La inteligencia artificial ya no es solo cosa de gigantes tecnológicos. Ahora tú también puedes ejecutar los modelos más potentes desde tu propio ordenador con Windows, sin depender de la nube ni pagar por cada consulta. En este artículo te explico, con un lenguaje sencillo y sin rodeos, cómo instalar los modelos de lenguaje grande (LLM) más conocidos directamente en tu equipo.
Instalar un modelo de lenguaje grande (LLM) en tu ordenador con Windows puede parecer técnicamente complejo, pero las herramientas actuales han simplificado considerablemente el proceso, haciéndolo accesible incluso sin conocimientos avanzados de programación. Existen herramientas gráficas que lo hacen tan sencillo como instalar cualquier otra aplicación. Los requisitos principales para empezar son: seleccionar la herramienta más adecuada según tu nivel técnico y objetivos, verificar la compatibilidad de tu hardware (RAM, CPU y GPU opcional), y asegurar suficiente espacio de almacenamiento libre en disco (entre 20GB y 100GB según los modelos que planees utilizar). Aquí te cuento cómo hacerlo, paso a paso.
¿Qué necesitas antes de empezar?
Antes de instalar nada, asegúrate de tener un PC con Windows 10 u 11, al menos 16 GB de RAM, bastante espacio libre (20-50 GB) y, si es posible, una tarjeta gráfica decente (aunque no es obligatorio si vas a usar versiones más ligeras de los modelos).
Si no tienes GPU, no pasa nada: hay herramientas que funcionan perfectamente usando solo la CPU, aunque algo más lentas. Y si tienes una GPU con al menos 8 GB de VRAM (por ejemplo, una NVIDIA RTX 3060 o superior), entonces podrás ejecutar modelos más grandes de forma fluida.
| Nº | Paso / Acción Esencial | Cómo Verificarlo | Recomendación Mínima | Completado |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Verificar versión de Windows | Escribir 'winver' en el buscador de Windows | Windows 10 (versión 21H2+) o Windows 11 | ☐ |
| 2 | Verificar RAM disponible | Administrador de Tareas (Ctrl+Shift+Esc) > Rendimiento > Memoria | Mínimo 8GB (ideal 16GB para modelos pequeños, 32GB+ para medianos/grandes) | ☐ |
| 3 | Comprobar espacio en disco libre | Explorador de archivos > Este equipo > Clic derecho en Disco C: > Propiedades | Mínimo 20GB (ideal 50-100GB para varios modelos) | ☐ |
| 4 | Identificar Tarjeta Gráfica (GPU) y VRAM | Administrador de Tareas > Rendimiento > GPU (si existe). O dxdiag > Pantalla. | Opcional, pero recomendable. NVIDIA RTX con 8GB+ VRAM o AMD RX 6000 series con 8GB+ VRAM para buen rendimiento. | ☐ |
| 5 | Actualizar drivers gráficos (si se usará GPU) | Desde web oficial de NVIDIA (GeForce Experience) o AMD (Adrenalin Software) | Última versión estable disponible | ☐ |
| 6 | Verificar conexión a Internet (para descarga) | Abrir navegador y visitar una web | Estable para descargar modelos (pueden ser varios GB) | ☐ |
Opción 1: LM Studio, la más sencilla para empezar
La forma más amigable de probar un LLM en Windows es usando LM Studio. Es una aplicación con interfaz gráfica que te permite buscar, descargar y ejecutar modelos con un solo clic.
Pasos para instalarlo:
- Entra en la web oficial: lmstudio.ai.
- Descarga la versión para Windows (.exe).
- Instálala como cualquier otra aplicación.
- Al abrirla por primera vez, elige un modelo (como Mistral 7B, Gemma, o DeepSeek) y haz clic en «Descargar».
- Una vez descargado, pulsa en «Iniciar chat» y ya podrás hablar con la IA desde tu ordenador, sin conexión a internet.
Ventajas:
- No necesitas saber programar.
- Puedes probar varios modelos sin tocar el terminal.
- Todo se hace desde una interfaz muy intuitiva.
Opción 2: GPT4All, ideal si quieres más control
GPT4All es otra opción muy popular y sencilla de instalar en Windows. Al igual que LM Studio, tiene una aplicación con interfaz gráfica, pero también ofrece más opciones si quieres usarla desde línea de comandos o integrarla con otros proyectos.
Cómo instalar GPT4All en Windows:
- Descarga el instalador desde su web oficial.
- Instala la aplicación.
- Una vez dentro, elige un modelo (por ejemplo, gpt4all-falcon, mistral o nous-hermes) y haz clic en “Download”.
- Cuando termine, podrás empezar a chatear directamente.
Lo mejor de GPT4All: puedes usarlo sin conexión, funciona en ordenadores sin GPU y tiene muchos modelos ligeros para elegir.
Opción 3: Ollama, para quienes quieren algo más técnico
Si prefieres algo más avanzado, Ollama es una herramienta muy potente que puedes instalar también en Windows, aunque requiere usar el terminal (símbolo del sistema o PowerShell). Eso sí, una vez que lo configures, podrás ejecutar modelos como LLaMA 2, Mistral o Gemma en tu equipo local.
Pasos básicos:
- Descarga e instala Ollama para Windows.
- Abre PowerShell y ejecuta un comando como:
ollama run mistral
Ollama descargará el modelo y lo pondrá en marcha automáticamente.
| Herramienta | Facilidad de Uso | Interfaz Principal | Modelos Populares Soportados | Requisitos Mínimos (Estimados) | Ideal Para | Aceleración GPU (Windows) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LM Studio | Muy Fácil | Gráfica intuitiva (GUI) | Mistral, Gemma, Llama, DeepSeek, Phi-2 | 8GB RAM (16GB rec.), CPU (GPU opcional), 20GB Disco | Principiantes, experimentación rápida, no técnicos | Sí, buena detección y uso de VRAM NVIDIA/AMD |
| GPT4All | Fácil | Gráfica (GUI) + opción CLI | GPT4All-Falcon, Mistral, Nous-Hermes, Replit | 4GB RAM (8GB rec.), CPU-only friendly, 15GB Disco | Uso offline, equipos con poca RAM o sin GPU dedicada | Limitada/Experimental, mejor en CPU |
| Ollama | Intermedio | Línea de comandos (CLI) / API | Llama 2/3, Mistral, Gemma, CodeLlama, Phi-2 | 8GB RAM (16GB+ rec.), CPU (GPU opcional), 25GB Disco | Desarrolladores, integración con apps, usuarios técnicos | Sí, con soporte para NVIDIA (CUDA) y AMD (ROCm) en Windows (puede requerir WSL o configuración) |
Desde ese momento, podrás empezar a escribirle peticiones directamente desde la terminal o integrarlo en otras apps.
Solución de problemas comunes
Es posible que te encuentres algunos problemas a la hora de utilizar estos programas para tener una IA local, a continuación, os explicamos cuáles pueden aparecerte y cómo solucionarlo.
- Error «Memoria RAM insuficiente» o «Out of Memory»: Si encuentras este error, especialmente con modelos grandes, intenta lo siguiente: cerrar otras aplicaciones que consuman mucha RAM. Si usas LM Studio/GPT4All, selecciona una cuantización más agresiva del modelo (ej. Q4_K_M en lugar de Q8_0) que reduce el uso de RAM a costa de una ligera pérdida de precisión. Para Ollama, verifica los logs para entender qué modelo está intentando cargar y si tu sistema cumple sus requisitos mínimos.
- Problemas de compatibilidad con la GPU (NVIDIA/AMD): asegúrate de tener los drivers más recientes de tu tarjeta gráfica. En LM Studio, verifica en la configuración de hardware si tu GPU es detectada y cuánta VRAM se le asigna. Para Ollama, la aceleración por GPU en Windows puede requerir configuraciones adicionales.
- Modelos que no descargan o no cargan correctamente: Verifica tu conexión a internet. Asegúrate de tener suficiente espacio en disco (los modelos pueden ocupar desde 4GB hasta más de 70GB). Si un modelo descargado no carga, intenta eliminarlo y descargarlo de nuevo; el archivo podría estar corrupto. En LM Studio, puedes ver la ruta de descarga y verificar la integridad.
- Rendimiento muy lento en CPU: Es esperado que los LLMs sean más lentos en CPU. Para mejorar: usa modelos más pequeños y con mayor cuantización. Asegúrate de que tu CPU no esté sobrecalentada (thermal throttling).
¿Y después de instalarlo, qué puedes hacer?
Una vez tengas tu modelo funcionando localmente, las posibilidades son enormes:
- Escribir textos, correos o resúmenes. Imagina que necesitas redactar un correo formal para solicitar información. Podrías pedirle a tu LLM local: «Redacta un correo formal a [destinatario] solicitando información sobre [tema], mencionando mi interés en [detalle]» y te ofrecerá un borrador que puedes refinar.
- Traducir contenido o responder preguntas.
- Ejecutar tareas sin conexión ni enviar tus datos a ningún servidor.
- Crear tu propio chatbot o asistente privado.
- Usarlo como herramienta creativa para escribir código, novelas o ideas de negocio. Si estás aprendiendo Python, puedes pedirle: «Dame un script sencillo en Python para leer un archivo CSV y mostrar las primeras 5 líneas». Esto te puede ayudar a entender la sintaxis y obtener fragmentos de código útiles.
Y todo esto sin depender de API externas ni pagar por cada uso.
Tener un LLM funcionando en tu propio ordenador con Windows ya no es algo reservado a expertos. Hoy en día, gracias a herramientas como LM Studio, GPT4All u Ollama, puedes tener tu propia inteligencia artificial corriendo en local, sin conexión y sin pagar por cada mensaje. Solo necesitas un equipo decente, algo de curiosidad… y seguir los pasos que te he contado.
La implementación de una IA local en tu PC con Windows ofrece ventajas significativas en términos de privacidad, control sobre tus datos y potencial ahorro de costos a largo plazo. Con las herramientas y los pasos descritos en esta guía, tendrás la capacidad de configurar un entorno de IA completamente funcional y personalizable en tu propio equipo.