Tu guía de la IA de pesos abiertos y de código abierto.

De los modelos a las aplicaciones: tres olas de la IA abierta

La IA de pesos abiertos y de código abierto ha avanzado en tres olas. Cada una resolvió un problema y dejó al descubierto el siguiente.

1. Ola 1

   Hugging Face
2. Ola 2

   Ollama & LM Studio
3. Ola 3

   Aplicaciones

1. Ola 1

   Modelos

   Hizo que la IA se pudiera descargar.

   Los modelos de pesos abiertos y de código abierto (Llama, Qwen, Mistral, Gemma, DeepSeek y cientos más) pasaron de ser artefactos de investigación a archivos que cualquiera puede descargar. Hugging Face es donde viven.

   El inconveniente: Un archivo de modelo no puede responder una pregunta por sí solo.
2. Ola 2

   Runtimes

   Hizo que los modelos se pudieran ejecutar.

   Ollama, LM Studio y llama.cpp convirtieron una descarga en un modelo funcionando en tu propio equipo. Escribe un prompt, obtén una respuesta.

   El inconveniente: El uso se queda limitado. Para la mayoría es una ventana de chat, y muchos no pasan de ahí.
3. Ola 3

   Aplicaciones

   Hace que la IA local sea útil.

   Aplicaciones construidas encima: chatea con tus documentos, programa en tu editor, ejecuta agentes, transcribe y habla, genera imágenes y video, automatiza tu hogar. Funcionan con el modelo directamente o a través de Ollama, LM Studio y otras interfaces.

   El inconveniente: Hay cientos de ellas, dispersas en READMEs de GitHub, hilos de Discord y registros de cambios, casi siempre en inglés y rápidamente desactualizadas.

   Aquí es donde trabaja PromptQuorum

Los modelos son el motor. Los runtimes arrancan el motor. Las aplicaciones son lo que la gente realmente conduce. PromptQuorum es el mapa, el manual y la prueba de conducción de esa tercera ola.

Por qué local: en qué creemos

• Los modelos locales son abiertos. Puedes descargar los pesos y ejecutarlos en tu propio hardware. Nadie tiene que aprobar tu prompt, y nadie se interpone entre tú y el modelo.

• El costo queda bajo tu control. Una vez que un modelo funciona en tu equipo, no hay contador, ni factura por token ni cambio de precio que no hayas aceptado. El hardware es el costo, y tú decides cuánto gastar en él.

• No te lo pueden quitar. Un modelo en la nube puede modificarse, restringirse, cambiar de precio o desconectarse de la noche a la mañana. Un modelo que has descargado sigue funcionando igual mientras conserves el archivo.

• Tus datos se quedan contigo. Cuando tanto la aplicación como el modelo se ejecutan localmente, tus prompts y documentos nunca salen de tu equipo.

• La independencia es la clave. La IA local es más que una alternativa más barata. Es una forma de no depender de los términos, servidores o decisiones de nadie más.

La independencia frente al control es el tema central de todo este sitio. Por eso el directorio es neutral, por eso cada entrada enlaza a la fuente oficial y por eso publicamos en nueve idiomas.

No creemos que la IA en la nube sea mala. Creemos que deberías tener una opción real, y que elegir local debería ser tan fácil como elegir la nube.

Un ecosistema, cuatro partes que trabajan juntas

PromptQuorum no es solo una aplicación, ni solo un directorio. Son cuatro partes construidas en torno al mismo objetivo, para que puedas pasar de «¿qué debería ejecutar?» a una configuración funcional sin salir del sitio.

Empieza con un objetivo, no con el nombre de un producto

No deberías necesitar saber que «llama.cpp» u «Open WebUI» existen para poder encontrarlos. Empieza por lo que quieres hacer:

• Quiero una alternativa privada a ChatGPT en mi laptop.
• Tengo 16 GB de RAM. ¿Qué puedo ejecutar realmente?
• Quiero chatear con mis propios PDF sin conexión.
• Necesito un asistente de programación local para VS Code.
• Quiero un asistente de voz sin conexión para mi hogar inteligente.

Usa PromptQuorum desde tu IA

PromptQuorum es el primer directorio de apps de IA en publicar un endpoint MCP público y sin autenticación. Conéctalo una vez y cualquier asistente compatible con MCP —Claude, ChatGPT, Cursor y otros— podrá consultar la base de apps, los datos de licencias y los artículos de PromptQuorum directamente dentro de tu propia conversación, sin copiar y pegar entre pestañas.

Esos datos se convierten en algo sobre lo que tu asistente puede razonar, no solo leer. Combina lo que devuelve PromptQuorum con su propio conocimiento, los demás archivos de tu conversación y su propia investigación web, en la misma respuesta. En la práctica, eso te permite:

Por ejemplo: pregunta “¿qué apps de IA local funcionan con 16 GB de RAM y pueden chatear con PDF?”, y tu asistente consulta directamente el directorio y la base de conocimientos de PromptQuorum, y luego te da apps concretas con su licencia y compatibilidad de hardware, en lugar de adivinar a partir de datos de entrenamiento que pueden estar desactualizados.

• Comparar apps que PromptQuorum ha revisado sin salir de tu chat, y luego hacer preguntas de seguimiento sobre ellas
• Verificar la licencia de una herramienta según tu caso de uso, citada directamente desde los datos de PromptQuorum
• Cruzar los requisitos de hardware de PromptQuorum con tus propias especificaciones o un documento que hayas subido
• Incorporar los datos del directorio de PromptQuorum a una investigación más amplia que tu asistente ya está haciendo en la web

Conecta PromptQuorum a tu asistente una vez, y podrá buscar información por ti.

Endpoint de MCP:

https://www.promptquorum.com/api/mcp (público, de solo lectura, sin autenticación)

Manifiesto de descubrimiento:

https://www.promptquorum.com/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "promptquorum": {
      "url": "https://www.promptquorum.com/api/mcp"
    }
  }
}

Herramientas disponibles: search_promptquorum, get_article, list_clusters, get_app_details, explain_license, search_apps, list_categories