.0. Sin cuotas ni cuenta con el proyecto; hay que aportar un modelo, propio o de pago por uso. Investiga sobre la web y sobre documentos locales en PDF, texto, CSV, Excel, Markdown, PowerPoint y Word. | Código con licencia MIT. Funciona con modelos locales servidos por Ollama o LM Studio, así que puede ejecutarse sin cuota de ningún proveedor de modelos. La búsqueda web sí necesita un buscador: DuckDuckGo, SearXNG, Tavily o Perplexity. | Código con licencia MIT. Se instala con `pip install knowledge-storm` o desde el repositorio. Existe además una vista previa de investigación gratuita en storm.genie.stanford.edu, que su repositorio dice que han probado más de 70.000 personas. |
| Límites |
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| En contraFaltan datos | Sin analizar — Que esta casilla esté vacía no significa que no tenga pegas: significa que no las hemos escrito. | Sin analizar — Que esta casilla esté vacía no significa que no tenga pegas: significa que no las hemos escrito. | Sin analizar — Que esta casilla esté vacía no significa que no tenga pegas: significa que no las hemos escrito. |
| Veredicto | La respuesta cuando la investigación tiene que salir de tu equipo o trabajar sobre tus propios documentos. El coste no es la cuota: es el modelo que le pongas detrás. | El más pequeño de los tres y el único que puede funcionar de principio a fin con un modelo tuyo. Su bucle de reflexión es lo que separa investigar de buscar. | El único de los tres abiertos que se puede probar sin instalar nada, en la vista previa de Stanford. Sus autores avisan de que lo que sale no es publicable sin edición. |
| Última verificación | 20 ago 2026 | 20 ago 2026 | 20 ago 2026 |
Cuando falta un dato, la tabla dice por qué. Sin comprobar es deuda nuestra: todavía no hemos abierto la fuente oficial. El fabricante no lo publica es lo contrario: la abrimos y no lo dice, y eso es información sobre el producto. Sin analizar es un hueco de redacción nuestro, y No aplica una fila que no tiene sentido para esa clase de herramienta. Pasa el ratón por encima para ver qué buscábamos.