Conclusiones clave
- Ollama es gratuito y de código abierto; la LICENSE oficial de GitHub es la licencia MIT
- Ejecuta modelos locales mediante un motor integrado basado en llama.cpp — no requiere compilación ni configuración de servidor por separado
- Se instala con un comando en macOS/Linux (
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh) o uno en Windows (irm https://ollama.com/install.ps1 | iex), además de instaladores firmados, imágenes de Docker y paquetes para gestores de paquetes (Homebrew, Pacman, Nix y otros) - Los modelos personalizados se definen con un Modelfile usando las directivas FROM, PARAMETER, TEMPLATE, SYSTEM, ADAPTER, LICENSE y MESSAGE
- Expone tanto una API REST nativa (
/api/chat,/api/generate) como una API compatible con OpenAI enhttp://localhost:11434/v1(/v1/chat/completions,/v1/completions,/v1/models,/v1/embeddings) - Biblioteca de modelos en ollama.com/library, con nombres de modelos como
llama3.2,gemma4,qwen3.5ygpt-osssegún la documentación oficial actual ollama launchconecta directamente un modelo local con herramientas de código como Claude Code, Codex, VS Code, OpenCode y Droid- Desarrollado por Ollama Inc., una empresa de Palo Alto, California, fundada en 2023 por Jeffrey Morgan y Michael Chiang
- Disponible en macOS, Windows y Linux, además de Docker Hub (
ollama/ollama) y gestores de paquetes incluyendo Homebrew, Pacman, Nix y Guix
📍 En una frase
Ollama es una herramienta de línea de comandos y una API local gratuitas y de código abierto (licencia MIT) que descargan y ejecutan modelos de IA abiertos en su propio ordenador mediante un motor basado en llama.cpp, con un nivel de nube de pago opcional para inferencia alojada.
💬 En términos simples
En lugar de compilar manualmente un motor de inferencia y escribir un servidor alrededor, Ollama le da dos comandos — descargar un modelo, luego ejecutarlo — y se encarga del resto. Funciona como Docker para modelos de IA: un comando descarga un modelo, otro lo ejecuta, y una dirección web local permite que otros programas hablen con él igual que hablarían con la API de OpenAI.
📌Nota: Esta review es el complemento en profundidad de la ficha de Ollama en el directorio de software de IA local — consulte esa página para ver de un vistazo cómo se compara Ollama con docenas de otras herramientas de IA local.
¿Qué es Ollama?
Ollama es una herramienta de línea de comandos, un servidor API local y (desde julio de 2025) una aplicación de escritorio para ejecutar modelos de IA abiertos en su propio hardware. Su repositorio de GitHub lo describe como software para "empezar a trabajar con grandes modelos de lenguaje" localmente. El diseño imita intencionadamente el flujo de trabajo de Docker — los dos cofundadores habían creado anteriormente Kitematic, una interfaz gráfica para Docker que Docker adquirió en 2015 — de modo que ollama pull y ollama run funcionan de forma muy similar a docker pull y docker run.
- Función principal: descargar modelos abiertos y ejecutarlos localmente mediante un motor de inferencia integrado, con una CLI, una API local y una interfaz de chat de escritorio, todas comunicándose con el mismo servicio en segundo plano
- Motor de inferencia local: construido sobre llama.cpp y GGML, ejecutando modelos empaquetados en formato GGUF desde la propia biblioteca de Ollama o importados desde archivos GGUF/Safetensors
- Interfaces: una CLI de terminal (
ollama run <modelo>), una aplicación de escritorio oficial para macOS y Windows con entrada de archivos e imágenes mediante arrastrar y soltar, y una API REST para uso programático - Desarrollador: Ollama Inc., una empresa de Palo Alto, California; la organización de GitHub que aloja el código se llama ollama
- Repositorio canónico: github.com/ollama/ollama, con licencia MIT según el archivo LICENSE del repositorio
Historia y hitos de la empresa Ollama
Ollama fue fundada en 2023 por Jeffrey Morgan y Michael Chiang, quienes se conocieron en la Universidad de Waterloo y habían creado anteriormente Kitematic, una interfaz gráfica de código abierto para Docker que Docker adquirió en 2015 (más tarde integrada en Docker Desktop). Ollama Inc. tiene su sede en Palo Alto, California, y ha recibido financiación de capital riesgo de inversores como Benchmark y Theory Ventures, según rastreadores públicos de financiación de startups; PromptQuorum no ha podido verificar de forma independiente una cifra exacta de financiación a partir de una fuente primaria y recomienda consultar los anuncios oficiales de Ollama para cifras actuales.
- 12023 — Lanzamiento del proyecto
Why it matters: El repositorio de GitHub de Ollama y sus primeras versiones públicas establecieron el flujo de trabajo de CLI `pull`/`run` que sigue siendo el modelo de interacción principal hoy en día. - 2Julio de 2025 — Lanzamiento de la aplicación de escritorio oficial
Why it matters: Añadió una GUI nativa para macOS y Windows con descarga de modelos, chat, entrada de archivos/imágenes mediante arrastrar y soltar, y longitud de contexto ajustable — antes, la CLI y las GUI de terceros (como Open WebUI) eran las únicas interfaces. - 32025–2026 — Expansión de la API compatible con OpenAI
Why it matters: Ollama añadió y amplió un endpoint compatible con OpenAI en `/v1`, cubriendo chat completions, completions, embeddings y listado de modelos, convirtiéndolo en un backend directo para herramientas ya construidas sobre el SDK de OpenAI. - 42026 — Integraciones
ollama launch
Why it matters: Añadió configuración en un solo comando para conectar herramientas de código — Claude Code, Codex, VS Code, OpenCode y Droid — con un modelo ejecutándose localmente, según la [referencia oficial de la CLI](https://docs.ollama.com). - 52026 — Introducción del nivel de nube
Why it matters: Ollama Inc. comenzó a ofrecer inferencia alojada de pago en su propia infraestructura (regiones que incluyen EE. UU., Europa y Singapur según [ollama.com](https://ollama.com)) como opción junto al software local gratuito, para usuarios que quieren ejecutar modelos más grandes de lo que su propio hardware soporta.
¿Qué puede hacer con Ollama?
El conjunto de funciones de Ollama se centra en hacer que la inferencia de modelos locales se sienta como un gestor de paquetes en lugar de un proyecto de investigación. Esto es lo que hace realmente cada parte, según la documentación oficial y el README de GitHub de Ollama.
- Biblioteca de modelos — descargue modelos listos para usar desde ollama.com/library con un único comando
ollama pull <modelo>; la documentación actual muestra ejemplos que incluyen Llama, Gemma, Qwen, gpt-oss, DeepSeek y modelos de embedding dedicados comonomic-embed-textyembeddinggemma - Personalización con Modelfile — defina una configuración de modelo personalizada con un Modelfile usando las directivas
FROM(modelo base, obligatorio),PARAMETER(ajustes de ejecución como temperatura y longitud de contexto),TEMPLATE(formato de prompt),SYSTEM(prompt de sistema),ADAPTER(adaptadores LoRA),LICENSEyMESSAGE(historial de conversación predefinido), y luego constrúyalo conollama create <nombre> -f Modelfile - API REST local — una API nativa en
http://localhost:11434con endpoints como/api/generate,/api/chat,/api/embeddings,/api/pully/api/create, documentados en la referencia oficial de la API - API compatible con OpenAI — un segundo endpoint en
http://localhost:11434/v1que implementa/v1/chat/completions,/v1/completions,/v1/modelsy/v1/embeddings, para que aplicaciones escritas contra el SDK de OpenAI puedan apuntar a Ollama cambiando solo la URL base - Integraciones con herramientas de código (
ollama launch) — un comando interactivo que configura herramientas externas — la documentación actual de la CLI menciona Claude Code, Codex, VS Code, OpenCode y Droid — para usar un modelo de Ollama en ejecución local como backend - Soporte multimodal y de embeddings —
ollama runacepta entrada de imágenes para modelos multimodales (la documentación de la CLI usallavacomo ejemplo), y se pueden ejecutar modelos de embedding dedicados para pipelines de recuperación/RAG - Aplicación de escritorio — una GUI nativa (macOS y Windows, lanzada en julio de 2025) para descargar modelos y chatear sin terminal, junto con la CLI
- Nivel de nube opcional — Ollama Inc. vende inferencia alojada en sus propios servidores como opción de pago separada para ejecutar modelos más grandes de lo que el hardware local puede manejar; esto no es necesario para ninguna de las funciones locales anteriores
Ejemplos de uso: tres formas de usar Ollama
Estos son flujos de trabajo concretos construidos a partir de los comandos y la API documentados de Ollama anteriores — no casos de uso hipotéticos.
Instalar Ollama en macOS, Windows y Linux
Ollama está disponible en macOS, Windows y Linux, mediante scripts de instalación de una línea, instaladores firmados, Docker y varios gestores de paquetes. Los comandos y enlaces siguientes provienen de la página de descargas oficial y del README de GitHub — verifique siempre directamente en esas páginas, ya que los scripts y requisitos de instalación pueden cambiar entre versiones.
macOS
- Método de instalación:
- Ollama.dmg (requiere macOS 14 Sonoma o posterior) o
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh \| sh
Windows
- Método de instalación:
- Instalador firmado o
irm https://ollama.com/install.ps1 \| iexen PowerShell
Linux
- Método de instalación:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh \| sh, o instalación manual según la guía oficial de Linux
Docker
- Método de instalación:
docker pull ollama/ollama— imagen oficial en Docker Hub
Gestores de paquetes
- Método de instalación:
- Homebrew, Pacman, Nix, Guix, Gentoo, Flox, y un chart de Helm para Kubernetes — vea el README de GitHub para los nombres exactos de los paquetes
Ollama no tiene un mínimo de hardware fijo más allá de ejecutar su sistema operativo compatible — el límite práctico depende del modelo que cargue, ya que los modelos más grandes necesitan más RAM (o VRAM, para aceleración por GPU) para una velocidad utilizable. Compruebe el tamaño de un modelo en ollama.com/library antes de descargarlo en hardware limitado.
Precios de Ollama: software gratuito, nube de pago opcional
El software de Ollama — la CLI, la API local y la aplicación de escritorio — es gratuito y de código abierto. El archivo LICENSE de GitHub es la licencia MIT estándar, sin ninguna función bloqueada tras un pago. Por separado, Ollama Inc. vende un servicio en la nube alojado en ollama.com para ejecutar modelos más grandes en sus propios servidores en lugar de en su máquina local.
Software local
- Precio:
- Gratis
- Qué incluye:
- CLI, API REST/compatible con OpenAI local, aplicación de escritorio, personalización con Modelfile y la biblioteca completa de modelos — se ejecuta totalmente en su propio hardware
Nube (gratis)
- Precio:
- Gratis
- Qué incluye:
- Acceso alojado limitado a modelos en la nube según la página de precios actual de ollama.com
Nube Pro
- Precio:
- Desde 20 $/mes
- Qué incluye:
- Crédito de inferencia alojada y límites de uso más altos en los propios servidores de Ollama (regiones que incluyen EE. UU., Europa y Singapur, según el propio sitio de Ollama) — un producto de pago independiente del software local gratuito
Los precios y detalles del nivel de nube cambian; verifique directamente la página de precios de ollama.com antes de tomar una decisión de compra. Nada del nivel de nube de pago es necesario para instalar y usar el software local gratuito de Ollama — el servicio en la nube existe para modelos demasiado grandes para la RAM/VRAM de una máquina determinada.
Ollama vs. LM Studio
Ollama y LM Studio están entre las herramientas más recomendadas para ejecutar modelos de IA locales, y se comparan constantemente porque ambas envuelven inferencia basada en llama.cpp detrás de una interfaz más sencilla. La diferencia más clara es CLI-first frente a GUI-first, y código abierto frente a código cerrado.
Interfaz principal
- Ollama:
- Primero línea de comandos, con una GUI de escritorio oficial añadida en julio de 2025
- LM Studio:
- Primero aplicación de escritorio gráfica; sin flujo de trabajo CLI-first
Licencia
- Ollama:
- MIT (totalmente de código abierto)
- LM Studio:
- Propietaria — gratuita para uso personal y empresarial según sus propios términos de servicio, pero no de código abierto
API local
- Ollama:
- API REST nativa más endpoint compatible con OpenAI en
:11434/v1 - LM Studio:
- Endpoint REST compatible con OpenAI más una API REST de LM Studio en beta separada
Formatos de modelo
- Ollama:
- GGUF a través de su propia biblioteca y sistema de Modelfile
- LM Studio:
- GGUF (vía llama.cpp) y MLX (Apple Silicon)
Chat de documentos integrado (RAG)
- Ollama:
- No es una función integrada — combínelo con un cliente como Open WebUI o AnythingLLM
- LM Studio:
- Función integrada "Chat with Documents"
Nivel de nube opcional
- Ollama:
- Sí, desde 20 $/mes por inferencia alojada
- LM Studio:
- Sí, "Bionic+" desde 20 $/mes y "Pro" desde 100 $/mes por modelos alojados y límites más altos
Si quiere una herramienta programable, centrada en la terminal, que otras aplicaciones puedan invocar como backend, el flujo de trabajo de Ollama encaja más directamente. Si quiere una única GUI pulida con un navegador de modelos integrado y una función de chat de documentos sin usar la terminal, evalúe LM Studio directamente en lmstudio.ai — vea la review completa de LM Studio para más detalles. Ambos son gratuitos para su funcionalidad local principal; verifique las funciones actuales en el sitio de cada proyecto antes de decidir.
¿Quién debería usar Ollama?
Que Ollama encaje depende de si se siente cómodo con un flujo de trabajo centrado en la terminal y quiere un backend programable que otras herramientas puedan invocar.
Ollama frente a otros motores locales
Ollama es una de varias herramientas que envuelven la inferencia de modelos locales detrás de una interfaz más sencilla. Así se posiciona frente a otras opciones en ese espacio — vea el directorio de software de IA local para el catálogo completo, y la comparación dedicada Ollama vs. LM Studio más arriba para el enfrentamiento más cercano.
- LM Studio — una aplicación de escritorio GUI-first que cubre un terreno similar (inferencia local, API compatible con OpenAI) con un navegador de modelos integrado y una función de chat de documentos; vea la review de LM Studio y la sección de comparación anterior para un enfrentamiento directo.
- llama.cpp — el motor de inferencia de código abierto sobre el que se construye el propio Ollama; usarlo directamente ofrece control de nivel más bajo (flags de compilación personalizados, carga directa de GGUF) a costa de la comodidad de Ollama tipo gestor de paquetes. Vea la explicación de llama.cpp.
- KoboldCpp — otro motor de ejecución basado en llama.cpp, históricamente popular para escritura creativa y roleplay con una interfaz web integrada; vea la review de KoboldCpp.
- LocalAI — un motor de ejecución de código abierto compatible con la API de OpenAI que admite una gama más amplia de backends de modelos más allá de llama.cpp (incluyendo modelos de imagen y audio) en un solo servidor; vea la explicación de LocalAI.
Errores comunes al evaluar Ollama
La mayor parte de la confusión sobre Ollama proviene de mezclar el software local gratuito con el producto de nube de pago independiente, o de esperar funciones (como RAG integrado) que no incluye por diseño.
Preguntas frecuentes
¿Qué es Ollama?
Ollama (ollama.com, código fuente en github.com/ollama/ollama) es una herramienta de línea de comandos, una API local y una aplicación de escritorio gratuitas y de código abierto para descargar y ejecutar modelos de IA abiertos en su propio ordenador mediante un motor integrado basado en llama.cpp.
¿Es gratis Ollama?
Sí. El software principal — CLI, API local y aplicación de escritorio — tiene licencia MIT y es gratuito, sin ninguna función bloqueada tras un pago. Ollama Inc. vende por separado un nivel de nube de pago opcional (desde 20 $/mes) para inferencia alojada en sus propios servidores; ese producto en la nube no es necesario para usar el software local gratuito.
¿Es Ollama de código abierto? ¿Qué licencia usa?
Sí. El archivo LICENSE de GitHub de Ollama es la licencia MIT estándar, una de las licencias de código abierto más permisivas, sin obligación de copyleft.
¿Qué plataformas admite Ollama?
macOS (14 Sonoma o posterior), Windows y Linux, según la página de descargas oficial. También se distribuye como imagen de Docker (ollama/ollama) y a través de gestores de paquetes incluyendo Homebrew, Pacman, Nix y Guix.
¿Tiene Ollama interfaz gráfica, o es solo CLI?
Ambas cosas. Ollama comenzó como herramienta de línea de comandos y sigue centrado en la CLI, pero Ollama Inc. lanzó una aplicación de escritorio oficial para macOS y Windows en julio de 2025, añadiendo una interfaz de chat gráfica junto al flujo de trabajo de terminal.
¿Tiene Ollama una API compatible con OpenAI?
Sí. Además de su API REST nativa en http://localhost:11434, Ollama expone un endpoint compatible con OpenAI en http://localhost:11434/v1, que cubre /v1/chat/completions, /v1/completions, /v1/models y /v1/embeddings.
¿Qué es un Modelfile?
Un Modelfile es un archivo de configuración de texto usado para construir un modelo Ollama personalizado. Admite las directivas FROM (modelo base, obligatorio), PARAMETER, TEMPLATE, SYSTEM, ADAPTER, LICENSE y MESSAGE, y se compila en un modelo ejecutable con ollama create <nombre> -f Modelfile.
¿Cuántas estrellas de GitHub tiene Ollama?
El repositorio de Ollama (github.com/ollama/ollama) mostraba 180.722 estrellas al 12 de septiembre de 2026, verificado directamente vía la API de GitHub. Consulte el repositorio directamente para una cifra actual, ya que cambia a diario.
¿Quién desarrolla Ollama?
Ollama Inc., una empresa con sede en Palo Alto, California, fundada en 2023 por Jeffrey Morgan y Michael Chiang, quienes anteriormente crearon Kitematic, una GUI de Docker adquirida por Docker en 2015.
¿Incluye Ollama generación aumentada por recuperación (RAG) o chat de documentos?
No de forma integrada. Ollama proporciona el motor de inferencia y la API; la funcionalidad de chat de documentos y RAG suele provenir de una capa de cliente independiente construida encima, como Open WebUI o AnythingLLM, ambas capaces de conectarse a la API de Ollama.