Hace tiempo que usar una IA que corra íntegramente en tu equipo dejó de ser cosa de expertos. Hay programas gratuitos que lo ponen al alcance de cualquiera y, una vez descargado el modelo, ni siquiera necesitas conexión.Lo mejor es que tus conversaciones no salen de tu máquina, algo que a mucha gente le interesa por privacidad o por simple curiosidad. Eso sí, conviene saber dónde te metes y cuáles son las limitaciones. Tomando a DeepSeek como referencia, a continuación te cuento cómo puedes instalar modelos en tu ordenador y, sobre todo, qué puedes esperar de verdad. ¡Vamos allá!Cómo usar la IA local de DeepSeek en tu ordenador con LM Studio BionicPara esta guía voy a seguir el proceso en un MacBook Air M2 con 8 GB de memoria. Ya te dejo una cosa clara de entrada: es un equipo muy limitado para estos menesteres. Sin embargo, nos basta para hacer pruebas iniciales y ver cómo funciona todo. Más adelante te explico qué limitaciones tiene esto y qué cambia si tienes un equipo más potente.Por cierto, el procedimiento es idéntico en Windows, macOS y Linux, así que puedes seguirlo en tu ordenador, sin importar cuál sea el sistema que estás ejecutando.Lo primero es descargar el programa desde lmstudio.ai. Hasta hace poco se llamaba simplemente LM Studio, pero ahora se llama LM Studio Bionic porque, además de chatear, sirve para tareas agénticas.Te alegrará saber que es totalmente gratuito. Si bien es cierto que tiene una opción de pago para ejecutar modelos en la nube, con modelos abiertos descargados en local no pagas nada ni necesitas crear una cuenta. Entra en la web y pulsa el botón Download LM Studio Bionic y sigue la instalación habitual. Web de descarga de LM Studio BionicAntes de seguir, una aclaración importante. LM Studio Bionic es solo la interfaz, el intermediario entre los modelos y tú. Los modelos de IA no vienen incluidos, así que hay que descargarlos aparte. Por eso, cuando abras la aplicación por primera vez, verás el chat vacío y sin ningún modelo listo para usar.Para conseguir uno, entra en Configuración, abajo a la izquierda de la ventana. Entrando en la configuración de LM StudioDentro de Configuración, baja hasta el apartado Modelos locales del menú lateral y pulsa en Explorar. Ahí aparece el buscador de modelos, que se conecta con Hugging Face, el gran repositorio de modelos abiertos. Sección para explorar todos los modelos gratuitosEscribe "DeepSeek" en el buscador y verás una lista enorme de variantes. Elige la que quieras o, mejor dicho, la que tu equipo pueda mover. En la ficha de cada modelo, bajo las opciones de descarga, aparece una etiqueta que indica si se puede cargar entero en la GPU, solo en parte, o si el modelo es demasiado grande para tu equipo.En mi caso aparecía Full GPU Offload Possible, que significa que cabe completo. Cuando lo tengas claro, pulsa Descargar. Buscador de modelos con toda la información de cada unoCuando termine la descarga, el botón cambia a Usar en un nuevo chat. Púlsalo y el programa te llevará directamente a la pantalla de conversación con el modelo ya seleccionado. Una vez tengas el modelo, puedes empezar un chat desde aquíYa solo queda escribir tu mensaje. Comprueba que el modelo elegido aparece en el selector junto al micrófono y envía la primera pregunta. Una vez tengas el modelo, siempre lo podrás elegir en los chats nuevos que vayas abriendoEn ese primer mensaje, el programa tarda un poco, porque tiene que cargar el modelo en memoria. Verás un indicador de progreso hasta que empiece a responder. En función del rendimiento de tu PC, cargar el modelo puede llevar algo de tiempoY aquí toca ser sincero. Para esta guía he usado DeepSeek R1 Distill Qwen 1.5B, un modelo diminuto y destilado, es decir, una versión muy (pero que muy) reducida del DeepSeek que conoces. El modelo completo que usan la web y la app oficial actualmente es DeepSeek-V4.1-Flash. Este modelo tiene 552.000 millones de parámetros totales. El que yo he elegido apenas tiene 1.500 millones.Obviamente, lo he elegido porque es una prueba y tenía que caber en 8 GB, pero no es un modelo viable para trabajar. El resultado ha sido tremendamente errático, y es lo normal en uno de este tamaño. Le pregunté por la capital de Francia y respondió en inglés, y al preguntarle por la de Alemania se lio y ni siquiera dio una respuesta. Resultados erráticos de un pequeño modelo destilado de DeepSeekA propósito de la IA local (con DeepSeek o con el modelo que sea): cosas que debes tener en cuentaAntes de que te lances a descargar modelos a lo loco, y en vista de los resultados anteriores, creo que es importante aclarar algunas dudas habituales. Para que lo tengas todo clarito, te las resuelvo una a una y sin tecnicismos innecesarios.¿Qué significan los números como 1.5B o 70B?Hacen referencia a los parámetros del modelo, medidos en miles de millones. La B viene de billion, el billón anglosajón, que equivale a mil millones. Un modelo 1.5B tiene unos 1.500 millones de parámetros y uno de 70B, unos 70.000 millones.Los parámetros son, a grandes rasgos, las conexiones internas donde el modelo guarda lo que ha aprendido durante su entrenamiento. Tener más parámetros suele significar más capacidad para razonar, entender matices y mantener la coherencia a lo largo de una conversación. También implica tener más memoria y más potencia de cálculo para "dar vida" al modelo.Por eso un 1.5B cabe en cualquier portátil y un 70B pide un equipo de otra liga. Y ojo, que el tamaño no lo es todo. Un modelo moderno y bien entrenado puede superar a otro mucho mayor, pero más antiguo, así que no te fíes solo del número.¿Cuánta RAM necesito?Depende del tamaño del modelo y de la cuantización, que es una técnica para comprimirlo perdiendo algo de precisión. Como regla orientativa, con la cuantización habitual, un modelo ocupa en gigas algo más de la mitad de su cifra de parámetros. Un 7B pide en torno a 5 GB, un 14B ronda los 10 GB y un 70B supera los 40 GB.Pero no es solo el modelo. El sistema operativo y tus otras aplicaciones también se siguen trabajando y consumiendo memoria. Y la propia conversación ocupa espacio extra que crece a medida que escribes. Por eso un modelo que sobre el papel cabe justo suele quedarse corto en la práctica.Con 8 GB tienes que quedarte en modelos pequeños. Con 16 GB ya puedes moverte con más soltura y con 32 GB o más empiezas a tener opciones serias. No obstante, en el mercado empiezan a aparecer opciones con hasta 128 GB de RAM unificada con el objetivo de fomentar la IA local. Para que veas hasta qué punto es importante contar con mucha memoria. Gemma 4 E4B no es un modelo especialmente grande y, sin embargo, en 8 GB es imposible de ejecutarPor cierto, para salir de dudas, recuerda que LM Studio te avisa en la ficha de cada modelo si cabe entero, solo en parte o si es demasiado grande.¿Voy a poder trabajar con modelos pequeños?Para tareas sencillas, sí. Resumir un texto corto, reformular una frase, traducir un párrafo o resolver una duda básica son cosas que un modelo pequeño bien elegido puede hacer sin demasiados problemas. Y lo mejor es que lo hace en tu equipo, sin enviar nada fuera.Para razonar a fondo, trabajar en proyectos de verdad o mantener conversaciones largas, se queda corto. Pierde el hilo, se contradice y a veces se inventa cosas con total seguridad. Vaya, que alucina a lo loco. Por cierto, esto último pasa también con los modelos grandes, solo que con menos frecuencia.Y si el modelo es muy pequeño, como el 1.5B de mi prueba, ni siquiera lo primero es fiable. La clave está en elegir uno pensado para tu memoria, no el más grande que consigas arrancar.¿Qué hardware conviene?Lo ideal es una GPU dedicada con mucha memoria de vídeo, porque es donde el modelo corre más rápido y mejor. Cuanta más VRAM tengas, más grande será el modelo que puedas cargar entero sin recurrir a la memoria normal, que es bastante más lenta. Los Mac mini con Apple Silicon son uno de los equipos más interesantes para ejecutar IA localEso sí, los Mac con chip Apple Silicon funcionan muy bien para esto. Comparten la memoria entre CPU y GPU, así que toda la RAM sirve para el modelo. De ahí que un Mac con 16 o 32 GB rinda mejor de lo que cabría esperar para su precio.¿Qué modelos abiertos existen y cuáles te recomiendo?Hay muchas familias. Entre las más conocidas están DeepSeek, Qwen, Llama, Mistral y Gemma, además de otras que aparecen cada pocas semanas. En este mundo todo cambia muy rápido, así que lo que hoy es lo mejor puede quedar atrás en un par de meses.Si tu equipo es modesto, mi recomendación es probar Gemma 4, que es de los más equilibrados en potencia e inteligencia para su tamaño. Para 8 GB de RAM, tira de Gemma 4 E2B. Si tienes 16 GB, Gemma 4 E4B te dará un salto notable. Los encontrarás en el mismo buscador de Explorar.Mi consejo es que pruebes un par de modelos con las mismas preguntas y te quedes con el que mejor te responda. Descargarlos es gratis, así que lo único que arriesgas es algo de espacio en disco.¿Tengo que pagar algo?No. El programa y los modelos abiertos descargados desde Hugging Face son gratuitos. Solo pagarías si quisieras usar la opción de modelos en la nube de LM Studio, que es algo distinto a lo que explico aquí, y aun así es totalmente opcional. También tienes otros programas para ejecutar IA local de forma gratuita, como Ollama.¿Funciona sin conexión?Sí, una vez descargado el modelo. Es decir, necesitas Internet para bajarlo, y algunos pesan varios gigas, así que conviene hacerlo con WiFi. Después puedes desconectarte y seguir chateando como si nada.Todo se procesa en tu equipo y tus conversaciones no salen de él. Es la gran ventaja de la IA local y para muchos el motivo principal para probarla.Con la IA local, por ahora, toca rebajar las expectativas La IA local, a día de hoy, dificilmente puede igual a la IA ejecutada en la nubeTe he enseñado lo fácil que es empezar, pero me gustaría terminar enfriando un poco las expectativas. Los modelos abiertos que caben en un ordenador normal están muy lejos de lo que ofrecen ChatGPT, Claude o la propia app de DeepSeek. Esos servicios funcionan en centros de datos con hardware que cuesta una fortuna y el modelo que usas ahí es muchísimo más grande que cualquiera que puedas mover en casa.Para acercarte a esa experiencia necesitas un equipo muy caro, con una o varias GPU potentes o un Mac con mucha memoria unificada. Y aun así, la sensación suele quedarse un paso por debajo. Con un equipo modesto, como el MacBook Air que usé, hablamos de modelos que van bien para curiosear y poco más.Además, hay un problema que se nota enseguida. Me refiero al contexto. Cuanto más larga es la conversación, más memoria necesita el modelo para recordar lo que se ha dicho. Incluso en equipos potentes, mantener un contexto largo es difícil y exige mucha RAM. Por eso la IA local es genial para probar, aprender y trabajar con privacidad en tareas concretas, pero por ahora no sustituye a los grandes servicios en la nube.