Crea un laboratorio de prompts de IA privado y sin conexión: sin registros en la nube ni riesgo para tu cuenta
Publicado el 23 de octubre de 2026 · 6 min de lectura
Algunos trabajos creativos no deberían salir de tu ordenador: conceptos de fantasía oscura y terror, estudios de anatomía artística, sátira política o, simplemente, material de clientes bajo NDA.
Las API multimodales en la nube aplican moderación automática de contenido, así que incluso una petición inocente para analizar una imagen adulta u oscura puede ser rechazada o marcada, y tus peticiones se tratan según las políticas de registro y conservación del proveedor. Si tu proceso depende de una API en la nube, tu historial de investigación y tu acceso dependen de las reglas de otros.
Así se monta una estación privada y sin conexión de investigación de prompts en tu propio equipo.
La pila de investigación de prompts sin conexión
[Imágenes locales / resultado de generación]
|
v
[Modelo de visión local] Ollama: minicpm-v o qwen2.5vl:3b
| no se envía nada a un proveedor en la nube
v
[Modelo de texto local] Ollama: qwen2.5:3b (traducción de etiquetas)
|
v
[Biblioteca de mysnipbox] SQLite local, en la carpeta que elijas1. Descomposición de visión sin conexión
Combina Ollama con un modelo de visión como minicpm-v o qwen2.5vl:3b y mysnipbox lee tus imágenes en tu propio equipo: diseños de criaturas, bocetos anatómicos, iluminaciones sombrías. Sin clave en la nube, no se envía nada a ningún proveedor de IA. Cuenta con unos 16GB de memoria para minicpm-v o unos 8GB para qwen2.5vl:3b; consulta Modelos locales (Ollama).
Proveedores de visión
No se detectó la IA local (Ollama)
Para etiquetar y traducir gratis en tu dispositivo, conecta Ollama. La guía te lo explica paso a paso.
Modelos de visión verificados
Comprobados para cargar en la versión de Ollama indicada.
Moondream
El más rápido y ligero · Ideal para equipos modestos · ~2.0 GB · 8GB RAM
Qwen2.5-VL 3B★ Recomendado
Extracción de etiquetas rápida y ligera para portátiles · ~3.2 GB · 8GB RAM / VRAM
MiniCPM-V 2.6 (8B)★ RecomendadoAdecuado para este equipo
Rápido para su tamaño, con gran precisión visual · ~5.5 GB · 8–12GB RAM / VRAM
Qwen2.5-VL 7B★ Recomendado
Equilibrio entre calidad y velocidad · OCR y detalle de primer nivel · ~6.0 GB · 12–16GB RAM / VRAM
Llama 3.2 Vision 11B
Máximo razonamiento y gran detalle · Multimodal de Meta · ~7.9 GB · 16GB+ RAM / VRAM
2. Traducción local de etiquetas
Traducir etiquetas con un servicio en la nube significa enviarle el texto de tus etiquetas. Un modelo local pequeño como qwen2.5:3b puede hacer esa traducción en el propio dispositivo, así que hasta tus palabras clave se quedan contigo.
Traducción de etiquetas
Idioma de traducción
Elige el idioma al que se traducirán las etiquetas (si eliges English, se omite la traducción por completo).
Modelo de traducción
Solo se muestran modelos ligeros de texto/traducción.
Modelos de traducción recomendados
Al descargarlo se establece como modelo de traducción.
Qwen2.5 3B● En uso
Fuerte en varios idiomas, incl. CJK · Opción por defecto · ~1.9 GB
Gemma 2 2B
El más pequeño y rápido · Para equipos modestos · ~1.6 GB
Llama 3.2 3B
Equilibrado en idiomas europeos · Meta · ~2.0 GB
3. Lo que se queda en tu equipo
- Tu biblioteca, los datos de etiquetas y las traducciones viven en una base de datos SQLite local en la carpeta que elijas.
- Tus imágenes no pasan por nuestros servidores, y la telemetría está desactivada por defecto en la app de escritorio.
- Con un modelo local seleccionado, la descomposición no hace llamadas externas.
Qué significa y qué no significa «sin conexión»
Aquí conviene ser sinceros. Los modelos locales también los entrenan y ajustan sus creadores, y algunos pueden rechazar ciertas peticiones. Lo que cambia es dónde se hace el trabajo: no se envía ninguna imagen a un proveedor, no hay cuenta de por medio y nadie limita ni registra tu uso. Si un modelo local es demasiado cauteloso con tu material, prueba con otro.
Empieza
- 1Instala Ollama y configúralo para apps de escritorio con la guía de configuración de Ollama.
- 2Descarga un modelo de visión y un modelo de texto pequeño.
- 3Elige Ollama como proveedor en mysnipbox y descompón tu primera imagen.
- 4Guarda tu biblioteca en un disco que controles.