Ollama vs LM Studio vs Jan en 2026: ¿qué app de IA local usar?

Si quieres un asistente de IA que funcione en tu portátil, sin que tus documentos salgan nunca de la máquina, casi seguro acabarás eligiendo entre tres aplicaciones gratuitas: Ollama, LM Studio y Jan. Hace un año la elección era sencilla. Ollama era el motor discreto que los desarrolladores dejaban funcionando en segundo plano, LM Studio era la aplicación de escritorio amable con un buscador de modelos y Jan era la alternativa de código abierto con aspecto de ChatGPT.

En 2026 las tres se han desdibujado. Ollama vende planes en la nube. La web de LM Studio abre ahora con un agente llamado Bionic. Jan ha añadido proveedores en la nube, búsqueda web y conexiones con herramientas. La parte local sigue funcionando en todas, pero ahora hay que saber dónde está el interruptor de la nube.

Qué cambió en 2026

Ollama pasó a ser local y en la nube. Su portada dice ahora «Run AI models locally and in the cloud». El nivel gratuito sigue ejecutando modelos en tu ordenador e incluye algunos créditos iniciales para modelos en la nube; Pro cuesta 20 dólares al mes (con 60 dólares de créditos de uso) y Max, 100 dólares al mes, según la página de precios de Ollama. Los modelos en la nube llevan :cloud al final del nombre, y ese es el detalle que hay que vigilar. En los Mac con Apple Silicon, la versión 0.40 (octubre) ejecuta por defecto los modelos compatibles con el motor MLX de Apple, que es claramente más rápido. En julio la empresa anunció una ronda de financiación de 88 millones de dólares y dijo que da servicio a 8,9 millones de desarrolladores.

LM Studio se convirtió, sobre todo, en Bionic. En julio LM Studio lanzó Bionic, «el agente de IA para modelos abiertos», que redacta documentos, ejecuta código y puede controlar el ordenador. La portada promociona ahora primero Bionic, con un plan Bionic+ de 20 dólares al mes para modelos en la nube alojados en EE. UU., que según LM Studio no conservan datos. La aplicación clásica de LM Studio (versión 0.4.26 al escribir esto) sigue siendo gratuita, sigue en la página de descargas y sigue siendo gratuita también para uso profesional, un cambio que LM Studio hizo en julio de 2025. No todo el mundo está contento: un hilo muy votado de r/LocalLLaMA en septiembre se titulaba «¿Por qué LM Studio pone tan difícil descargar LM Studio?»

Jan siguió siendo de código abierto y añadió funciones. Jan, creada por Menlo Research, tiene licencia Apache 2.0 y llegó a la versión 0.8.6 el 9 de octubre. Este año ha añadido MLX nativo en Mac, subida de archivos en Proyectos, conexiones de herramientas MCP con una petición de aprobación y búsqueda web integrada. También puedes conectar ChatGPT, Claude o Gemini con tu propia clave de API, algo práctico que, de nuevo, significa que no todo lo que escribes se queda en local.

Cara a cara

Precios y versiones según la web de cada empresa el 9 de octubre de 2026. Compruébalos antes de fiarte de ellos: las tres publican actualizaciones cada pocas semanas.

Elige Ollama si otras apps van a hablar con él

La fuerza de Ollama es que casi todo lo admite. Las apps para chatear con documentos como AnythingLLM, las herramientas de agentes, los asistentes de programación y los proyectos de domótica incluyen Ollama como proveedor. Lo instalas una vez, descargas un modelo y esas apps pueden usarlo. Por eso nuestra guía de asistente de IA privado en Windows combina Ollama con AnythingLLM.

Es menos cómodo si quieres explorar modelos a mano: tiene menos ajustes y buena parte de su potencia está en la línea de comandos. Y como los modelos locales y en la nube comparten ahora una sola lista, revisa el nombre del modelo antes de enviar nada privado. Un nombre que termina en :cloud se ejecuta en los servidores de Ollama. Ollama asegura que las peticiones nunca se guardan ni se usan para entrenar, pero eso es una promesa, no una propiedad de tu portátil.

Elige LM Studio si quieres ver y ajustar lo que se ejecuta

El LM Studio clásico sigue siendo la forma más fácil de buscar un modelo, ver si cabe en la memoria de tu ordenador, descargarlo y ajustar cosas como la longitud de contexto sin abrir una terminal. Ejecuta un servidor local que habla el mismo idioma que las API de OpenAI y Anthropic, así que las herramientas creadas para ellas pueden apuntar a tu propia máquina; en enero LM Studio publicó una guía para usar modelos locales en Claude Code.

Bionic es otro producto: un agente que edita archivos, ejecuta comandos y ofrece modelos en la nube de pago. Puede encajarte, pero si buscabas una app de chat privada, descarga «LM Studio» y no «Bionic» en la página de descargas. Si pruebas Bionic, valen las mismas reglas que con cualquier agente: permisos mínimos y aprobación antes de que actúe.

Elige Jan si quieres código abierto y una ventana de chat conocida

Jan se ve y se usa como ChatGPT, funciona totalmente sin conexión una vez descargado el modelo y es de código abierto bajo Apache 2.0, así que cualquiera puede revisar el código. Los Proyectos con archivos subidos, las herramientas MCP que piden permiso antes de actuar y la búsqueda web opcional lo convierten en un asistente razonable para el día a día. Encaja con quien quiere una sola app para modelos locales y, de vez en cuando, un modelo en la nube con su propia clave de API.

A cambio, su ecosistema es más pequeño que el de Ollama y tiene menos opciones de ajuste que LM Studio. La web de Jan anuncia además una función de «Memoria» como próxima. Recuerda que lo que envíes a un proveedor en la nube a través de Jan sigue las reglas de ese proveedor, no las de Jan.

¿Funcionará en mi ordenador?

La memoria importa más que nada. Como regla aproximada para las versiones de 4 bits, las más habituales:

• 8 GB de RAM: modelos pequeños (unos 3 o 4 mil millones de parámetros). Bastan para reformular, preguntas sencillas y resúmenes cortos.
• 16 GB: modelos de unos 7 a 14 mil millones de parámetros. Buena calidad diaria para redactar y preguntar sobre documentos.
• 32 GB o más (o una tarjeta gráfica con 16 GB o más): modelos de unos 30 mil millones de parámetros, como los nuevos modelos abiertos de 30B de este verano, que resuelven tareas más largas y complejas.

Los Mac con Apple Silicon usan su memoria compartida para la IA, y por eso rinden por encima de lo esperado. En Windows, una tarjeta gráfica NVIDIA ayuda mucho. Las tres apps muestran o calculan si un modelo cabe; si no cabe, no se cargará o irá muy lento. Incluso un buen modelo local suele quedar por detrás de los mejores modelos en la nube en razonamiento difícil, así que ajusta la tarea a la máquina.

Cómo conseguir que lo «local» siga siendo local

• Mira siempre el nombre o la etiqueta del modelo. En Ollama, los modelos en la nube terminan en :cloud; en LM Studio Bionic y en Jan, los proveedores en la nube aparecen separados de los modelos locales.
• Desactiva la búsqueda web para el trabajo privado. Una búsqueda sale de tu máquina aunque el modelo no lo haga.
• Pruébalo sin conexión. Apaga el wifi y haz una pregunta. Si sigue respondiendo, ese modelo es realmente local.
• Cuidado con las conexiones de herramientas. Los servidores MCP y los complementos pueden leer archivos y acceder a internet. Nuestra explicación sobre qué es MCP cubre lo básico.
• Mantén privado el servidor local. Las tres pueden servir modelos a otros dispositivos. Déjalo desactivado salvo que lo necesites y nunca lo expongas a internet.

En resumen

Para la mayoría de quienes empiezan: Jan si quieres una app de chat de código abierto, LM Studio (la app clásica) si quieres probar muchos modelos y ver cuál cabe, y Ollama si piensas conectar otras herramientas o agentes. Mucha gente acaba con dos instaladas, y no pasa nada; cada una guarda su propia copia de los modelos, así que vigila el espacio en disco.

Si todo esto es nuevo para ti, nuestro curso gratuito Private AI on Your Own Computer (en inglés) explica paso a paso cómo elegir el hardware, escoger un primer modelo, chatear con tus propios documentos y hacer las comprobaciones de privacidad anteriores.

Preguntas rápidas

¿Son gratuitos Ollama, LM Studio y Jan?

Sí, para ejecutar modelos en tu ordenador. Ollama y LM Studio venden además planes opcionales en la nube; Jan permite añadir proveedores en la nube de pago con tu propia clave de API.

¿Un modelo local es tan bueno como ChatGPT o Claude?

Normalmente no en las tareas más difíciles. Para redactar, resumir y preguntar sobre tus propios documentos, un buen modelo de 7 a 14 mil millones de parámetros en un equipo de 16 GB suele bastar.

¿Necesito internet?

Solo para instalar la app y descargar un modelo. Después, los modelos locales funcionan sin conexión.

¿Cuál es mejor para Mac?

Las tres usan ya el motor MLX de Apple, que marca una diferencia real en Apple Silicon. Elige por la interfaz que prefieras.