Usa More AI totalmente sin conexión con modelos locales (Ollama y LM Studio)
Apunta More AI a un modelo que corre en tu propio hardware y nada saldrá jamás de tu equipo — sin factura de API, sin necesidad de internet. Así se configura Ollama o LM Studio en minutos, y esto es lo que puedes esperar de los modelos locales en cada modo.
Equipo de More AI · Actualizado el 16 de julio de 2026
Por qué ejecutar un modelo en local
Todo modelo en la nube — incluso con tu propia clave API — implica que tu prompt viaja al servidor de alguien. Un modelo local elimina ese último salto: el modelo corre en tu propio hardware, More AI le habla por localhost y tus conversaciones no tocan la red en ningún momento. Es la configuración para documentos sensibles, equipos aislados de la red o, simplemente, para trabajar en un avión.
La segunda razón es el coste: un modelo local no tiene precio por token. Hazle mil preguntas y la factura es tu electricidad. La contrapartida honesta es la capacidad — los modelos locales son más pequeños que los modelos punteros en la nube, así que reserva las tareas de razonamiento difíciles para una clave en la nube y deja que el modelo local lleve el trabajo del día a día.
Ollama: la ruta más rápida
Instala Ollama, descarga un modelo con un solo comando (por ejemplo una variante de Llama, Qwen o Gemma acorde a tu RAM) y él lo sirve en local. En More AI, abre Ajustes → Proveedores y activa Ollama — sin clave API, sin configuración. La app detecta automáticamente tus modelos instalados y aparecen en el selector de modelos junto a los de la nube.
A partir de ahí se comporta como cualquier otro proveedor: elige el modelo local para una conversación y empieza a escribir. El medidor de ventana de contexto y el cambio de modelo por conversación funcionan igual.
LM Studio: un gestor de modelos amigable
¿Prefieres una app gráfica? LM Studio te deja explorar y descargar modelos abiertos, y luego los sirve desde un servidor local con un clic. More AI lo soporta como proveedor de primera clase, igual que Ollama: actívalo en Ajustes → Proveedores y tus modelos descargados aparecen en el selector.
Cualquier otro servidor: endpoints personalizados
¿Usas vLLM, llama.cpp o un proxy LiteLLM? Añade un proveedor personalizado y apúntalo a cualquier endpoint que hable la API de Chat Completions compatible con OpenAI (la URL base suele terminar en /v1) — o a un endpoint de Messages compatible con Anthropic. Eso cubre prácticamente cualquier servidor de modelos autoalojado, en tu equipo o en una máquina de tu red local.
Combina local y nube
No tienes que elegir de una vez por todas. Las claves y los proveedores locales conviven, y cada conversación elige su propio modelo — así que una configuración práctica es un modelo local para notas privadas y preguntas rápidas, y un modelo puntero para las tareas que lo merecen. Cambiar son dos clics, no una reconfiguración.
Los tres modos funcionan con modelos locales — Chat, Cowork y Code corren sobre el mismo motor. Para los modos de agente, prefiere el modelo local más capaz que tu hardware pueda albergar: la planificación y el uso de herramientas premian a un modelo más fuerte.
Preguntas frecuentes
¿Ejecutar un modelo local es realmente gratis?
No hay coste por token — el modelo corre en tu propio hardware, así que el único gasto es la electricidad que consume tu equipo. La app More AI también es gratuita.
¿Todo funciona sin conexión?
Chat, Cowork y Code funcionan totalmente sin conexión con un modelo local — los archivos, documentos y repositorios ya están en tu disco. Solo las funciones que necesitan internet por naturaleza (búsqueda web, sincronización, conectores) esperan a que vuelvas a estar en línea.
¿Qué hardware necesito?
Un modelo pequeño corre con soltura en 8–16 GB de RAM; los modelos más grandes y capaces piden más memoria o una GPU. Los Mac con Apple Silicon son anfitriones especialmente buenos. Empieza en pequeño, mira lo que aguanta tu máquina y ve subiendo.
¿Qué servidores locales soporta More AI?
Ollama y LM Studio vienen integrados — sin clave y sin más configuración que activarlos. Más allá de eso, cualquier endpoint compatible con OpenAI (vLLM, llama.cpp, LiteLLM) o compatible con Anthropic funciona como proveedor personalizado.
¿Puede el agente de código usar un modelo local?
Sí — el modo Code corre sobre el mismo motor, así que un modelo local también puede planificar y editar. El trabajo de agente premia a los modelos más fuertes: usa el modelo local más capaz que tu hardware soporte, o cambia esa sesión concreta a una clave en la nube.