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Cómo instalar y usar modelos de IA locales con Ollama

Guía paso a paso para instalar Ollama y correr modelos de IA locales en tu computadora: sin internet, sin suscripción, completamente privado.

  • Ollama

En esta guía vas a aprender a instalar y usar modelos de IA locales con Ollama: una herramienta gratuita que te permite correr inteligencia artificial directamente en tu computadora, sin internet, sin suscripción y con total privacidad. Tus conversaciones no salen de tu máquina.

Elige tu sistema (PC con Windows o Mac) con los botones de arriba y toca cada paso para abrirlo.

Antes de empezar: Ollama es 100% gratis y de código abierto. Necesitas al menos 4 GB de RAM para modelos pequeños y 8 GB o más para modelos medianos. La velocidad depende de tu hardware, pero funciona en computadoras normales.

1 Instalar Ollama
  1. Ve a https://ollama.com/download
  1. Aprieta Download for Windows y descarga el archivo .exe.
  2. Abre el instalador y sigue los pasos (siguiente, siguiente, instalar). Ollama se instala y queda corriendo en segundo plano como un servicio de Windows.
  3. Para verificar, abre PowerShell y escribe:
ollama --version

Si aparece un número de versión como ollama version 0.3.x, la instalación fue exitosa.

  1. Aprieta Download for macOS y descarga el archivo .zip.
  2. Descomprime el archivo y arrastra la app Ollama a tu carpeta de Aplicaciones.
  3. Abre la app Ollama (busca en Launchpad o Aplicaciones). Verás el ícono de Ollama en la barra de menú superior.
  4. Para verificar, abre la Terminal y escribe:
ollama --version

Si aparece un número de versión como ollama version 0.3.x, la instalación fue exitosa.

2 Descargar tu primer modelo

Ollama descarga el modelo la primera vez que lo pides. Abre PowerShellla Terminal y escribe:

ollama pull llama3.2

Esto descarga Llama 3.2 (3B) de Meta, un buen modelo para empezar: capaz, en español y con solo unos 2 GB. La descarga puede tardar varios minutos según tu internet.

Otros modelos para principiantes (confirma disponibilidad en https://ollama.com/library):

ModeloTamañoIdeal para
llama3.2~2 GBUso general, buen español
gemma3:2b~1.6 GBComputadoras con poca RAM
phi3~2.3 GBCódigo y razonamiento
mistral~4 GBTexto extenso, buen rendimiento
3 Chatear con el modelo

Para iniciar una conversación, abre PowerShellla Terminal y escribe:

ollama run llama3.2

Verás el símbolo >>> y puedes escribirle directamente:

>>> Explícame qué es la inteligencia artificial en términos simples.

El modelo responderá en segundos (o minutos en computadoras más lentas). Para salir, escribe /bye o aprieta Ctrl+D.

Comandos útiles:

ollama list          # ver modelos descargados
ollama run gemma3:2b # cambiar de modelo
ollama rm mistral    # borrar un modelo para liberar espacio
4 Elegir el modelo según tu computadora

No todos los modelos van igual en todas las computadoras. Esta tabla te ayuda a elegir:

Si tienes…Modelos recomendados
4 GB de RAM (solo CPU)gemma3:2b, phi3:mini
8 GB de RAMllama3.2, mistral, phi3
16 GB de RAM o másllama3.1:8b, deepseek-r1:8b, gemma3:12b
GPU NVIDIA o Apple SiliconCualquiera, incluyendo modelos grandes de 30 GB+

Regla general: descarga un modelo cuyo tamaño sea menor a la mitad de tu RAM disponible. Si tienes 8 GB de RAM, opta por modelos de 3 a 4 GB como máximo.

Los modelos más grandes son más capaces, pero los pequeños ya son útiles para redactar, resumir, traducir y responder preguntas.

Atajo: interfaz gráfica con Open WebUI

Si prefieres una interfaz visual similar a ChatGPT en lugar de la terminal, puedes instalar Open WebUI, que se conecta a Ollama y te da un chat completo con historial en tu navegador. Requiere tener Docker instalado.

Una vez que tienes Docker:

docker run -d -p 3000:80 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui ghcr.io/open-webui/open-webui:main

Abre http://localhost:3000 en tu navegador y verás la interfaz. Crea una cuenta local (solo para tu computadora, no va a internet) y empieza a chatear.

Open WebUI es también gratuito y de código abierto. Confirma las instrucciones de instalación actualizadas en https://github.com/open-webui/open-webui.

También te recomendamos ver el tutorial Cómo conectar una API de IA si quieres integrar Ollama en tus propias aplicaciones.

Probar que todo funcione
  1. Abre PowerShellla Terminal.
  2. Escribe ollama run llama3.2 y espera el símbolo >>>.
  3. Pregúntale algo simple: “¿Cuál es la capital de Francia?”
  4. Debe responder “París” en pocos segundos.

Si responde correctamente, ¡todo está funcionando! Para comparar modelos y encontrar cuál se adapta mejor a tu uso, revisa el tutorial ChatGPT vs Claude vs Gemini: muchos de esos modelos también están disponibles localmente en Ollama.

Si algo sale mal
ProblemaSolución
El comando ollama no se reconoceReinicia la computadora después de instalar y vuelve a intentarlo
La descarga del modelo se interrumpeVuelve a correr ollama pull nombre-del-modelo; retoma desde donde quedó
La respuesta tarda demasiadoPrueba un modelo más pequeño (como gemma3:2b) o cierra otras apps para liberar RAM
El modelo responde en inglés aunque preguntas en españolEmpieza el mensaje con “Responde siempre en español.” o ajusta el idioma en Open WebUI
Error “context length exceeded”El modelo tiene un límite de texto por sesión. Empieza una nueva conversación con /bye y luego ollama run de nuevo

Preguntas frecuentes

¿Qué es Ollama?

Ollama es una herramienta gratuita y de código abierto que te permite correr modelos de IA directamente en tu computadora, sin internet ni suscripciones. Funciona en Mac, Windows y Linux.

¿Necesito una GPU potente para usar Ollama?

No es obligatorio, pero sí ayuda. Los modelos pequeños (como Phi-3 Mini o Gemma 3 2B) corren bien incluso en computadoras con solo CPU. Con GPU (NVIDIA con CUDA o Apple Silicon) los modelos grandes responden mucho más rápido.

¿Mis conversaciones son privadas con Ollama?

Completamente. El modelo corre en tu propia máquina y tus datos nunca salen de ella. No hay servidores externos ni empresa que almacene tus preguntas.

¿Qué modelos puedo usar con Ollama?

Cientos: Llama 3, Gemma 3, Phi-3, Mistral, Qwen, DeepSeek y muchos más. Todos están en la biblioteca oficial en https://ollama.com/library. Confirma la lista actualizada en esa página.

¿Puedo usar Ollama como alternativa a ChatGPT?

Sí, para tareas como redacción, resumen, código y análisis de texto, los modelos locales son muy capaces. Para búsqueda en internet en tiempo real necesitarás otra herramienta, ya que Ollama no tiene acceso a internet.