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La mayoría de las finalidades que se explican en este texto dependen del almacenamiento o del acceso a la información de tu dispositivo cuando utilizas una aplicación o visitas una página web. Por ejemplo, es posible que un proveedor o un editor/medio de comunicación necesiten almacenar una cookie en tu dispositivo la primera vez que visite una página web a fin de poder reconocer tu dispositivo las próximas veces que vuelva a visitarla (accediendo a esta cookie cada vez que lo haga).

La publicidad y el contenido pueden personalizarse basándose en tu perfil. Tu actividad en este servicio puede utilizarse para crear o mejorar un perfil sobre tu persona para recibir publicidad o contenido personalizados. El rendimiento de la publicidad y del contenido puede medirse. Los informes pueden generarse en función de tu actividad y la de otros usuarios. Tu actividad en este servicio puede ayudar a desarrollar y mejorar productos y servicios.

La publicidad que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, tales como la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que está interactuando (o con el que ha interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se presenta un anuncio concreto).

  • Un fabricante de automóviles quiere promocionar sus vehículos eléctricos a los usuarios respetuosos con el medioambiente que viven en la ciudad fuera del horario laboral. La publicidad se presenta en una página con contenido relacionado (como un artículo sobre medidas contra el cambio climático) después de las 18:30 h a los usuarios cuya ubicación no precisa sugiera que se encuentran en una zona urbana.
  • Un importante fabricante de acuarelas quiere realizar una campaña publicitaria en Internet para dar a conocer su última gama de acuarelas con la finalidad de llegar tanto a artistas aficionados como a profesionales y, a su vez, se evite mostrar el anuncio junto a otro contenido no relacionado (por ejemplo, artículos sobre cómo pintar una casa). Se detectará y limitará el número de veces que se ha presentado el anuncio a fin de no mostrarlo demasiadas veces.

La información sobre tu actividad en este servicio (por ejemplo, los formularios que rellenes, el contenido que estás consumiendo) puede almacenarse y combinarse con otra información que se tenga sobre tu persona o sobre usuarios similares(por ejemplo, información sobre tu actividad previa en este servicio y en otras páginas web o aplicaciones). Posteriormente, esto se utilizará para crear o mejorar un perfil sobre tu persona (que podría incluir posibles intereses y aspectos personales). Tu perfil puede utilizarse (también en un momento posterior) para mostrarte publicidad que pueda parecerte más relevante en función de tus posibles intereses, ya sea por parte nuestra o de terceros.

  • En una plataforma de redes sociales has leído varios artículos sobre cómo construir una casa en un árbol Esta información podría añadirse a un perfil determinado para indicar tuinterés en el contenido relacionado con la naturaleza, así como en los tutoriales de bricolaje (con el objetivo de permitir la personalización del contenido, de modo que en el futuro, por ejemplo, se te muestren más publicaciones de blogs y artículos sobre casas en árboles y cabañas de madera).
  • Has visualizado tres vídeos sobre la exploración espacial en diferentes aplicaciones de televisión. Una plataforma de noticias sin relación con las anteriores y con la que no has tenido contacto en el pasado crea un perfil basado en esa conducta de visualización marcando la exploración del espacio como un tema de tu posible interés para para otros vídeos.

El contenido que se te presenta en este servicio puede basarse en un perfilde personalización de contenido que se haya realizado previamente sobre tu persona, lo que puede reflejar tu actividad en este u otros servicios (por ejemplo, los formularios con los que interactúas o el contenido que visualizas), tus posibles intereses y aspectos personales. Un ejemplo de lo anterior sería la adaptación del orden en el que se te presenta el contenido, para que así te resulte más sencillo encontrar el contenido (no publicitario) que coincida con tus intereses.

  • Has leído unos artículos sobre comida vegetariana en una plataforma de redes sociales. Posteriormente has usado una aplicación de cocina de una empresa sin relación con la anterior plataforma. El perfil que se ha creado sobre tu persona en la plataforma de redes sociales se utilizará para mostrarte recetas vegetarianas en la pantalla de bienvenida de la aplicación de cocina.
  • Has visualizado tres vídeos sobre remo en páginas web diferentes. Una plataforma de video, no relacionada con la página web en la que has visualizado los vídeos sobre remo, pero basandose en el perfil creado cuando visistaste dicha web, podrá recomendarte otros 5 vídeos sobre remo cuando utilices la plataforma de video a través de tu televisor .

La información sobre qué publicidad se te presenta y sobre la forma en que interactúas con ella puede utilizarse para determinar lo bien que ha funcionado un anuncio en tu caso o en el de otros usuarios y si se han alcanzado los objetivos publicitarios. Por ejemplo, si has visualizado un anuncio, si has hecho clic sobre el mismo, si eso te ha llevado posteriormente a comprar un producto o a visitar una página web, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia de las campañas publicitarias.

  • Has hecho clic en un anuncio en una página web/medio de comunicación sobre descuentos realizados por una tienda online con motivo del “Black Friday” online y posteriormente has comprado un producto. Ese clic que has hecho estará vinculado a esa compra. Tu interacción y la de otros usuarios se medirán para saber el número de clics en el anuncio que han terminado en compra.
  • Usted es una de las pocas personas que ha hecho clic en un anuncio que promociona un descuento por el “Día de la madre”de una tienda de regalos en Internet dentro de la aplicación de una web/medio de comunicación. El medio de comunicación quiere contar con informes para comprender con qué frecuencia usted y otros usuarios han visualizado o han hecho clic en un anuncio determinado dentro de la aplicación y, en particular, en el anuncio del “Día de la madre” para así ayudar al medio de comunicación y a sus socios (por ejemplo, las agencias de publicidad) a optimizar la ubicación de los anuncios.

La información sobre qué contenido se te presenta y sobre la forma en que interactúas con él puede utilizarse para determinar, por ejemplo, si el contenido (no publicitario) ha llegado a su público previsto y ha coincidido con sus intereses. Por ejemplo, si hasleído un artículo, si has visualizado un vídeo, si has escuchado un “pódcast” o si has consultado la descripción de un producto, cuánto tiempo has pasado en esos servicios y en las páginas web que has visitado, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia del contenido (no publicitario) que se te muestra.

  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

Se puede utilizar la localización geográfica precisa y la información sobre las características del dispositivo

Al contar con tu aprobación, tu ubicación exacta (dentro de un radio inferior a 500 metros) podrá utilizarse para apoyar las finalidades que se explican en este documento.

Con tu aceptación, se pueden solicitar y utilizar ciertas características específicas de tu dispositivo para distinguirlo de otros (por ejemplo, las fuentes o complementos instalados y la resolución de su pantalla) en apoyo de las finalidades que se explican en este documento.

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Con Ollama, puedes tener una IA como ChatGPT en tu PC, gratis y sin conexión a internet

Logo oficial de Ollama sobre fondo azul
Representación de la llama oficial de la app "Ollama". Foto: Softzone.

La evolución de la IA ha provocado que existan herramientas cuyo lanzamiento era cuestión de tiempo. Y ahora, los chatbots han llegado a los escritorios de Windows y otros sistemas operativos. En esa línea, ha llegado el momento de que echarle un vistazo a Ollama. Una app que permite que cualquier usuario ejecute modelos avanzados de IA directamente desde su PC. Lejos de cualquier nube o servidor externo. 

Y es que el despliegue de los distintos modelos de lenguaje ha puesto en jaque un aspecto muy valorado por los usuarios: la privacidad y el control de los datos por parte de las grandes empresas. Precisamente en este contexto, Ollama se ha posicionado como una herramienta perfecta para cualquier usuario que busque una independencia total para sus proyectos. Gran parte de culpa de sus facilidades se las debemos a su sencillez tanto en la instalación como su uso.

De hecho, no es necesario tener conocimientos en Python ni gestionar complejas dependencias. Basta con que descarguemos la propia aplicación y comencemos a interactuar con los modelos más punteros de procesamiento de lenguaje natural, generación de texto y análisis.

Por ello, en este artículo vamos a explicar paso a paso cómo aprovechar todo el potencial de Ollama desde Windows, desde su descarga hasta su configuración inicial. Así como los modelos que se pueden ejecutar en el programa.

Qué es Ollama y sus ventajas

Ollama es una plataforma de IA local que ha cambiado de manera directa la manera en que los usuarios acceden y controlan modelos de lenguaje de última generación. Gracias a su uso, podemos ejecutar estos modelos en nuestro propio equipo. Es decir, que a diferencia de servicios como ChatGPT, Gemini o Claude, que requieren conexión directa a internet para utilizar su nube, Ollama permite ejecutar modelos directamente desde nuestro PC.

Por lo tanto, es un salto muy importante de cara a la privacidad de nuestros datos, sin contar con la gran ventaja que supone no necesitar conexión a internet y aun así disponer de las funciones de IA.

Además, nos encontramos ante un programa de uso gratuito, sin ningún tipo de cuotas mensuales ni restricciones comerciales. Por lo que estamos ante una verdadera oportunidad para aquellos que quieran democratizar el uso de la IA. Por otro lado, esta herramienta también destaca por su accesibilidad. Si bien en su origen estaba más enfocada en usuarios avanzados, hoy en día ya cualquier usuario con un mínimo de conocimiento puede instalar Ollama en Windows y tener su IA en cuestión de minutos.

Entre los modelos disponibles que podemos encontrar en Ollama, aunque los expandiremos más adelante, encontraremos Llama 3, Mistral, Gemma, y Phi-3. Todos perfectamente optimizados para funcionar a nivel local. Y con requerimientos tan asequibles como 8 GB de RAM y un procesador medio. Además, Ollama también es compatible con integracones y automatizaciones. Lo que nos brinda la posibilidad de utilizarlo en trabajos profesionales o incluso en apps personales.

Cómo descargar Ollama en Windows

Instalar Ollama en Windows es un proceso sencillo y apto para prácticamente cualquier usuario. El equipo de Ollama ha desarrollado un instalador gráfico que elimina la necesidad de utilizar comandos y configuraciones más complejas. Pero empecemos por el principio.

Todo empieza al acceder a la web oficial de descargas de Ollama. El único sitio seguro y legítimo a la hora de obtener los archivos necesarios. Desde ella, solo tenemos que descargar el archivo «OllamaSetup.exe» que encontrarás, en el caso de nuestra guía, para Windows. Lo harás desde el cuadro «Download for Windows. Requiere que bien tengamos Windows 10 o Windows 11. Ten en cuenta que el archivo tiene un peso de 1,1 GB.

Eso sí, antes de ejecutar su instalador, deberás verificar que tu PC cumple, al menos, con los requisitos básicos:

  • Como hemos dicho, sistema operativo de Windows 10 u 11.
  • 8 GB de capacidad de memoria RAM.
  • CPU x86 con, al menos, cuatro núcleos. Por ejemplo, Intel Core i5/i7 de cuarta generación o AMD Ryzen 3/5/7.
  • Opcionalmente, una GPU dedicada de NVIDIA o AMD mejora el rendimiento. Aun así, no es imprescindible para los modelos de IA más ligeros.

Primeros pasos en Ollama

Una vez que hayas descargado el archivo «OllamaSetup.exe», pulsa sobre el archivo y sigue los pasos del asistente. El proceso es similar al de cualquier otra app al uso, por lo que no requiere de ningún tipo de advertencia especial. En cuanto haya finalizado, se abrirá directamente su interfaz por primera vez:

Interfaz Ollama
Primer aspecto de Ollama tras su instalación. Foto: Softzone.

En este momento, encontraremos 3 opciones principales que saltan a la vista.

La primera de ellas, ubicada en la esquina izquierda superior, con forma de pantalla con menú lateral, nos dará paso a «nuevo chat» y a «opciones». Es aquí donde nos interesa ir en este momento. Una vez dentro de opciones, encontraremos este menú:

Panel de opciones
Panel de opciones de Ollama. Foto: Softzone.

Tal y como puedes ver, tienes la posibilidad de ingresar tu cuenta de Ollama para contar con funciones online. Junto a ello, también puedes conectarte a la red mediante un interruptor. Aunque lo más importante aquí son los dos siguientes factores:

  • La ubicación de los modelos. Que será la carpeta donde se guarden los modelos que descargaremos y utilizaremos.
  • Contexto de lenguaje. Puedes configurarlo desde 4.000 tokens hasta 256.ooo. Aun así, has de tener en cuenta que cuanto más tokens configures, mayor uso hará de tu RAM. Por lo que lo ideal es que para equipos básicos lo configures entre 4K y 8K tokens. En equipos medios, con 16 de RAM, puedes configurarlo entre 16 y 32k tokens. Y en equipos avanzados, con 32 GB de RAM o más, puedes estirarlo hasta 64, 128 o incluso al máximo.

Volviendo al menú principal de Ollama, encontraremos los dos iconos restantes que nos serán de importancia. Por un lado, tenemos el símbolo del cuadrado atravesado por un lápiz, que es el selector de nuevo chat. Y la última de las opciones, la más importante de todas y que aparece en el cuadro de texto del chatbot, es el selector de modelos de IA.

Modelos de Ollama
Selector de modelos de Ollama. Foto: Softzone.

Este selector de modelos es la base sobre la que vamos a realizar todo nuestro trabajo en la interfaz de Ollama.

Modelos de IA disponibles para Ollama

Desde el selector de modelos, encontraremos un listado dividido en dos claras secciones. Por una parte, tenemos los modelos que Ollama nos da la opción de utilizar con funcionamiento en la nube (en la foto, aquellos modelos con el símbolo de la nube, y los modelos descargables para utilizar de manera local, sin necesidad de ningún tipo de conexión a internet. Así que vamos a desgranarlos basándonos en esta clasificación.

Modelos en la nube

gpt-oss120b

Un modelo de código abierto que se inspira en la arquitectura de GPT-4, pero disponible para tareas de contexto largo con una buena precisión. Este modelo es el adecuado para aquellos usuarios que pretenden buenas capacidades de resumen, generación creativa y un razonamiento avanzado sólido. Pero su verdadero punto fuerte es que no requiere de mucha RAM para funcionar.

deepseek-v3.1:67b

Este modelo es el de mayor contexto disponible en Ollama. Tiene capacidad para manejar hasta 256.000 tokens de manera sencilla y razonar sobre grandes volúmenes deinformación. Por lo que es la opción perfecta para consultas más técnicas y trabajos extensos de investigación.

qwen3-coder:480b

Esta versión de Qwen3 está pensada para las tareas de programación y la generación de código. Gracias a él, se nos ayuda a crear, depurar y explicar scripts complejos en varios lenguajes. Por lo que puede ser la opción favorita para los desarrolladores que quieren aprovechar la potencia en la nube para trabajar con bases de datos, proyectos webs o con automatizaciones

glm-4.6

Este modelo en la nube está orientado al procesamiento multilingüe con una buena base de razonamiento profundo. Por lo que es perfecto para quienes tienen proyectos en varios idiomas y quieren depurar el contenido y adaptarlo a diferentes lenguas.

Modelos locales

gpt-oss 120b

Versión de código abierto descargable oficial del modelo de ChatGPT. Nos proporciona un buen equilibrio ente velocidad y profundidad. Es la mejor opción para equipos que posean una buena cantidad de RAM (16 GB en adelante) y que quieren acercarse lo máximo posible al entorno de ChatGPT, pero con una privacidad absoluta. Nos permite generar texto, resúmenes y tareas creativas sin depender de la conexión a internet.

gemma3 27b

Uno de los modelos más potentes para instalar de manera local de la mano de Google. Recomendado para PCs con RAM de 32 gigas en adelante y tarjetas gráficas dedicadas. La clave de este modelo se encuentra en el razonamiento complejo y en el análisis crítico de documentos. Por lo que supera a muchos modelos ligeros en cuanto a tareas académicas o profesionales.

deepseek-r1:8b

El modelo perfecto para los usuarios que busquen el equilibrio entre rapidez y eficiencia. Ideal en equipos con menos potencia. Podemos encontrar respuestas ágiles y con buena capacidad de razonamiento. Lo que lo convierte en una buena opción para chats, motores de búsqueda internos y sistemas de automatización sencillos.

qwen 3.30b

El modelo local más sólido en generación y capacidad de razonamiento de Ollama. Es muy versátil para tareas más técnicas que requieran de un nivel de conversación avanzado, así como para el análisis de información de manera pormenorizada.

Tamaño del modelo (cuantizado Q4)Espacio en discoRAM recomendada
~3B~2 GB8 GB
7B/8B4-5 GB16 GB
30B~16 GB32 GB
70B~40 GB32 GB+

Comienza a usar Ollama

Ahora que tienes los modelos más importantes a tu disposición, es hora de que comiences a descargar el sistema que más te convenza. Por lo que, es momento de volver a su interfaz principal y seleccionar uno de los modelos disponibles. Para esta prueba, hemos descargado gpt-oss:20b:

Cómo descargar modelo de IA en Ollama.
Proceso de descarga de modelo de IA en Ollama. Foto: Softzone.

El proceso es bien sencillo, solo tienes que seleccionar el modelo de entre la lista y, a priori, no ocurrirá nada. Para que comience a descargarse, solo tenemos que escribir cualquier letra o palabra en el recuadro de texto. Cuando lo hagamos, comenzará a descargarse el modelo para que lo usemos para siempre de manera offline.

Solo tendremos que esperar a que finalice el proceso de descarga, tal y como se indica en la parte superior de la interfaz. Cuando lo haga, el propio modelo se configurará con los parámetros que hayamos facilitado en configuración y estará listo para utilizar. Solo tenemos que comenzar a hacerle cualquier pregunta que necesitemos y el propio modelo comenzará a pensar antes de arrojarnos una respuesta:

IA en Ollama pensando respuesta para pregunta de usuario
Modelo gpt-oss 20b local pensando en respuesta adecuada para usuario. Foto: Softzone.

Por último, la IA detectará nuestro idioma sin mayor problema y nos dará la respuesta más adecuada atendiendo a su configuración de Tokens. De igual manera podemos dar instrucciones personalizadas para que se atenga a un número de palabras mínimo para sus respuestas o estructure la información en varios epígrafres separados:

Respuesta de modelo escogido de Ollama sobre Napoléon Bonaparte
Respuesta de modelo escogido de Ollama sobre Napoleón. Foto: Softzone.

A la hora de responder, se nos indicará sobre el texto generado el tiempo necesario para generar dicha respuesta.

Aunque nosotros hemos utilizado el modelo gpt-oss:120b para descargar, recuerda que dispones de más modelos, incluso en versiones de nube, en caso de que no quieras utilizar el espacio de almacenamiento de tu PC. En el caso de que optemos por las versiones en nube de cualquiera de los ofrecidos, no será necesaria ninguna descarga. Directamente funcionará con que hagamos una pregunta al modelo y funcionará al más puro estilo ChatGPT, Gemini o Perplexity.

Como puedes ver, el potencial offline y también online de Ollama es prácticamente ilimitado, y puede ser nuestro asistente perfecto para la búsqueda, recopilación y creación de información en cualquier ámbito de nuestros proyectos.