10 Mejores LLMs de Código Abierto para Ollama en 2026 (Clasificados y Probados)

Versión actual de Ollama: v0.22.1 (lanzada el 3 de mayo de 2026). Esta es la última versión estable disponible en ollama.com/download.

Último lanzamiento (3 de mayo de 2026): Ollama v0.22.1 añadió soporte completo para Gemma 4 con capacidades de pensamiento y tool calling. La versión incluyó mejoras en el manejo de cuantización y optimizaciones de inferencia de modelos. Consulta GitHub para notas de versión detalladas en github.com/ollama/ollama/releases.

Nuevos modelos añadidos (mayo-junio de 2026):

La popularidad en Ollama se mide por el número de descargas visibles en la página de biblioteca de cada modelo. A partir de mayo de 2026, los modelos más descargados siguen siendo dominados por la familia Llama de Meta -- Llama 3.2 3B es el modelo más descargado en general, en gran parte por su uso como modelo de prueba en la primera instalación. Sin embargo, Llama 4 Scout ha escalado rápidamente desde su lanzamiento en abril de 2026.

Qwen3 es la familia de modelos de mayor crecimiento en la biblioteca de Ollama, con Qwen3 y la nueva variante densa Qwen 3.6 desplazando rápidamente a Qwen2.5. DeepSeek-R1 y el nuevo DeepSeek-R2 experimentaron grandes picos de descargas tras sus lanzamientos y siguen siendo muy descargados para tareas de razonamiento.

Meta lanzó Llama 4 en abril de 2026 con las variantes Scout (17B activos, 109B total, MoE) y Maverick (17B activos, 400B total). Llama 4 Scout ya es estable en la biblioteca de Ollama (`ollama pull llama4:scout`). La familia Llama 4 usa arquitectura Mixture-of-Experts (MoE) — solo 17B parámetros están activos por token, lo que permite ejecutar Scout con ~10 GB de VRAM a pesar de tener 109B parámetros totales. Para configuraciones ligeras (8 GB de RAM), Llama 3.2 3B sigue siendo el modelo inicial más sencillo. El ecosistema de Ollama se expandió significativamente a finales de abril / principios de mayo de 2026. Kimi K2.6 (Moonshot AI, licencia MIT, 42B activos / 1T total MoE) se convirtió en el primer modelo no occidental en alcanzar el Nivel A en benchmarks de programación (87/100). Qwen 3.6 27B alcanzó el 77,2% SWE-bench como el mejor modelo de programación denso. Ollama v0.22.1 añadió soporte para Gemma 4 con mejoras de pensamiento y tool calling. La biblioteca de Ollama ahora referencia más de 4.500 modelos.

La calidad de la salida de un modelo depende en gran medida de cómo lo usas con prompts. Para técnicas estructuradas que funcionan con todos los modelos locales — incluyendo chain-of-thought, ejemplos few-shot y formato de salida — consulta la guía de prompt engineering. Para tareas de razonamiento, el prompt de chain-of-thought mejora significativamente la calidad de salida de DeepSeek-R1 y Qwen3. Para entender los compromisos de cuantización de estos modelos, consulta la guía de cuantización →. Para determinar cuánta VRAM necesita cada modelo, consulta la guía de requisitos de VRAM →. Para flujos de trabajo de agentes con Gemma 4, consulta Tree-of-Thought y ReAct. Para requisitos de hardware para ejecutar estos modelos, consulta la guía de hardware →. Una vez que un modelo con tool calling de esta lista esté integrado en un bucle de varios pasos con acceso a archivos y bases de datos, consulta Agentes de IA locales con MCP para el patrón de orquestación de código abierto.

Confirma la disponibilidad con `ollama pull <modelo>` antes de construir flujos de trabajo. Los nuevos modelos aparecen en la biblioteca de Ollama a los pocos días de su lanzamiento en ollama.com/library.

DeepSeek-R1 es un modelo de razonamiento -- a diferencia de los modelos de chat estándar que generan respuestas directamente, DeepSeek-R1 genera razonamiento explícito de cadena de pensamiento antes de su respuesta final. Esto mejora significativamente el rendimiento en matemáticas, acertijos de lógica y resolución de problemas paso a paso.

DeepSeek-R1 7B obtiene un 52% en MATH (matemáticas de competición) frente al 28% de Mistral 7B del mismo tamaño. Es más lento que los modelos estándar (más tokens por respuesta) pero significativamente más preciso en tareas donde el razonamiento importa.

A partir de mayo de 2026, estos modelos en Ollama admiten entrada de imágenes (multimodal): Gemma 4 admite tanto visión COMO tool calling — único entre los modelos de visión en Ollama.

Los recuentos de descargas siguen favoreciendo a Llama 3.x y Qwen 2.5 por la prevalencia de tutoriales. Para nuevos proyectos en mayo de 2026, prefiere Llama 4 Scout, Qwen3 y Gemma 4.

Hay dos formas de trabajar con los modelos de Ollama. Cambiar modelos instalados: En la app de Ollama para Mac, haz clic en el botón desplegable de modelo en la parte inferior del campo de entrada del chat (muestra el nombre del modelo actual, p. ej. "gemma3:1b") para cambiar entre cualquier modelo instalado localmente. Encontrar y descargar nuevos modelos: Visita ollama.com/library para explorar más de 4.500 modelos por categoría, luego usa los comandos CLI a continuación para descargarlos y gestionarlos.

UE / Cumplimiento de GDPR + Licencias. Para organizaciones de la UE que despliegan modelos de Ollama en producción, la elección de licencia importa tanto como el rendimiento. Apache 2.0 (completamente abierto, uso comercial permitido): Mistral 7B, Mistral Small 3.1, Qwen3 7B, Qwen 3.6 27B, Devstral Small 24B, Gemma 2 2B. Meta Llama Community Licence (uso comercial restringido por encima de 700M de usuarios activos mensuales): Llama 3.1 8B, Llama 3.2 3B, Llama 3.2 Vision 11B. MIT (uso comercial permitido): DeepSeek-R1 7B, DeepSeek-R1 14B, Kimi K2.6. Para empresas europeas en sectores regulados, los modelos Mistral (Francia, Apache 2.0) o Devstral Small 24B (mejor programación agéntica) son la opción predeterminada recomendada -- origen europeo, licencia limpia, sin restricciones para despliegue comercial. Para el cumplimiento del GDPR: todos los modelos se ejecutan completamente en las instalaciones del usuario a través de Ollama, lo que significa que no se transmiten datos personales a servidores externos independientemente del modelo elegido.

Japón (METI). Para despliegues empresariales japoneses de Ollama, Qwen3 / Qwen 3.6 es la familia de modelos recomendada -- la tokenización nativa de japonés procesa texto japonés entre un 30-40% más eficientemente en tokens que Llama o Mistral, reduciendo directamente el tiempo de inferencia y los requisitos de caché KV. Para flujos de trabajo de programación en japonés: Qwen 3.6 27B (77,2% SWE-bench) maneja comentarios de código en japonés de forma nativa y es el mejor modelo de programación denso en 2026. La documentación de gobernanza de IA de METI requiere indicar la versión exacta del modelo. Usa `ollama show <modelo>` para obtener la especificación completa del modelo incluyendo el recuento de parámetros, nivel de cuantización y longitud de contexto para registros de cumplimiento.

China. Bajo las Medidas de IA Generativa de la CAC de China (2023), las organizaciones que prestan servicios de IA a usuarios finales deben registrar los modelos utilizados. Qwen3 / Qwen 3.6 (Alibaba, Apache 2.0) es la opción recomendada para despliegues empresariales chinos de Ollama -- origen chino, licencia Apache 2.0, mejor rendimiento en tareas en chino y benchmarks superiores. Kimi K2.6 (Moonshot AI, licencia MIT, 42B activos/1T total MoE) también está disponible como opción de programación de primer nivel con origen chino. Comandos: `ollama run qwen3.6:27b` para mejor calidad, `ollama run qwen3:7b` para velocidad. DeepSeek-R1 (DeepSeek, licencia MIT) es apropiado para tareas de razonamiento. Para datos procesados localmente a través de Ollama, los requisitos de transferencia transfronteriza de datos de la PIPL de China no se aplican -- la inferencia permanece en las instalaciones del usuario.