La IA de Código Abierto desbloquea TODO: PRIVADA, GRATIS y SIN Límites

Un camino marcado invita a ser seguido, pero a su alrededor existen rutas que abren los límites de un mapa. Inteligencias artificiales como Gemini, Claude, ChatGPT o Grok pueden crear de todo: imágenes, textos, aplicaciones, audios, vídeos. Esto en parte gracias a sus modelos de inteligencia artificial que se ejecutan con sus propios recursos en la nube. Aunque no todo son ventajas, ya que encontramos límites tanto en su uso, pérdida de privacidad, restricciones de censura y planes de precios que van a la alza. Alza. Sin embargo, de forma escondida y sin publicidad, nos encontramos con el código abierto, algo cada vez menos técnico de usar, con menos requisitos y con un rendimiento que se empieza a equiparar a las de pago. Estuve usando las últimas actualizaciones de estas y de verdad es capaz de hacer cualquier cosa que nos podamos imaginar. Para comprobarlo, estaremos poniendo a prueba mediante 10 casos de uso que nos permitirán hacer cosas como ejecutar modelos desde la capacidad de un smartphone cómo instalar fácilmente cualquier modelo de IA que tenga capacidades de agentes avanzados, la posibilidad de crear cualquier formato como audios, vídeos, imágenes, o hasta que estos no tengan ni siquiera restricciones, entre otros casos de uso. Todo lo que verás en este vídeo será de código abierto, lo que se traduce en que podrás utilizarlo de forma gratuita, privada y sin ningún tipo de límite. ¿Suena bien? Pues comencemos con la primera. En este primer bloque estaremos viendo cómo los modelos de inteligencia artificial de código abierto ya no solamente son potentes, sino que pueden ser ejecutados con recursos muy pequeños. Y es que ahora se están lanzando nuevos modelos, como por ejemplo Gemma 4, que muestran ya no solamente cómo tienen un buen rendimiento y capacidad, sino que estos se pueden ejecutar con menor capacidad del dispositivo. Y para poder comprobar todo esto, vamos a empezar con el primer caso de uso en donde estaré instalando en local modelos de inteligencia artificial en mi propio smartphone. Para este primer caso estaremos instalando esta aplicación que ha lanzado de forma oficial Google tanto para iPhone como para Android este mismo mes. Para ver en qué consiste, simplemente le tenemos que dar a instalar, y una vez hemos hecho esto, cuando apliquemos en abrir, nos vamos a encontrar cómo han introducido estos últimos modelos que han lanzado de Gemma 4 para que puedan ser utilizados en local. Por lo que vamos a aceptar, y desde aquí lo primero que tenemos que hacer sería instalar un modelo local. Así que para ello voy a clicar en AI Chat, y ahora nos vamos a encontrar con todos los modelos de código abierto que se pueden instalar en nuestro teléfono. Yo en esto me voy a quedar con el de Gemma 4E4B, que es un poquito más potente del que nos recomiendan. Aunque el primero, aparte de ser liviano, también funciona muy bien. Para instalarlo simplemente tendríamos que dar a este icono de descarga. Esto se empezaría a procesar y nada, apenas unos segundos más tarde ya lo tendríamos instalado. Así que ahora si le damos a la flechita azul, ya entraríamos en un chat muy similar, como si fuera Gemini o ChatGPT, solo que arriba nos va a aparecer que se empieza a ejecutar el modelo. Una vez cargado, ya vamos a poder desde aquí conversar. Yo, por ejemplo, le podría decir cualquier cosa, que me diga 3 datos sobre el código abierto, clico en enviar y fíjate cómo se empieza a cargar el modelo en la GPU del móvil, pero de forma prácticamente instantánea nos estaría dando la respuesta. Poquitos segundos más tarde ya me diría por aquí 3 puntos clave del código abierto, como que no solo es gratis sino que es colaborativo, cómo esta se basa en la infraestructura moderna de internet, y por último aspectos del modelo de negocio que es distinto. Desde aquí lo más interesante es que yo realmente podría quitar el internet y ya no teniendo conexión a internet voy a poder seguir utilizándolo. Aquí yo le acabo de decir que me diga el punto más importante que tener en cuenta. Clico en enviar y fíjate que aunque yo no tenga nada de conexión a internet, ni siquiera el wifi, pues desde aquí ya me estaría respondiendo, ya que realmente se está ejecutando de forma local, en privado, sin que se esté compartiendo ninguna información ni dato que le esté dando. Y junto a esto, aparte de poder dialogar mediante texto, también lo podemos hacer a través de otros formatos, ya que si yo vuelvo hacia atrás estaremos viendo que aparte de poder entender el texto también puede razonar, por ejemplo, imágenes, ya que estamos ante un modelo que es multimodal. Por ejemplo, si yo clico aquí en pregunta imagen, nos vamos a encontrar todos los modelos disponibles para poder ejecutar este tipo de tareas, entre ellos el que yo he instalado de Gemma 4. Y ahora, si yo desde aquí adjuntase alguna imagen como este desayuno de aquí, al darle un check ya esto lo tendría por aquí cargado. Y si le pregunto algo, como por ejemplo que me diga las kilocalorías aproximadas que hay en ese plato, al yo clicar en enviar ya el modelo lo va a empezar a procesar. Fíjate que prácticamente al instante nos empezaría a describir todo lo que ve la imagen. Por un lado, por aquí nos pondría los 2 huevos fritos que aparecen, las rebanadas de bacon, las tortitas y junto a todo eso pues ya vamos a poder ir viendo cómo realmente nos estaría desglosando cada una de las calorías aproximadas que tendría este plato con todo el desglose de cada uno de los ingredientes. Ten en cuenta que si tú clicas en este botón azul pues automáticamente podrías también parar la respuesta. Y volviendo al inicio, por ver un caso de uso más, ten en cuenta que también te podría transcribir todo, pero me voy a parar justamente en este cuarto que sería el de habilidades agénticas. Así que le voy a dar un clic. Así que si yo aquí le digo que me genere un código QR que redirija a mi página web de academiartificial. .com. Al clicar en enviar, ya la gente lo empezaría a procesar. Pero fíjate cómo ha seleccionado una habilidad llamada QR. De hecho, ya por aquí me lo acaba de generar, y ahora en teoría cada vez que alguien escanee este código QR le redirigiría a ese sitio web. En este segundo caso de uso estaremos viendo una de las ventajas que tiene el código abierto, y es el hecho de que podemos hacer lo que queramos con los modelos o herramientas que estemos utilizando. Para aterrizar todo esto de una mejor forma, acabo de abrir por aquí otra aplicación. En este caso se llama Locally, que También te estaré dejando el enlace abajo en la descripción. Y esta, aparte de dejar instalarnos modelos como los de Gemma 4, al no ser de la plataforma Google, fíjate que si yo clico en editar modelos, aparte del Gemma 4, pues yo voy a poder instalar cualquier otro modelo, como por ejemplo los de Quen, Mistral, así como otros modelos más. Pero más allá de manejar otros modelos, otro de los aspectos clave es que también podemos suplir deficiencias que tenga alguna plataforma, ya que, por ejemplo, esta herramienta que hemos estado viendo en el primer caso de uso está genial, pero esta nueva que le falta algunos detalles, como por ejemplo poder ver el histórico de los chats. Cosa que sí tenemos en esta plataforma, ya que si yo escribo por aquí cualquier cosa, como por ejemplo que cómo está, aquí por ejemplo tendría la respuesta. Yo por aquí ahora, si clico arriba a la izquierda en el apartado del chat, fíjate cómo realmente voy a tener todo el histórico, hasta mensajes que tengo un mes vista. Y esto es uno de los puntos clave de los modelos de código abierto, ya que aparte poder utilizarlos sin ningún tipo de límite, de forma privada, e incluso en algunos casos sin censura, también vamos a poder llevarnos allá donde queramos esa tecnología. En el primer caso de uso lo estuvimos utilizando una herramienta oficial de Google, pero en este segundo hemos estado otra plataforma de un tercero que está mejor trabajada. Y es que con todo esto que estaremos tratando, el código abierto nos va a dejar utilizar cualquier tipo de modelo sin ningún tipo de límite. Pero si te gustaría sobrepasar los límites de lo creativo con inteligencia artificial, deberías de conocer a OpenArt, una plataforma diseñada para crear todo con modelos avanzados de forma rápida y unificada. Recientemente integraron Seedance 2.0, el mejor modelo de vídeo por inteligencia artificial más avanzado de la actualidad. Con esta puedes generar escenas mucho más consistentes, con movimientos fluidos y resultados que parecen sacados de una producción profesional. El ejemplo que estás viendo lo hice en segundos, y es que por algo estudios de Hollywood están reclamando a esta compañía de ByteDance, que es el que está detrás del modelo de Seedance. Y es que ahora, a partir de un simple prompt, puedes obtener clips visuales listos para redes o proyectos creativos. Pero no solo eso, Ya que podrás seleccionar frames de inicio o incluso crear referencias desde personajes hasta estilos. Así hice yo el vídeo de antes con mi personaje personalizado. Y esto es clave si estás construyendo una marca, contenido o cualquier proyecto donde los detalles importan. Además, todo está pensado para que no tengas que tener conocimientos técnicos. Simplemente pruebas ideas y ves resultados en segundos. Incluso puedes explorar distintas direcciones creativas fácilmente, lo que acelera mucho el proceso. Además, gracias a que OpenAI son los patrocinadores de este vídeo, me han dejado un enlace que te voy a dejar abajo en la descripción para que puedas probarlo por ti mismo de forma gratuita. Y una vez sabemos esto, saltemos con el segundo caso de uso. Pasando a un segundo bloque, estaremos viendo cómo podemos desbloquear prácticamente cualquier modelo de inteligencia artificial de código abierto, ya que sí es cierto que cada vez empezamos a tener nuevos modelos de inteligencia artificial tan optimizados que podemos utilizar en nuestros propios smartphones. Pero a día de hoy, donde más modelos hay para instalar serían los ordenadores. Así que para ello vamos a continuar con el tercer caso de uso, en donde estaremos viendo una plataforma que nos permite instalar cualquier modelo de inteligencia artificial de código abierto de una forma muy sencilla. Para poder hacer esto posible tenemos que conocer a Jan AI, siendo esta plataforma de aquí que no para de actualizarse, intentando así mejorar para convertirse en nuestra inteligencia personal para responder lo que nosotros queramos y solamente a nosotros. Ten en cuenta que esta herramienta que estaremos viendo no es una desconocida, ya que ya cuenta con más de 5 millones de descargas y está disponible tanto en Mac, Windows y Linux. Así que para poder utilizarlo clicamos en descargar y lo instalamos como cualquier otra aplicación. Una vez instalado y abierto nos vamos a encontrar con una interfaz muy similar a la de ChatGPT, solo que arriba a la izquierda vamos a poder utilizar cualquier modelo de prácticamente cualquier empresa, ya sea tanto a nivel API como también instalarlo en local para que todo quede entre el ordenador y tú. Fíjate que yo aquí incluso tengo ya un par de modelos descargados que hice previamente con otras plataformas que estaremos viendo. Y si yo selecciono cualquiera, como por ejemplo el de Gemma 4, Yo desde aquí le puedo decir cualquier cosa, como por ejemplo que me diga un dato curioso sobre la IA. Clico en enviar y fíjate lo que tardaría en darme la respuesta, ya que esto está a tiempo real. Y como puedes ver, pues iría bastante rápido y ágil. Sí que es cierto que por ahora me lo estaría poniendo en el idioma en inglés, pero en cuanto ha terminado yo le podría especificar por aquí que me lo diga en español y que hable siempre en este idioma, para que así, pues como puedes estar viendo, ya me estaría poniendo todo en este idioma como le he pedido. Así que vamos a estar viendo ahora qué diferencia hay respecto a otras herramientas que estaremos viendo. Y esta sería principalmente la facilidad de uso y poder conocer qué modelo va a funcionar en nuestro ordenador antes incluso de que lo instalemos. Y es que si nosotros clicamos en este apartado de aquí y ahora sobre el apartado de Hub, desde aquí nos vamos a encontrar un montón de modelos de inteligencia artificial que por defecto están ordenados por los más recientes. Pero yo desde aquí arriba a la derecha voy a poder clicar, y si selecciono ahora, por ejemplo, los más descargados, pues nos vamos a poder encontrar diferentes modelos como los de Quen, Gemma y demás. Lo más interesante de todo esto de aquí es que quizás no sepas si esto podría correr en tu ordenador, pero YANG nos lo pone muy fácil, ya que si dejamos el cursor en este botón de información nos analizaría el ordenador a tiempo real y nos diría por aquí la compatibilidad. Aquí, por ejemplo, en mi caso me diría que está recomendado para mi dispositivo, pero si me fuera a otro modelo mucho más grande como este de aquí arriba, empezaría a validar y me diría que es demasiado grande para las capacidades de mi ordenador. Así que con esto podemos decir adiós a perder el tiempo en tener que instalar un modelo que luego vaya o muy lento o ni siquiera termine de arrancar, ya que desde YAMM de antemano vamos a poder ver todos los modelos que sí funcionarían de una forma fluida. Y en el caso de que nos cuadre cualquier modelo, simplemente tenemos que clicar en descargar para que este se empiece a procesar. En el siguiente caso de uso estaremos hablando de otra plataforma que nos permite instalar cualquier modelo de inteligencia artificial de forma sencilla, no tanto como quizás Jan, pero sí que es cierto que tiene diferentes funcionalidades avanzadas que seguramente te sirva de utilidad. Para poder descubrirla tenemos que saltar a LM Studio, siendo esta otra plataforma de aquí, que también lo vamos a poder descargar en prácticamente cualquier dispositivo. Para poder ver esto tendríamos que clicar en este apartado para encontrar modelos. Desde aquí vamos a poder ver diferentes opciones, como por ejemplo esta de Gemma 4, que también nos estaría diciendo si podría funcionar en nuestro ordenador. En este caso, como es muy pequeñito, va a poder ejecutarse de forma fluida, aunque no siempre es bueno siempre al modelo más pequeño, ya que cuanto más grande normalmente va a ser más potente. Así que desde aquí yo voy a clicar en download. Ya por aquí se empezaría a procesar la descarga. En apenas unos segundos más tarde ya me diría por aquí que lo tendríamos descargado. Pero antes de descargarlo, ten en cuenta que desde aquí vamos a tener dos formatos distintos. Si tuvieses un Mac, como es mi caso, con Apple Silicon, es decir, los procesadores M, lo ideal sería que tuvieses el formato MLX, ya que está más optimizado para esa arquitectura. No obstante, algunos modelos nuevos quizás tarden un poco en sacar este formato, como es el caso de M4, así que el GGUF es un modelo que vas a poder utilizar en prácticamente cualquier sistema operativo. Así que para ello yo he cogido este último formato, voy a clicar en usar en un nuevo chat. Desde aquí podría modificar algunos parámetros, yo lo voy a dejar tal y como está, le doy a cargar, y de esa forma pues se me empezaría a cargar el modelo en local para que cuando lo tengamos por aquí ya lo podamos utilizar. Aunque desde aquí lo más interesante es que, más allá de poder interactuar vía chat como hemos visto en la plataforma de Jan, vamos a tener diferentes ajustes avanzados adicionales. Por ejemplo, desde aquí abajo nosotros vamos a poder tanto activar como desactivar el modo thinking, o también podríamos procesar imágenes, ya que desde este apartado vamos a poder adjuntar tanto archivos como imágenes. Adicionalmente, también podríamos integrar diferentes herramientas de forma personalizada, pero lo más interesante es que justamente por este lado derecho vamos a poder manejar diferentes prompts de sistema para que pueda actuar de una forma similar a como un GPT y que se personalice toda la interacción que tengamos mediante LM Studio independientemente del modelo que estemos utilizando. Y junto a esto, pues también vamos a tener capacidades avanzadas, como por ejemplo la posibilidad de manejar diferentes herramientas, en este caso con el pensamiento, poder ajustar por completo todos los parámetros de modelo y en definitiva adaptarlo acorde a nuestras necesidades. Y para ver un pequeño ejemplo, si yo desde aquí habilito el plan thinking, en donde se va a pensar las cosas antes de responder, y le digo cualquier cosa, como por ejemplo que me diga 3 formas de ganar dinero con la IA, al clicar en enviar ya va a empezar a razonar antes de darme la respuesta, ya que hemos habilitado ese modo thinking. Y unos segundos más tarde, después de haberlo razonado, pues ya tendríamos por aquí la respuesta que está siendo redactada a esta velocidad tan rápida como estás viendo ahora. Y además de que todo fluye, toda la personalización que hemos visto de la plataforma, fíjate que también tenemos otras funcionalidades como esta de LM Link, que nos permite conectar con algún ordenador o máquina donde estemos ejecutando algún modelo para que podamos utilizarlo. Por ejemplo, yo podría estar ejecutando este modelo desde mi ordenador, conectarme desde mi teléfono móvil, y así poder utilizarlo desde ahí. Con el quinto caso de uso estaremos viendo otra alternativa similar a la de Jan y a la de LM Studio, solo que esta tiene una ventaja que le diferencia respecto al resto. Y para poder verla, saltemos a Ollama, siendo esta otra herramienta que intenta poner muy fácil no solamente la instalación de modelos en local, sino también de la integración con otras herramientas terceras para poder escalar sus capacidades. Ten en cuenta que para poder descargar Ollama podríamos clicar en este botón de download Ollama, y desde aquí nos lo vamos a poder encontrar nuevamente en los 3 sistemas operativos como las anteriores plataformas que hemos visto. Una vez lo abramos, nuevamente vamos a tener una interfaz, en este caso incluso más sencilla, para poder utilizar cualquier modelo que tengamos instalado en local. Pero lo más interesante de Ollama ya no está en el hecho de poder utilizar cualquier modelo o incluso descargarlo de forma sencilla, que por cierto tendrías dos métodos para hacerlo: tanto clicar desde aquí y seleccionar el botón de descarga, como incluso dentro de la página de Ollama, si clicas en la parte de modelos, te vas a encontrar todos los modelos disponibles. Y si tú te metes en cualquiera de ellos, vas a poder ver un desglose completo de todas las variantes de cada uno de modelos. Y si tú copiaras el nombre de ID de cualquier modelo que te quieras descargar, abrieras el terminal y pusieras ollama pull seguido del nombre que has pegado, al darle un intro ya directamente se lo va a empezar a descargar de Ollama tal y como estás viendo por aquí. Para que poquito más tarde, cuando ya nos haya confirmado que esto se ha instalado con éxito, nosotros si volvemos a Ollama vamos a poder buscar desde aquí el modelo que no hemos instalado. En este caso era el 3.5 de 0.8 billones de parámetros. Y si lo selecciono, pues ya lo voy a empezar a utilizar. Y por aquí también se permitiría de forma dinámica las diferentes herramientas que tendría cada una. Pero lo mejor de Ollama es la capacidad que nos da para poder integrarnos con cualquier tecnología de forma fácil. Pero para ver todo esto en más detalle, veamos el siguiente bloque. En el siguiente bloque estaremos viendo cómo realmente los modelos de código abierto también se puede instalar con programas avanzados de agentes de inteligencia artificial para que realmente lo vitaminar y tener funciones avanzadas. Y para ver esto vamos a continuar con el sexto caso de uso. Aquí estaremos viendo cómo Ollama ahora nos pone muy fácil la instalación de cualquier programa y agentes de inteligencia artificial, tanto en su instalación como el vincularlo a un modelo de código abierto para que no tengamos ningún tipo de límite. Y es que si volvemos a su página principal vamos a poder ver cómo incluso desde aquí nos dice que OpenCLot se puede utilizar utilizar muy fácilmente con Ollama, ya que si hacemos un poquito scroll hacia abajo vamos a poder ver que todo esto lo podemos utilizar con un simple comando. Simplemente, si ponemos en el terminal ollama lanza openclod, ya directamente, aunque no lo tengamos instalado, se va a ocupar del resto. De hecho, para poder ver esto voy a clicar en copiar, desde el terminal lo voy a pegar, y fíjate como aquí, al yo no tenerlo instalado en este ordenador, me dice si lo quiero instalar. Así que le voy a decir que sí. Ya por aquí empezaría todo el proceso de instalación, y fíjate que justo tras instalar y sin tener que haber configurado nada, ya simplemente me estaría diciendo qué modelo quiero utilizar. Aquí en cuenta que también tienen modelos en la nube, ya que como nos muestra por aquí también tienen diferentes planes de pago para poder ejecutar los modelos directamente en sus propios servidores y utilizar cualquier modelo disponible. Pero yo en este caso, como quiero hacerlo de forma ilimitada y sin ningún coste, voy a seleccionar el modelo de Qwen 3.5, le voy a dar un intro, y ya con eso pues ya se empezaría a ejecutar este agente. Aparte de OpenCLaw, ten en cuenta que si clico en ver más aplicaciones, esto que acabamos de hacer con el agente de OpenCLaw también lo podemos hacer con Plot Code. De hecho, si le doy un clic desde aquí, nos diría también la posibilidad de poder utilizar esta herramienta tan costosa por parte de Anthropic de forma gratuita gracias a conectarlo con modelos que tenemos en local. Pero de esto ya hablaba en todo detalle por este vídeo de aquí. En este séptimo caso de uso estaremos viendo cómo los modelos de inteligencia artificial nos dan flexibilidad total, ya que incluso desarrollando nuestros propios agentes que sean totalmente personalizados, hechos desde cero, también lo podríamos interconectar con modelos de código abierto para así hacerlos ilimitados. Para poder ver este caso, yo voy a saltar a mi propio asistente llamado OpenGravity, un asistente de inteligencia artificial personal similar a OpenCLot, solo que yo lo hice desde cero para tener un control total y seguridad en todo lo que está haciendo, cosa de la que ya estuve hablando en todo detalle por este vídeo de aquí. Y fíjate que si yo por aquí le pregunto qué modelo está usando, ya por aquí me empezaría a escribir y me diría que estaría utilizando el modelo de Llama, modelo que como comentaba en ese vídeo estaba utilizando con una API gratuita de Groq. Pero esto también lo podría conectar con un modelo instalado en local. De hecho, se lo vamos a preguntar: oye, ¿me podrías confirmar si yo te podría conectar a ti un modelo que tenga instalado en local de código abierto para que te pueda utilizar de una forma ilimitada? Le doy a enviar. Ya por aquí empezaría a escuchar, transcribiría mi audio, y fíjate cómo por aquí en tiempo récord pues me diría que sí es posible conectar este agente que desarrollé desde cero con un modelo de código abierto para poder utilizarlo de forma ilimitada, ya que realmente, como hemos visto anteriormente, los modelos de código abierto, aparte de poder ser usados, también tienen una flexibilidad mayor para que lo podamos modificar y conectar donde queramos, ya que al final también lo podemos mejorar para que así el producto con la comunidad vaya mejorando. Con el octavo y último caso de uso de este bloque estaremos viendo cómo también hay otras herramientas muy similares a la que hemos estado viendo que también nos permiten conectar a golpe de un clic diferentes habilidades y agentes para poder potenciar al máximo los modelos en local que instalemos. Para poder ver esto tenemos que saltar a Anything LLM, siendo esta otra herramienta aquí que se proclama como la aplicación de inteligencia artificial todo en uno. Desde aquí lo más interesante es que, más allá de poder hacer funcionalidades como la que hemos visto en los casos de uso anteriores, también vamos a tener diferentes funciones como la posibilidad de añadir habilidades a los agentes, cosa que podremos añadir a golpe de un clic, como la capacidad de poder manejar todos nuestros calendarios de hacer búsquedas meteorológicas, así como otros muchos casos de usos más. También tenemos la posibilidad de manejar los prompts de sistemas y añadir comandos como atajos para agilizar nuestro flujo de trabajo. Aquí, de hecho, si le doy al más, vamos a poder ver diferentes ejemplos por aquí que podríamos añadir simplemente clicando en el más. Y con esto ya no solamente estamos hablando de instalar modelos en local que podemos utilizar fácilmente, sino que también sobre esta podemos añadir diferentes capas adicionales para vitaminarlo y hacerlo aún más potente. En este último bloque estaremos viendo cómo los modelos de código abierto ya no solamente tratan de texto, programar o automatizar, sino que también pueden crear cualquier tipo de formato. Y para ver esto de una forma más clara, vamos a ver el noveno caso de uso en donde estaremos utilizando una herramienta que unifica todos los modelos de inteligencia artificial para generar cualquier formato creativo, ya sean audios, vídeos, imágenes y y demás. Para poder hacer todo eso posible tenemos que conocer a ComfyUI, siendo esta otra plataforma de aquí desde la cual si nosotros clicamos en este apartado de plantillas vas a poder ver que vamos a poder hacer prácticamente cualquier cosa. De aquí es importante que seleccionemos donde pone ejecuta en, seleccionemos en ComfyUI, ya que así vamos a poder ver todos los modelos que podemos instalar en local, ya que de lo contrario también estaríamos viendo modelos que se ejecutan vía escena, es decir, vía API, que eso siempre van a tener algún coste. Una vez seleccionado esto, vamos a poder ver modelos tanto desde el apartado de imagen, de vídeo, de audio, modelos en 3D e incluso modelos de LLM. Aunque para este caso uso en concreto son mejores las anteriores herramientas que estuvimos viendo. Y si yo selecciono cualquiera como la imagen y clico en esta de Z, ya desde aquí voy a poder escribir cualquier prompt para convertirlo en una imagen. Como por ejemplo, si yo aquí le digo que me cree la imagen de un artista talentoso dibujando una mujer, pues ya simplemente al clicar en ejecutar ya me la habría procesado. Y como puedes ver, pues tendríamos por el resultado. Y sí, como puedes estar viendo, no tendría ningún tipo de censura, ya que eso es una de las cosas que ganamos al ejecutar en local, ya que muchas veces la censura no viene por parte de una limitación del modelo, sino por controles de cosas que salen de la ejecución desde su nube para que realmente la empresa que lo está haciendo no tenga ningún tipo de problema. Pero aquí, al nosotros ejecutar local, es algo que se queda entre tú y el ordenador, por lo que está bastante más deslimitado. Sobre ComfyUI, ten en cuenta que vas a poder hacer prácticamente cualquier cosa que necesites, ya sean ediciones, de imágenes o de vídeos como cualquier otro tipo de plataforma. Pero de esta herramienta ya hablaba en todo detalle por este vídeo de aquí, por si la quieres conocer a fondo. Llegamos al último caso de uso y aquí estaremos viendo otra herramienta que podemos instalar local que nos facilita todo el proceso para poder instalar cualquier modelo de otros formatos como el de las imágenes y demás, como estuvimos viendo en ComfyUI. Sí que es cierto que ComfyUI para mí sería la mejor cuando queremos trabajar trabajar con imágenes, vídeos, audios y otros tipos de formato, pero Pinocchio nos da una mayor personalización. Y para poder ver cómo es esto, saltemos a Pinocchio, siendo esta otra plataforma aquí que nos dice lanza todo. Y es que cuando nosotros lo tengamos instalado, ya sea en Mac, Windows o Linux, pues nos vamos a encontrar con una interfaz como esta, no tan amigable como con FewUI, ya que si nosotros intentamos comparar esta herramienta clicando en el apartado explorador para poder ver todo lo que nos podemos instalar en cuanto a modelos y formatos que podemos hacer a través de esta herramienta, pues realmente la otra estaría bastante por encima. Pero Pinocchio también tiene un par de ventajas adicionales cuando queremos crear contenido en cualquier formato, ya que más allá de poder instalar los que nos aparecen aquí por defecto, fíjate que si yo abro cualquier herramienta que ya he instalado previamente, como por ejemplo este modelo de Focus, pues desde aquí yo voy a tener un apartado de preguntar a un agente inteligencia artificial, ya que de una forma paralela nosotros vamos a poder integrarnos con cualquier agente de ella, ya sean los de Claude, los de Codex de OpenAI, de Quen, de Well Anti-Gravity y demás, para que cuando nosotros cliquemos en cualquiera ellos y lo conectemos, pues ya vamos a tener un agente conectado para que por un lado nos ayude con todo el flujo de trabajo que estemos haciendo, como incluso que nos solvente cualquier tipo de conflicto, optimización o modificaciones que necesitemos que haga directamente desde aquí. Pero lo más interesante de todo es que también vamos a poder desarrollar nuestras propias aplicaciones, ya que si yo vuelvo hacia atrás, fíjate que yo aquí, más allá de utilizar alguna plantilla de las que me dejan utilizar, podría clicar en crear app. Esto es algo que también podemos hacer en ConfigUI, pero lo más interesante de Pinocchio es que ahora este se vincula de forma nativa con cualquier CLI. Por ejemplo, podría volver a clicar en la herramienta de códex de OpenAI y de esa forma yo le puedo decir cualquier tipo de aplicación que quiero crear. Como por ejemplo, quiero crear una aplicación enfocada al desarrollo de landing page enfocadas en lanzamientos. Clico en crear y ahora desde aquí pues vamos a poder ver cómo se estaría ejecutando todo el desarrollo de esta aplicación para que cuando se abra esta nueva pestaña yo pueda abrir nuevamente la herramienta de Codex, y en lugar de pedirle que me ayude con alguna plantilla existente o alguna incidencia que me haya ocurrido, pues le puedo pedir que me desarrolle por completo la aplicación de código abierto que yo necesite, e incluso conectando modelos de inteligencia artificial si este lo necesita. Estas alternativas de código abierto ayudan a eliminar muchas barreras, y es que a veces cuando terminan las limitaciones o rutas únicas es cuando realmente empieza el camino.