Conclusiones clave
- Desarrollador: Andriy Druk, un desarrollador independiente de Android; el proyecto es público en GitHub desde marzo de 2024 y, por lo que muestran las fuentes, es un proyecto de una sola persona.
- Precio y licencia: gratuita y sin cuenta; el código fuente está bajo la licencia MIT.
- Modelos: un catálogo integrado (el sitio web indica más de 40) de Qwen, Gemma, Llama, GPT-OSS, Nemotron, Phi-4, Granite, Mistral, DeepSeek y Liquid AI, además de tus propios archivos GGUF.
- Plataforma: solo Android; las fuentes no mencionan versión para iPhone, escritorio ni web.
- Actualidad: Google Play muestra la última actualización el 8 de octubre de 2026 y GitHub muestra la versión 1.10.1 del 12 de octubre de 2026, por lo que ambas fechas son recientes.
📍 En una frase
LM Playground convierte un teléfono Android en un espacio privado para chatear con modelos de pesos abiertos, hacer preguntas sobre tus propios documentos y mostrar fotos a modelos con capacidad de visión.
💬 En términos simples
La instalas desde Google Play, descargas un modelo una sola vez y después chateas sin cuenta ni conexión a internet; las herramientas web y las descargas de modelos son las únicas partes que necesitan la red.
📌Nota: Este análisis se basa en la ficha de Google Play, el sitio web oficial, la política de privacidad y el repositorio público de GitHub (README, licencia, versiones y notas de versión), consultados el 16 de octubre de 2026. PromptQuorum no ha probado ni medido el rendimiento de la app.
¿Qué es LM Playground?
LM Playground es una app de chat para Android que ejecuta modelos de lenguaje en local en lugar de llamar a un servicio en la nube. Según su README, descargas los modelos, los cargas con un toque y chateas offline; el motor de inferencia es llama.cpp y los modelos son archivos GGUF de Hugging Face. Los modelos no vienen incluidos, así que la primera ejecución necesita conexión a la red.
El desarrollador, Andriy Druk, figura en Google Play con ese nombre y publica el proyecto en su propia cuenta de GitHub. El proyecto no guarda relación con productos de nombre parecido, como las herramientas Playground de los proveedores de IA en la nube.
Cómo obtenerla
LM Playground es una app de tienda: se instala desde Google Play, el único canal al que remiten el proyecto y su sitio web. GitHub sirve para el código fuente y las notas de versión; la página de versiones no incluye ningún archivo APK.
Plataforma | Dónde obtenerla |
|---|---|
| Android | Google Play (gratis; versión mínima de Android no indicada) |
| Sitio web | lmplayground.app |
| Política de privacidad | Política de privacidad de LM Playground |
| Código fuente | GitHub (MIT) |
Versión y actualidad verificadas el 16 de octubre de 2026: la última versión en GitHub es la 1.10.1, publicada el 12 de octubre de 2026 (el encabezado del sitio web sigue mostrando la 1.10.0). Google Play indica la app como actualizada el 8 de octubre de 2026 pero no muestra su número de compilación, así que la compilación de Play puede ser anterior a la versión más reciente de GitHub.
Cómo empezar
La configuración sigue el orden descrito en el README y en la ficha de Play; PromptQuorum no ha ejecutado estos pasos.
- 1Instala la app
Why it matters: Instala LM Playground desde Google Play; según la ficha, no se requiere cuenta ni clave de API. - 2Descarga un modelo con Wi-Fi
Why it matters: Elige un modelo de la lista integrada o carga tu propio archivo GGUF. El modelo más pequeño ocupa 267 MB, los modelos de 4B a 8B parámetros se benefician de 8 GB de RAM o más según la ficha de Play, y las descargas se reanudan tras una interrupción. - 3Chatea, adjunta un archivo o envía una foto
Why it matters: Inicia un chat, adjunta un documento y pregunta sobre él, o envía una imagen a un modelo con capacidad de visión. La búsqueda en documentos y el dictado descargan cada uno un pequeño modelo auxiliar una sola vez en el primer uso. - 4Activa las herramientas si quieres
Why it matters: Las herramientas vienen desactivadas por defecto y se pueden activar por modelo en Ajustes. Déjalas desactivadas para que cada chat se quede en el dispositivo.
¿Qué modelos ofrece?
Qwen 3.5 / Qwen 3
- Tamaños:
- 0.8B, 2B, 4B / 0.6B, 1.7B, 4B
- Notas:
- Las entradas de Qwen 3.5 aceptan imágenes
Gemma 4 / Gemma 3n / Gemma 3
- Tamaños:
- E2B, E4B, 12B / E2B, E4B / 1B, 4B
- Notas:
- Visión en Gemma 4 E4B y Gemma 3 4B según el README
GPT-OSS
- Tamaños:
- 20B
- Notas:
- Requiere un teléfono de gama alta con mucha memoria según la ficha de Play
Llama 3.2 / 3.1
- Tamaños:
- 1B, 3B / 8B
- Notas:
- De Meta
Granite, Nemotron, Phi-4, DeepSeek R1 Distill
- Tamaños:
- Granite 4.x de 3B a 8B; Nemotron 4B; Phi-4 mini 3.8B; R1 Distill 1.5B, 7B
- Notas:
- DeepSeek R1 y Nemotron muestran sus pasos de razonamiento
LFM2.5, MiniCPM5, SmolLM3, Spark-X2.5, Ministral 3
- Tamaños:
- LFM2.5 de 350M a 2.6B; LFM2.5 VL de 450M a 3B; Ministral 3 3B, 8B
- Notas:
- Ministral 3 y LFM2.5 VL aceptan imágenes
Las entradas proceden del README del repositorio del 16 de octubre de 2026; la mayoría usa cuantización Q4_K_M, Qwen 3.5 usa Q3_K_M y GPT-OSS se distribuye en su formato nativo MXFP4. La ficha de Play nombra una lista más corta de diez familias, y el catálogo cambia con cada versión.
Funciones confirmadas por las fuentes
Cada elemento siguiente procede del README, el sitio web, las notas de versión o la ficha de Play; ninguno se ha probado de forma independiente.
- Preguntas sobre documentos. Adjunta un archivo PDF, Word, EPUB, HTML, Markdown o de texto plano; una búsqueda semántica en el dispositivo encuentra los pasajes relevantes y se los entrega al modelo. Descarga una sola vez un modelo de embeddings de 278 MB.
- Entrada de visión. Adjunta una foto de la galería o haz una con la cámara y pide a un modelo con capacidad de visión que la describa o lea su texto.
- Dictado por voz. Añadido en la versión 1.10.0: toca el micrófono y habla; el reconocimiento se ejecuta en el teléfono en 35 idiomas tras una descarga única de 718 MB del modelo de voz. Aparece en el sitio web y en las notas de versión, pero no en la descripción de Play.
- Visualización del razonamiento. Los pasos de razonamiento de modelos como DeepSeek R1 y Nemotron aparecen en una sección plegable con un presupuesto de razonamiento ajustable.
- Control e historial. Ajustes por modelo (tamaño de contexto, temperature, Top-P, Top-K, Min-P, penalización por repetición, seed), prompts de sistema reutilizables y un historial de chats con búsqueda, con opciones para fijar, renombrar y eliminar.
- Herramientas. Los modelos compatibles pueden buscar en la web, leer una página y ejecutar JavaScript en un entorno aislado; cada herramienta viene desactivada por defecto.
- Generación en segundo plano y almacenamiento. Las respuestas siguen generándose cuando sales de la app, los modelos pueden estar en cualquier carpeta o en una tarjeta SD, y la interfaz está traducida a 28 idiomas.
Privacidad y uso de la red
El uso principal es offline por diseño: el sitio web afirma cero llamadas de red durante la inferencia, y la sección de seguridad de los datos de Google Play declara "No se recopilan datos" y "No se comparten datos con terceros". La política de privacidad dice que el desarrollador no recopila información personal ni no personal.
Esa política entró en vigor el 16 de marzo de 2024 y describe el acceso a internet solo como el permiso que permite a la app descargar modelos. Las herramientas de búsqueda web y de lectura de páginas llegaron después; las fuentes no indican qué servicio de búsqueda recibe una consulta, así que considera esas dos herramientas como la parte que se conecta a internet y mantenlas desactivadas en los chats confidenciales.
📌Nota: El código fuente es público, por lo que cualquiera que compile la app puede comprobar estas afirmaciones, pero PromptQuorum no ha auditado el código ni el tráfico de red.
Ventajas y limitaciones
Gratuita y de código abierto
- Qué significa en el uso real:
- Sin cuenta ni suscripción, y el código con licencia MIT se puede leer y compilar.
- Limitación / salvedad:
- La mantiene un solo desarrollador; las fuentes no indican ningún compromiso de soporte.
Trae tu propio GGUF
- Qué significa en el uso real:
- Carga archivos de modelos desde cualquier carpeta junto al catálogo integrado.
- Limitación / salvedad:
- Las reseñas de Play que leímos describen la carga de modelos externos como irregular; son relatos individuales de usuarios.
Documentos, fotos, voz
- Qué significa en el uso real:
- Una sola app cubre preguntas sobre archivos, entrada de imágenes y dictado, todo en el dispositivo.
- Limitación / salvedad:
- La calidad depende del modelo pequeño que cargues, y los modelos auxiliares suman descargas.
Desarrollo activo
- Qué significa en el uso real:
- Las versiones frecuentes añaden modelos nuevos y correcciones, como la corrección del cierre inesperado de visión en la 1.10.1.
- Limitación / salvedad:
- Con cambios rápidos, la compilación de Play, el sitio web y GitHub pueden mostrar versiones distintas.
Herramientas web opcionales
- Qué significa en el uso real:
- Los modelos pueden consultar páginas actuales cuando activas las herramientas.
- Limitación / salvedad:
- Se conecta a internet, y un usuario de Play comunicó que el modelo entraba en bucle mientras "pensaba" con la búsqueda web activada.
Para quién es
- Usuarios de Android que quieren una app de chat offline gratuita y auditable. La licencia MIT y el repositorio público permiten comprobarla.
- Personas que quieren hacer preguntas sobre sus propios archivos de forma privada. Las preguntas sobre documentos con búsqueda en el dispositivo son una función destacada.
- Aficionados que traen sus propios modelos. La carga de GGUF personalizados y los controles de muestreo por modelo están pensados para eso.
Lo que no pudimos verificar
- Rendimiento en la práctica. PromptQuorum no ejecutó la app, así que no se evalúan la velocidad, el consumo de batería ni la calidad de las respuestas.
- Qué compilación sirve Google Play. La ficha muestra una fecha de actualización, pero no un número de versión ni la versión mínima de Android.
- Qué servicio de búsqueda usa la herramienta web. Las fuentes consultadas no lo nombran.
- Si la política de privacidad cubre las herramientas web. El texto de la política es anterior a ellas y no se encontró actualizado.
- No es para usuarios de iPhone, Mac ni Windows. Las fuentes describen una app solo para Android.
Competidores y alternativas
PocketPal AI
- Plataformas:
- iOS, Android
- Precio / licencia:
- Gratis / MIT
- Diferencia clave:
- Cliente de chat de código abierto en el dispositivo con su propia biblioteca de modelos
Artículos sobre PocketPal AI (10)
- PocketPal AI Review: Free, Open-Source On-Device ChatActualizado 5 de septiembre de 2026
- Local AI Chat Pocket Review: Offline LLM and Image Chat for iPhone and iPadActualizado 6 de octubre de 2026
- PAIOS Review: Offline Gemini Nano Chat for AndroidActualizado 5 de octubre de 2026
- Oscilla Review: Free On-Device AI Chat for iPhoneActualizado 4 de octubre de 2026
- Local Chat Apps & Assistants Compared (2026): Desktop, Mobile, Self-Hosted, Assistants and RoleplayActualizado 20 de septiembre de 2026
- OlliteRT Review: Turn an Android Phone Into a Local LLM ServerActualizado 19 de septiembre de 2026
- AI on Device Review: A $4.99 Apple Intelligence-Only AppActualizado 12 de septiembre de 2026
- Google AI Edge Gallery Review: Gemma 4 On-Device Chat for iPhoneActualizado 12 de septiembre de 2026
- Noema Review: Multi-Format Local AI for iPhone, iPad, and MacActualizado 12 de septiembre de 2026
- AnythingLLM Mobile Review: On-Device Chat + RAGActualizado 6 de septiembre de 2026
+24 más no mostrados
Private Mind
- Plataformas:
- iOS, Android
- Precio / licencia:
- Gratis / MIT
- Diferencia clave:
- Chat de código abierto sobre ExecuTorch con preguntas sobre documentos y pruebas de rendimiento
Artículos sobre Private Mind (2)
- Private Mind Review: Open-Source Offline AI Chat for iPhone and AndroidActualizado 3 de octubre de 2026
- Local AI Chat Pocket Review: Offline LLM and Image Chat for iPhone and iPadActualizado 6 de octubre de 2026
También mencionado en:
- AnyLLM Review: BYOK AI Chat Client for AndroidActualizado 17 de octubre de 2026
- Honey LLM Review: Offline AI Chat and Document Q&A for AndroidActualizado 16 de octubre de 2026
- Local AI: Offline Chat & Image Review: Free Android App with Stable Diffusion and Prompt ToolkitsActualizado 9 de octubre de 2026
- TokForge Review: Offline Android AI Chat with Roleplay and Image GenerationActualizado 9 de octubre de 2026
- MLXHub Review: On-Device MLX Chat and LAN Server for iPhone and iPadActualizado 5 de octubre de 2026
- LLM Hub Review: On-Device AI Suite for Android and iPhoneActualizado 3 de octubre de 2026
Off Grid
- Plataformas:
- iOS, Android, Mac, Windows
- Precio / licencia:
- Freemium / MIT
- Diferencia clave:
- Suite de IA offline para teléfono y escritorio
LLM Hub
- Plataformas:
- Android, iOS
- Precio / licencia:
- Freemium / código disponible
- Diferencia clave:
- Suite más amplia con funciones de agente, imagen y traducción
Artículos sobre LLM Hub (1)
- LLM Hub Review: On-Device AI Suite for Android and iPhoneActualizado 3 de octubre de 2026
También mencionado en:
- Shadow AI: Which Controls Actually Fit Your Company SizeActualizado 4 de septiembre de 2026
- Agentic AI Security in 2026: The Identity and Access Controls That WorkActualizado 3 de septiembre de 2026
- AI-Generated Content and IP Risk: What You Actually Own, Infringe, and LeakActualizado 3 de septiembre de 2026
- US State AI Employment Laws: What Actually Applies to Your Hiring ProcessActualizado 3 de septiembre de 2026
Los detalles de la competencia cambian con frecuencia; confirma el precio, la licencia y las plataformas actuales de cada app en su propia ficha.
Preguntas frecuentes
¿Quién hace LM Playground?
Andriy Druk, un desarrollador independiente que publica la app en Google Play con su propio nombre y el código en GitHub desde marzo de 2024.
¿Hay una versión para iPhone?
En el README, el sitio web y la ficha de Play no aparece ninguna versión para iPhone, escritorio ni web; el proyecto se describe a sí mismo como una aplicación para Android.
¿Puedo cargar mis propios modelos?
Sí. El README menciona archivos de modelos GGUF personalizados de cualquier origen junto al catálogo integrado; no se indicaron otros formatos aparte de GGUF.
¿Cuánta memoria necesito?
No hay un mínimo fijo. La ficha indica que el modelo más pequeño ocupa 267 MB, que los modelos de 4B a 8B se benefician de 8 GB de RAM o más y que el modelo de 20B requiere un dispositivo de gama alta.
¿El dictado por voz funciona offline?
Según el sitio web y las notas de versión, sí, tras una descarga única del modelo de voz. No se menciona en la descripción de Play, así que comprueba tu versión instalada.
¿Dónde puedo leer el código fuente?
El código completo está en el repositorio LMPlayground de GitHub, bajo la licencia MIT.
Veredicto
LM Playground es una forma gratuita y con licencia MIT de ejecutar modelos GGUF en un teléfono Android: combina un amplio catálogo integrado con tus propios archivos de modelos, preguntas sobre documentos en el dispositivo, entrada de fotos y dictado, y su repositorio público permite, en principio, comprobar sus afirmaciones de privacidad. En contra, es solo para Android, la mantiene un solo desarrollador y su ficha de Play no muestra el número de compilación, por lo que la versión que instales puede diferir de la última de GitHub. Es adecuada para usuarios de Android que quieren una app auditable y centrada en el uso offline; quienes usan iPhone o escritorio pueden comparar PocketPal AI u Off Grid.
Fuentes
- LM Playground en Google Play — descripción, desarrollador, número de descargas, valoración, sección de seguridad de los datos y fecha de la última actualización, consultados el 16 de octubre de 2026.
- Sitio web de LM Playground — funciones, biblioteca de modelos, idiomas y versión mostrada, consultados el 16 de octubre de 2026.
- Política de privacidad — declaraciones sobre recopilación de datos y permisos.
- LMPlayground en GitHub — README, archivo de licencia MIT, versiones, notas de versión y archivo de versión.
