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✦ Gratis y open sourceVídeo

inference

Sirve LLMs, modelos de voz y multimodales a través de una API unificada.

Despliega cualquier modelo de código abierto con un solo comando

Ejecuta LLMs, modelos de voz y multimodales en la nube, en local o en tu portátil utilizando una API de inference unificada.

Gratis para siempre · open source · Apache-2.0
✓ Light setup✓ En el navegador✓ Colaboración en tiempo real
7.5
ZEKAI
Servicio unificado de modelos de IA de código abierto
Gratis y open source · Vídeo
Facilidad de configuración4
Utilidad8
Mantenimiento9.5
Comunidad8.5
★ 9,608
GITHUB
Oct 2026
ACTUALIZADO
Apache-2.0
LICENCIA
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⚡ Respuesta rápida

Xorbits Inference te permite desplegar modelos de lenguaje, reconocimiento de voz y multimodales con un solo comando. Es ideal para desarrolladores y científicos de datos que necesitan servir modelos de IA de código abierto con una API RESTful compatible con OpenAI.

Funciona en
Cross-platform
Alojamiento
Nube o autoalojado
Idiomas
Python
Licencia
Apache-2.0

Qué es

Gestiona el servicio de modelos en hardware heterogéneo, admitiendo clústeres distribuidos, procesamiento por lotes automatizado de solicitudes e integración con herramientas de terceros como LangChain y Dify. Proporciona múltiples motores, incluidos GGML, vLLM y TensorRT.

Para quién

Es adecuado para ingenieros que crean aplicaciones de IA locales o distribuidas y desean cambiar los backends de los modelos sin reescribir código. No es adecuado para usuarios que buscan una aplicación tradicional de edición de video lista para usar sin interacción con código.

Funciones clave

Servicio multi-motor

Compatible con vLLM, GGML, TensorRT y backends personalizados a través de una API unificada.

API compatible con OpenAI

Proporciona endpoints RESTful que incluyen Function Calling para un reemplazo directo y sencillo.

Hardware heterogéneo

Utiliza de forma inteligente tanto GPUs como CPUs para acelerar las tareas de inference.

Despliegue distribuido

Distribuye sin problemas la inference de modelos entre múltiples dispositivos o máquinas.

Cómo empezar

Listo en 3 pasos

1
Instala la librería usando PyPI en tu entorno de Python.
2
Inicia el servicio de inference utilizando la interfaz de línea de comandos (CLI).
3
Conecta tu aplicación utilizando el endpoint RESTful compatible con OpenAI.
Sin rodeos

Nuestro veredicto honesto

Lo mejor

  • Reemplazo directo para los endpoints de OpenAI cambiando una sola línea de código
  • Soporte integrado para modelos de texto a imagen, audio y multimodales
  • Incluye despliegue de clústeres distribuidos y capacidades de procesamiento por lotes automático
  • Se integra de forma nativa con LangChain, LlamaIndex y Dify

Sus límites

  • Requiere conocimientos técnicos para configurar y gestionar los pesos de los modelos y los recursos de hardware
  • Ejecutar modelos de lenguaje grandes y multimodales exige una capacidad significativa de GPU/CPU
  • El self-host implica costes continuos de mantenimiento y monitorización de la infraestructura
Costo

Precios y licencia

El software es gratuito bajo su licencia open source, y el único coste es ejecutar la infraestructura por tu cuenta a menos que optes por ofertas empresariales.

Trabajo remunerado

Empleos para hispanohablantes

870 puestos remotos abiertos de entrenamiento de IA, actualizados el 14 de noviembre de 2026; la mayoría paga $20–$170 por hora. 22 de ellos piden hispanohablantes. Zekai los lista gratis; la solicitud va a la plataforma del empleador.

Ver todos los puestos abiertos →
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Alternativas

Más

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Preguntas

FAQ

¿Puedo usar esto como reemplazo directo de OpenAI?

Sí, proporciona una API RESTful compatible con OpenAI que incluye Function Calling.

¿Qué plataformas de hardware son compatibles?

Es compatible con hardware heterogéneo que incluye GPUs y CPUs en la nube, en local y en portátiles.

¿Es compatible con modelos multimodales?

Sí, sirve de forma nativa modelos de lenguaje, reconocimiento de voz, texto a imagen y multimodales.

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