Noticia Jan: Una Herramienta IA multiplataforma ideal como alternativa a Claude y ChatGPT

Jan: App IA multiplataforma y abierta con útiles modelos propios


La Inteligencia Artificial Generativa (IA) hoy en día (2026) se usa mayoritariamente aún, por parte de la mayoría de los usuarios comunes y corrientes (no profesionales TI avanzados) como herramientas en línea proveídas por grandes empresas globales de tecnología de la información. Sin embargo, para quienes son profesionales TI avanzados (HelpDesk, SysAdmin, Devs, entre otros) o profesionales expertos de otras áreas empresariales o comerciales con altos ingresos, y por ende, con buenos recursos de hardware (ordenadores con CPU modernos, GPU robustas, muchisma RAM y espacio en disco) a su disposición, el uso de herramientas IAG locales suele ser mucho más frecuentes y seguras al usar. Y en estos casos, al igual que con las aplicaciones LM Studio y AnythingLLM, «Jan» es una de las mejores opciones disponibles a considerar.

Y si nunca has leído, oido o visto antes sobre esta aplicación Jan, vale destacar de entra que, además de ser una alternativa de código abierto a Claude y ChatGPT que funciona completamente sin conexión en tu ordenador, tambien se constituye como una suite de productos con una familia de modelos propios.



AnythingLLM App IA abierta y todo en uno disponible para Linux


Pero, antes de introducirnos en esta interesante publicación sobre una nueva aplicación de Inteligencia Artificial Generativa más llamada «Jan», la cual está pensada como muchas otras similares para utilizar el poder de las IAG directamente sobre nuestros ordenadores, favoreciendo nuestra privacidad, anonimato, seguridad y economía; les recomendamos explorar una anterior publicación relacionada, al finalizar de leer la misma:

Como Docente TI e Ingeniero en Informática, suelo probar, utilizar y recomendar muchas herramientas de software (profesionales, laborales y educativas). Unas de ellas son Google NotebookLM y Gemini (ambas de Google). Pero, dado que esas son en línea, suelo recomendar para usar sin conexión a Internet otras herramientas IA como AnythingLLM, Bavarder, Chatbox, Clippy Desktop Assistant, ComfyUI, GPT4All, Jan IA, Koboldcpp, LM Studio, Local AI, Ollama, Msty, Newelle, Pinokio, PyGPT, NetxChat y Witsy, entre otras.

Haz clic para expandir...

Jan: App IA multiplataforma y abierta con útiles modelos propios​

¿Qué es Jan?​

Analizando el sitio web oficial de «Jan», este desarrollo abierto y herramienta de Inteligencia Artificial Generativa (IAG) puede ser descrita brevemente de la siguiente forma:

Jan es una alternativa de código abierto a Claude y ChatGPT. Incluye modelos base integrados y un ecosistema de aplicaciones que se ejecuta completamente en tu hardware, manteniendo tus datos privados y otorgándote el control total de tu IA. Por ende, es tanto un conjunto de productos como una familia de modelos que entrenan internamente. Tambien, está diseñada para que funcione dondequiera que estés, por lo que está disponible tanto para el Escritorio como el Navegador de tu ordenador, y hasta tu dispositivo móvil, por lo que puedes usarlo como mejor te convenga.

Haz clic para expandir...

Además, en su sección oficial de GitHub, destacan de forma resumida algunas de sus muchas funciones más esenciales, tales como las siguientes

• Incluye API compatible con OpenAI: Disponible a través de un servidor local en localhost:1337 para otras aplicaciones.
• Prioriza ante todo el uso local, privado y seguro: Por ello, todo es capza de ejecutarse localmente cuando el usuario así lo decida.
• Disponibilidad de un Protocolo de contexto del modelo (MCP): Lo que facilita la integración con MCP para capacidades de agente.
• Implementación de asistentes personalizados: Proveyendo la capacidad de generar asistentes de IA especializados para diversas tareas.
• Permite el hacer uso de Modelos de IA locales: Facilitando la descarga y ejecución de modelos LLM de diferentes proveedores desde la web de HuggingFace.
• Ofrece una versatil integración con la IAG en la nube: Permitiendo la conexión a modelos GPT mediante OpenAI, y a modelos Claude mediante Anthropic; y otros más como Mistral, Groq y MiniMax.

Requerimientos de instalación (Hardware y Software)​

Sobre Windows, macOS y Linux​

Sintetizando lo más importante, podemos decir que para que Jan funcione optimamente se requiere de lo siguiente:

1. Sistemas Operativos: Windows 10/11, macOS 14.0 o superior y Distribuciones GNU/Linux modernas como Debian/Ubuntu, Fedora/RHEL, Arch, openSUSE.
2. CPU: Procesadores Intel/AMD con 8 núcleos, con instrucciones AVX2 (Intel Haswell / +2013), AMD Excavator / +2015). En macOS, cualquier chip Apple Silicon (M1, M2, M3, M4).
3. RAM: Mínimo 8 GB, pero lo recomendado es 16 GB. Ya que, la mayoría de los LLM potentes consumen gran cantidad de memoria del sistema operativo.
4. GPU: Tarjeta gráfica dedicada de 6 GB de VRAM como mínimo. Sin embargo, de 8 GB a 12 GB o más de VRAM son ideales.

Motores de LLM locales​

Sobre ordenadores Intel/AMD​

Sobre ordenadores Intel/AMD utiliza llama.cpp, que es un motor que ejecuta modelos de IA localmente. Es decir, es el software esencial que toma un archivo de modelo de IA (GGUF) y lo hace funcionar en tu hardware, ya sea tu CPU, tarjeta gráfica o los chips Apple Silicon (M1 y posteriores). El mismo, fue originalmente creado por Georgi Gerganov, mientras que ahora se encuentra mantenido por ggml-org/llama.cpp. En consecuencia, para la comunidad, llama.cpp está diseñado para ejecutar grandes modelos de lenguaje de manera eficiente en hardware de consumo sin necesidad de aceleradores de IA especializados ni conexiones a la nube.

Sobre ordenadores Apple Silicon (M1, M2, M3 y M4)​

Sobre ordenadores Intel/AMD utiliza MLX, que es un motor de inferencia para Apple Silicon (M1 y posteriores), el cual utiliza la aceleración de «Metal GPU» para una inferencia local rápida y eficiente, disponible en macOS 14 y versiones posteriores. Por ahora, es una implementación experimental que mejorará con el tiempo. Puesto que, aún ofrece limitaciones como: Las incrustaciones no están disponibles, por lo que debe utilizarse llama.cpp para flujos de trabajo de incrustación/RAG; El razonamiento aún no está integrado, por lo que la salida de tipo razonamiento no se muestra por separado; y algunas arquitecturas de modelos más recientes no se suelen cargar; por lo que si un modelo no se inicia, se debe probar sobre llama.cpp (GGUF).

Por lo que, aún para obtener la mayor compatibilidad con modelos y el conjunto de funciones más amplio, se debe utilizar llama.cpp. Es decir, solo vale la pena probar MLX en Apple Silicon si se desea un rendimiento optimizado por Metal para un modelo compatible.

Modelos utilizables​

La aplicación en su pestaña o sección «Hub» etiqueta a los modelos LLM disponibles según la compatibilidad detectada con el hardware del ordenador usado de la siguiente forma:

1. No se ajusta/adapta: Probablemente excede la memoria disponible.
2. Puede funcionar lento: Se ejecutará, pero deja poca memoria disponible.
3. Se ajusta/adapta: Debería funcionar sin problemas en tu dispositivo.

Procesos de instalación​

1. Instalación y uso sobre Linux: Su despliegue es sumamente limpio e ideal para entornos linuxeros, ya que se distribuye oficialmente mediante un paquete empaquetado AppImage autónomo, y disponible para las arquitecturas x86_64. Sin embargo, tambien ofrece instaladores vía DEB e instalaciones vía Flatpak. Explorar tutorial de instalación
2. Instalación y uso sobre Windows: Su despliegue es rápido y sencillo a través de un archivo instalador clásico (.exe), disponible para arquitecturas x86_64. Explorar tutorial de instalación
3. Instalación y uso sobre macOS: Su despliegue es versátil y eficiente, tanto a través de un archivo instalador clásico (.dmg) como a través del sistema Homebrew, y disponibles tanto para procesadores Apple Silicon (M1/M2/M3) como procesadores Intel. Explorar tutorial de instalación

Nota: Actualmente, su versión actual es la versión Jan v0.8.3 de fecha de finales de junio del 2026. Y para mayor información se puede acceder a su Documentación oficial y Manual Oficial.

Pantallazos de su Interfaz Gráfica de Usuario (GUI)​

1. Ejecución inicial: Solicitud de descarga del primer modelo Jan​

2. Pantalla de Creación de nuevos proyectos​

3. Pantalla de Búsqueda de información entre Chats​

4. Pantalla de Busqueda de Modelos LLM en HuggingFace (Hub)​

5. Menú de Configuración​

A. Sección: General​

B. Sección: Interfaz​

C. Sección: Asistentes​

D. Sección: Adjuntos​

E. Sección: Servidor API local​

F. Sección: Proxy HTTPS​

G. Sección: Atajos​

H. Sección: Hardware​

I. Sección: Privacidad​

Integraciones: Servidores MCP​

Integraciones: Claude Cloude​

Proveedores de Modelos: Local – Llama.cpp​

Pantalla Principal: Nuevo Chat​

Los modernos archivos GGUF, como los anteriores y aún vigentes archivos GGML, son formatos de archivo utilizados para almacenar modelos IA para realizar inferencias. Especialmente, en el contexto de Modelos de Lenguaje Largo (LLM: Large Language Model) como el Modelo GPT (Generative Pre-trained Transformer: Transformador Generativo Preentrenado). Y por supuesto, también para el caso de los modelos IA conocidos como Modelos de Generación Aumentada por Recuperación (RAG: Retrieval Augmented Generation). Sin embargo, GGUF al ser más moderno que GGML, es más claro, extensible, versátil y capaz de incorporar nueva información sin comprometer la compatibilidad con modelos anteriores. Aunque, es de destacarse que, el desarrollo del formato GGUF se basa en el formato de archivo predecesor, es decir, GGML.

Haz clic para expandir...

Resumen​

En resumen, «Jan», al igual que LM Studio y AnythingLLM son geniales herramientas IAG que sirven como soluciones idóneas e imprescindibles para que cualquiera (entusiasta, estudiante, trabajador y profesional TI) se inicie en el uso de Modelos LLM, Sistemas RAG y Agentes IA locales, es decir, sin conexión a Internet. Sobre todo, por que son multiplataforma y cuentan con un amplio o buen soporte multilingüe para el idioma español. Además, de que las 3 ofrecen una excelente integración con la web de Hugging Face, para así ofrecer una mayor cantidad de modelos LLM (archivos GGUF descargables) disponibles a utilizar de forma automatizada.

Y por supuesto, Jan y las otras 2 favorecen la Privacidad (nuestras conversaciones nunca salen de el ordenador o dispositivo usado), un coste accesible (gracias a la posibilidad de no tener que pagar cuotas de suscripción mensuales ni costes de API), una excelente velocidad de respuesta (que dependerá de nuestro hardware, y no de nuestra conexión a internet), y un mayor control de nuestros datos y operaciones (ya que podemos eligir exactamente qué modelos ejecutar y cómo se deben comportar). Y como ya es costumbre, te invitamos a dejarnos tu opinión en los comentarios sobre esta u otras herramientas IA similares.

Por último, recuerda visitar nuestra «página de inicio» en español. O, en cualquier otro idioma (con solo agregar al final de nuestra URL actual, 2 letras al final, por ejemplo: ar, de, en, fr, ja, pt y ru, entre muchas otras) para conocer más contenidos actuales.

Continúar leyendo...