Principiante 8 minSin conexión

Una IA offline: usar un LLM sin conexión internet

Un LLM local solo necesita internet para descargarse. Una vez que el modelo está en tu disco, una IA sin conexión funciona íntegramente sin conectarse a internet: en avión, en una zona sin cobertura, haciendo senderismo o en un equipo aislado de la red. Esta guía muestra cómo preparar tu máquina antes de salir, qué modelos compactos llevar y cómo comprobarlo todo para no quedarte bloqueado en el peor momento.

Por Léa B.·Actualización 2026-08-27·Probado en Windows, macOS y Linux

#¿Por qué una IA offline?

Los asistentes de la nube (ChatGPT, Claude, Gemini) se detienen de inmediato cuando se pierde la conexión. Una IA sin conexión, en cambio, funciona íntegramente en tu máquina: el modelo se carga en memoria y calcula tus respuestas localmente, sin consultar nunca un servidor remoto. Es el mismo principio que un LLM local clásico, llevado hasta su conclusión lógica: ninguna dependencia de la red una vez completada la preparación.

Las situaciones en las que esto lo cambia todo son más frecuentes de lo que se cree: un vuelo de larga distancia, un viaje en tren sin 4G, una misión en una zona sin cobertura, una obra o una instalación industrial sin Wi-Fi, o incluso un equipo desconectado deliberadamente de internet por razones de confidencialidad. En todos estos casos, una IA sin conexión bien preparada sigue plenamente operativa.

Autonomía total
Sin interrupciones cuando pierdes la conexión a la red: en un avión, un túnel, el campo o un sótano.
Confidencialidad
Nada sale de la máquina. Ideal para datos sensibles o un equipo air-gapped.
Cero costo recurrente
Sin suscripción, sin facturación por token, sin límite de uso.
Latencia estable
La velocidad depende solo de tu hardware, no de un servidor sobrecargado en el otro extremo del mundo.

#Lo que necesita red (y lo que no la necesita)

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Entender la diferencia entre «en línea» y «sin conexión» evita sorpresas desagradables. Solo un paso requiere internet: la descarga. Todo lo demás es local.

Necesita red (una vez)
Descargar la aplicación (Ollama, LM Studio), descargar los modelos (archivos GGUF) y obtener las actualizaciones.
100 % offline
Cargar un modelo ya existente, conversar, generar texto o código, resumir un documento local, usar RAG en tus archivos.
i
La trampa habitual
Muchas herramientas intentan comprobar si hay actualizaciones o realizar un «pull» automático al iniciarse. Sin conexión a la red, esto no impide su funcionamiento siempre que el modelo ya esté descargado, pero la aplicación puede mostrar un error engañoso. Prueba siempre en modo avión ANTES de salir.

#Requisitos antes de salir

Una IA sin conexión cabe en un portátil corriente. Lo que importa es la RAM (o la VRAM si tienes una GPU) y el espacio en disco para almacenar los modelos.

Espacio libre en disco
Prever entre 5 y 30 GB según los modelos incluidos. Un modelo de 7B en Q4_K_M pesa aproximadamente 4,5 GB, uno de 14B alrededor de 9 GB.
RAM / VRAM
8 GB para un 3B, 16 GB para usar cómodamente un 7B, 32 GB para optar por un 14B. Referencias de VRAM en Q4: 3B≈2 GB · 7B≈5 GB · 14B≈9 GB.
GPU (opcional)
Una GPU acelera mucho el procesamiento, pero no es obligatoria. Un MacBook Apple Silicon (serie M) o un PC con 16 GB de RAM bastan para trabajar únicamente con la CPU.
Batería
La inferencia exige recursos de la CPU/GPU: en un portátil desconectado de la corriente, cuenta con una autonomía reducida. Prioriza los modelos compactos cuando estés fuera.
→
Sin GPU, aún funciona
En avión o en tren, a menudo usarás solo la CPU. Un modelo de 3B o 7B en Q4_K_M sigue siendo fluido en un portátil reciente. La guía «LLM en local sin GPU» detalla los modelos y las velocidades esperadas.

#Descargar todo antes de perder la conexión a la red

Es la etapa decisiva y la única que requiere internet. Hazla tranquilamente en casa o en la oficina, con Wi-Fi, unas horas antes de salir: un modelo de varios GB no se lleva bien con las conexiones inestables. Este es el procedimiento con Ollama, la opción más sencilla para una IA sin conexión.

  1. 01
    Instalar Ollama mientras tengas conexión a internet
    Descarga e instala Ollama desde ollama.com. Es el daemon que ejecutará tus modelos localmente y escuchará en http://localhost:11434. Instálalo antes que nada, ya que la propia aplicación se descarga en línea.
  2. 02
    Descargar uno o dos modelos compactos
    Usa ollama pull para descargar los modelos al disco. Elige tamaños adecuados para tu máquina (ver sección siguiente). Un pull con Wi-Fi estable tarda desde unos minutos hasta un cuarto de hora, según la velocidad de conexión y el tamaño.
  3. 03
    Instalar una interfaz gráfica (opcional)
    Si prefieres una ventana de chat en lugar de un terminal, instala LM Studio (todo en uno, también gestiona la descarga) o Open WebUI. LM Studio es especialmente práctico cuando estás fuera de casa: app + modelos + interfaz en una sola herramienta.
  4. 04
    Poner en marcha cada modelo una vez
    Inicia una conversación de prueba con cada modelo descargado mientras aún tengas conexión a la red. Esto confirma que el archivo está completo y se carga correctamente en memoria.
Terminal — preparación (con red)
# Vérifier qu'Ollama est bien installé
ollama --version

# Télécharger des modèles compacts pour la mobilité
ollama pull qwen3.5:2b         # ~1,9 Go, très léger
ollama pull qwen3.5:9b         # ~6,6 Go, LE polyvalent 2026
ollama pull granite4.2:8b      # ~5,3 Go, sobre et token-efficient

# Lister ce qui est déjà sur le disque
ollama list
!
No te vayas con un pull a medio completar
Un ollama pull interrompu deja un modelo incompleto que rechazará cargar fuera de línea. Espera el mensaje «success» y confirma la presencia del modelo con ollama list antes de cortar la red.

#Los modelos compactos que bastan para usar sobre la marcha

Al trabajar sin conexión en un portátil, prima la eficiencia: un modelo pequeño, rápido y que consuma poca batería es mejor que un gigante que funcione con lentitud y agote la batería. Para la mayoría de los usos durante los desplazamientos —redacción, resúmenes, preguntas generales, ayuda con el código— un modelo de 2B a 9B en Q4_K_M hace muy bien el trabajo.

Qwen 3.5 2B
~1,9 GB. El más ligero: ideal para un viejo portátil o para conservar la batería. Multimodal, 256k de contexto, licencia Apache 2.0. Suficiente para redactar, reformular, responder preguntas simples.
Qwen 3.5 9B
~6,6 GB. Excelente modelo polivalente, bueno en razonamiento, visión y código, con 256k de contexto. El mejor equilibrio para un portátil con 16 GB de RAM: la opción de referencia de 8 GB en 2026.
Granite 4.2 8B
~5,3 GB. Consume pocos recursos y utiliza los tokens de forma eficiente (IBM, Apache 2.0), 128k de contexto, respuestas concisas. Una opción fiable para escribir que cuida la batería.
Granite 4.2 3B
~2,2 GB. Compacto y ágil, muy eficiente, optimizado para máquinas modestas sin perder capacidad.
→
Lleva dos modelos, no diez
Un modelo pequeño (2-3B) para ahorrar batería y responder rápido, uno mediano (8-9B) para las tareas exigentes. Es suficiente para cubrir el 95 % de las necesidades sin conexión sin saturar el disco.

La cuantización Q4_K_M es el ajuste recomendado por defecto: reduce considerablemente el tamaño del modelo y la memoria necesaria, con una pérdida de calidad mínima e imperceptible en la mayoría de los usos. Si tienes margen en RAM/VRAM y buscas un poco más de precisión, Q5_K_M es una alternativa. Reserva Q8_0 y FP16 para máquinas muy bien equipadas.

#Verificar que todo funcione realmente offline

Nunca te fíes solo de la palabra de alguien: prueba en condiciones reales antes de quedarte sin red. Una prueba de tres minutos evita una decepción a 10 000 metros de altitud.

  1. 01
    Apagar la red por completo
    Activa el modo avión y desactiva el Wi-Fi Y Ethernet. El objetivo es reproducir exactamente la ausencia total de conexión.
  2. 02
    Empezar una conversación
    Abre tu terminal o LM Studio y habla con cada modelo descargado. Si el modelo responde, tu IA offline está funcionando.
  3. 03
    Comprobar que ningún error de red cause un bloqueo
    Algunas interfaces muestran una franja de advertencia al estar sin conexión: mientras la generación funcione, ignórala. Si el chat no se inicia, probablemente el modelo no se haya descargado por completo.
Terminal — prueba offline (modo avión activado)
# Le daemon tourne en local, aucun réseau requis
ollama run qwen3.5:9b "Résume en trois points les avantages d'une IA hors ligne."

# Vérifier que le serveur local répond bien sur son port par défaut
curl http://localhost:11434/api/tags
i
El servidor permanece local
Ollama escucha en http://localhost:11434, una dirección interna de tu máquina. No tiene nada que ver con internet: funciona de forma idéntica con o sin conexión.

#Equipo aislado y uso air-gapped

Algunas máquinas están intencionalmente desconectadas de internet de forma permanente: estaciones que procesan datos confidenciales, entornos industriales, laboratorios. Se trata del uso «air-gapped» — la máquina objetivo nunca tendrá acceso a la red, incluso para la instalación.

El principio: preparar los archivos en una máquina conectada y luego transferirlos mediante una memoria USB o un disco externo al ordenador aislado. Ollama almacena sus modelos en un directorio que se puede copiar tal cual.

Instaladores offline
Descarga el binario de instalación de Ollama o de LM Studio desde una máquina conectada, luego copíalo en el equipo aislado.
Archivos de modelos
En Linux/macOS, los modelos Ollama se encuentran en ~/.ollama/models; en Windows, en %USERPROFILE%\.ollama\models. Copia este directorio al equipo destino en el mismo lugar.
Alternativa GGUF
Con LM Studio, basta con copiar los archivos .gguf descargados en el directorio de modelos de la app en la máquina aislada.
Terminal — transferencia a un equipo aislado
# Sur la machine connectée : localiser les modèles
ls ~/.ollama/models

# Copier tout le dossier .ollama vers une clé USB
cp -r ~/.ollama /media/usb/ollama-backup

# Sur le poste air-gapped : restaurer au même emplacement
cp -r /media/usb/ollama-backup ~/.ollama

# Vérifier que les modèles sont bien reconnus
ollama list
!
Copia completa obligatoria
La carpeta models contiene tanto los blobs (los pesos) como los manifests (los metadatos). Copia la carpeta completa: un manifest sin su blob, o viceversa, hace que el modelo sea inutilizable en el equipo de destino.

#Actualizar tus modelos cuando vuelva la conexión de red

Al volver a una zona con cobertura, es el momento de mantener tu instalación al día: descargar las nuevas versiones de los modelos, añadir nuevos modelos que hayas descubierto por el camino y actualizar la aplicación. Nada de esto se puede hacer sin conexión, de ahí la importancia de hacerlo en cuanto vuelva la conexión.

  1. 01
    Actualizar los modelos existentes
    Un ollama pull sur si el modelo ya está presente solo descarga las capas modificadas si existe una nueva versión. Es rápido y mantiene tus modelos actualizados.
  2. 02
    Actualizar la aplicación
    Vuelve a ejecutar el instalador de Ollama o LM Studio para obtener las correcciones y el soporte para nuevos modelos. Las actualizaciones son frecuentes en este ecosistema.
  3. 03
    Hacer limpieza
    Elimina los modelos que ya no uses para liberar espacio en disco antes de tu próximo viaje.
  4. 04
    Volver a probar en modo avión
    Después de cualquier actualización, vuelve a hacer una prueba offline: una nueva versión de la app podría introducir un comportamiento inesperado sin red.
Terminal — mantenimiento (con conexión de red)
# Mettre à jour un modèle vers sa dernière version
ollama pull qwen3.5:9b

# Supprimer un modèle devenu inutile
ollama rm qwen3.5:2b

# Voir l'espace occupé par chaque modèle
ollama list

#Solución de problemas

«Model not found» sin conexión
El modelo no había (completamente) descargado antes de la interrupción. Vuelve a conectarte, vuelve a iniciar ollama pull jusqu al mensaje de éxito, luego verifica con ollama list.
La aplicación se niega a arrancar sin conexión de red
Algunas interfaces intentan realizar una comprobación en línea al iniciarse. Espera unos segundos a que se agote el tiempo de espera o desactiva la comprobación de actualizaciones en los ajustes.
Respuestas muy lentas cuando estás fuera de casa
Si usas solo la CPU y el equipo funciona con batería, es normal. Usa un modelo más pequeño (3B) y cierra las aplicaciones que consumen muchos recursos. Conecta el portátil a la corriente si es posible.
Batería que se agota a ojos vista
La inferencia exige mucho al procesador. Reduce el tamaño del modelo, limita la longitud de las respuestas y activa el modo de ahorro de energía para las tareas no urgentes.
Modelo copiado que no se carga (air-gap)
La copia estaba incompleta: faltaban blobs o manifiestos. Vuelve a copiar toda la carpeta .ollama/models.
Memoria insuficiente
El modelo supera tu RAM/VRAM. Elige un tamaño menor o una cuantización más ligera (Q4_K_M en lugar de Q8_0).

#Para ir más allá

Una IA sin conexión se basa en los mismos fundamentos que una instalación local clásica. Estas guías del sitio completan la preparación:

Instalar Ollama
Para instalar el motor de inferencia, un paso que debes realizar mientras aún tengas conexión de red.
Ejecutar un LLM en local sin GPU (solo CPU)
Indispensable para usarlo en movilidad: modelos y velocidades esperadas cuando utilizas solo la CPU y el equipo funciona con batería.
Elegir tu cuantización (Q4, Q5, Q8, FP16)
Para equilibrar tamaño en disco, memoria y calidad según la máquina que lleves.
¿Esta guía te ha ayudado?

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