Descripción
Ollama es un proyecto de código abierto para descargar y ejecutar modelos de lenguaje grande localmente, mantenido bajo una licencia MIT en GitHub. Hasta el momento de escribir esto, el repositorio tiene más de 181,000 estrellas y más de 18,000 bifurcaciones, y está escrito principalmente en Go. En lugar de ser un producto de chat alojado, Ollama es un entorno de ejecución: descarga los pesos de un modelo, los sirve detrás de una API local y permite que una persona u otro programa interactúe con el modelo directamente en su propia máquina.
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Comenzar significa instalar Ollama en macOS, Windows o Linux (a través de un script de instalación de una línea o descarga manual), o extraer la imagen oficial ollama/ollama de Docker Hub. Desde allí, ejecutar "ollama run" con un nombre de modelo descarga y comienza una sesión de chat con un modelo como Gemma, Llama, Qwen, DeepSeek, GLM, MiniMax, Mistral o gpt-oss, con el catálogo de modelos actual listado en ollama.com/library. Ollama también expone una API REST local para ejecutar y gestionar modelos programáticamente, además de bibliotecas oficiales de Python (ollama-python) y JavaScript (ollama-js) para que los desarrolladores puedan llamar a un modelo en ejecución desde sus propias aplicaciones. El proyecto documenta su CLI, API REST y un formato Modelfile para personalizar cómo se importan y configuran los modelos, y admite llama.cpp como uno de sus motores de inferencia de backend.
Más allá de ejecutar una sola sesión de chat, Ollama puede ser lanzado como el modelo local detrás de herramientas y agentes de codificación existentes, como Claude Code, Codex, Copilot CLI, Droid y DeepSeek Harness, a través de un comando "ollama launch", y el proyecto comunitario OpenClaw utiliza Ollama para ejecutar un asistente de IA personal a través de aplicaciones de chat como WhatsApp, Telegram, Slack y Discord. Un gran ecosistema de interfaces de terceros se construye sobre la API de Ollama, incluyendo UIs de chat web como Open WebUI, LibreChat, big-AGI y NextChat, y clientes de escritorio como AnythingLLM, Witsy y Cherry Studio. Ollama tiene una comunidad activa en Discord, y su README invita a los colaboradores a abrir una solicitud de extracción para agregar sus propias integraciones. Debido a que ejecuta modelos en el hardware del usuario, los modelos y la velocidad disponibles dependen de la computación y la memoria locales en lugar de un nivel de suscripción.
- CategoríaMLOps y despliegue de modelos
- Modelo de preciosCódigo abierto
- ImplementaciónSe ejecuta en local
- PlataformasmacOS, Windows, Linux
Características principales de Ollama
Instaladores de un comando para macOS, Windows, Linux y Docker
Biblioteca de modelos local que cubre Llama, Gemma, Qwen, DeepSeek, GLM, MiniMax, Mistral y gpt-oss
"ollama run" CLI para descargar y chatear con un modelo al instante
API REST local para ejecutar y gestionar modelos programáticamente
Bibliotecas oficiales de Python (ollama-python) y JavaScript (ollama-js)
"ollama launch" integraciones con agentes de codificación como Claude Code, Codex y Copilot CLI
Formato Modelfile para personalizar e importar modelos
Soporte para llama.cpp como motor de inferencia de backend
Amplio ecosistema de terceros de interfaces de chat y clientes de escritorio construidos sobre su API
Primeros pasos con Ollama
Instalar Ollama: Ejecuta el script de instalación o descarga la aplicación para macOS, Windows o Linux (o extrae la imagen de Docker).
Extraer un modelo: Ejecuta "ollama run" con un nombre de modelo, por ejemplo gemma4, para descargar y comenzar a chatear con él.
Llamarlo desde el código: Usa la API REST, o la biblioteca ollama-python o ollama-js, para enviar solicitudes de chat desde tu propia aplicación.
Lanzar una integración: Ejecuta "ollama launch" con un nombre de herramienta compatible para conectar Ollama a un agente de codificación como Claude Code o Copilot CLI.
Explorar más modelos: Consulta ollama.com/library para el catálogo completo de modelos, que se actualiza regularmente.
Casos de uso de Ollama
- Chat LLM local
- Backend de asistente de codificación
- Integración de aplicaciones a través de API
- Asistente de IA personal
