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✦ Gratis y open sourceEscritura

OGAM

Ejecuta LLMs GGUF, visión, voz y stable diffusion completamente offline en móviles o Mac.

Ejecuta IA local íntegramente en tu teléfono o Mac

Generación offline de texto, visión, voz e imágenes GGUF con aceleración por GPU y NPU.

Gratis para siempre · open source · MIT
✓ Listo para usar✓ En el navegador✓ Colaboración en tiempo real
6.8
ZEKAI
Potente IA móvil offline
Gratis y open source · Escritura
Facilidad de configuración2
Utilidad8
Mantenimiento9.5
Comunidad7.5
★ 3,367
GITHUB
Nov 2026
ACTUALIZADO
MIT
LICENCIA
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⚡ Respuesta rápida

OGAM es una suite de IA offline que ejecuta modelos de lenguaje GGUF, Stable Diffusion y transcripción de voz Whisper de forma nativa en tu dispositivo móvil o Mac. Está pensada para profesionales que necesitan generación de texto localizada, análisis de documentos y herramientas de voz sin exponer datos a servidores externos.

Funciona en
Cross-platform
Alojamiento
Desktop
Idiomas
TypeScript
Licencia
MIT

Qué es

La aplicación gestiona la generación de texto en el dispositivo utilizando arquitecturas como Llama y Qwen, procesa PDFs mediante incrustaciones vectoriales locales y ejecuta la generación de imágenes con Stable Diffusion. Gestiona explícitamente la asignación de RAM y es compatible con servidores en red local y llamadas a herramientas.

Para quién

Está dirigida a profesionales centrados en el móvil, traductores y escritores que requieren un funcionamiento estrictamente offline y aceleración por hardware. No es adecuada para quienes buscan escalabilidad alojada en la nube o gestión multiusuario basada en web.

Funciones clave

Aceleración por hardware

Utiliza las GPU y NPU de los teléfonos mediante OpenCL y Metal para lograr mayores tasas de tokens.

Base de conocimientos local

Incrusta PDFs y documentos de texto subidos localmente en SQLite utilizando un modelo MiniLM incluido.

Voz y visión en el dispositivo

Integra la conversión de voz a texto de Whisper y modelos multimodales como SmolVLM directamente en el hardware.

Gestión explícita de RAM

Proporciona controles de políticas para supervisar y anular los límites de memoria de los modelos residentes.

Cómo empezar

Listo en 3 pasos

1
Descarga la aplicación desde Google Play o la App Store de iOS.
2
Descarga un modelo GGUF compatible dentro del gestor de descargas de la aplicación.
3
Configura la aceleración por hardware y las políticas de memoria en los ajustes para empezar a chatear.
Sin rodeos

Nuestro veredicto honesto

Lo mejor

  • Funciona completamente offline sin que ningún dato salga de tu dispositivo
  • Es compatible con la aceleración por hardware en GPU/NPU Snapdragon y Apple Silicon
  • Incluye fragmentación de PDFs locales y recuperación de vectores mediante SQLite
  • Se conecta a servidores compatibles con OpenAI en red local como Ollama

Sus límites

  • Requiere hardware móvil potente para obtener tasas de generación de tokens aceptables
  • El nivel Pro requiere una licencia de pago de por vida o una suscripción mensual para funciones avanzadas
  • La aceleración experimental por NPU puede causar fallos en los modelos o recurrir a la CPU
Costo

Precios y licencia

La aplicación principal es gratuita bajo su licencia open source. Un nivel Pro opcional añade modo de voz, personas personalizadas, integraciones de herramientas y sincronización por $119 lifetime o $7.99 monthly.

Trabajo remunerado

Empleos para hispanohablantes

876 puestos remotos abiertos de entrenamiento de IA, actualizados el 15 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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Preguntas

FAQ

¿Sale algún dato de mi dispositivo durante el uso?

No. Toda la generación de texto, transcripción de voz, análisis de visión y creación de imágenes se ejecuta localmente en tu hardware.

¿Qué hardware se requiere para un rendimiento óptimo?

Los dispositivos insignia con Snapdragon 8 Gen 2/3 o Apple Silicon ofrecen las mejores tasas de tokens y velocidades de generación de imágenes por NPU.

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