Ollama es una plataforma de software de código abierto desarrollada por Jeffrey Morgan y Michael Chiang en 2023 para ejecutar y gestionar modelos de lenguaje de gran tamaño en ordenadores locales y mediante modelos alojados en la nube. Proporciona una interfaz de línea de comandos, una GUI nativa, una API REST local, herramientas de gestión de modelos, e integraciones para usar modelos de pesos abiertos con asistentes de codificación y otras aplicaciones. La plataforma está diseñada para simplificar el proceso de descargar, ejecutar, y gestionar modelos como Llama, Gemma, Mistral, Qwen, y DeepSeek en hardware personal, haciendo que la IA generativa sea más accesible para usuarios individuales y desarrolladores.
Ollama actúa como un puente entre los pesos brutos del modelo y el usuario final, abstrayendo las complejidades del servicio de modelos y la inferencia. Por defecto, se ejecuta localmente, lo que aborda las preocupaciones de privacidad y control de datos que surgen con los servicios de IA basados en la nube. El proyecto ha ganado tracción dentro de la comunidad de código abierto como una herramienta para la experimentación, el desarrollo, y el despliegue de modelos de pesos abiertos sin requerir infraestructura extensa o suscripciones a la nube.
Historia
Ollama fue lanzado por primera vez el 8 de julio de 2023. El proyecto se asoció con el crecimiento del software local de modelos de lenguaje de gran tamaño, permitiendo a los usuarios descargar y ejecutar modelos como Llama, Gemma, Mistral, Qwen, gpt-oss, GLM, y DeepSeek en una máquina local. Este lanzamiento coincidió con una tendencia más amplia hacia la inferencia local, impulsada por mejoras en la cuantización de modelos y las capacidades del hardware de consumo.
En 2025 y 2026, Ollama añadió características adicionales de aplicación y nube, incluyendo modelos alojados en la nube, soporte de búsqueda web, integraciones de herramientas y agentes de codificación, y soporte para usar Ollama con aplicaciones como Claude Code, Codex, OpenCode, Copilot CLI, y OpenClaw. En marzo de 2026, Ollama anunció soporte preliminar para silicio de Apple, expandiendo su compatibilidad con hardware Mac. En julio de 2026, la empresa recaudó $65 millones en financiación, señalando la confianza de los inversores en el crecimiento y la posición de mercado de la plataforma.
Características
Ollama incluye herramientas para descargar, ejecutar, importar, y gestionar modelos de lenguaje de gran tamaño. Los usuarios pueden ejecutar modelos desde la línea de comandos, interactuar con ellos a través de una API HTTP local, o usar bibliotecas de cliente para lenguajes de programación como Python y JavaScript. El proyecto proporciona una API REST para funciones de chat y gestión de modelos, con el servicio local predeterminado comúnmente expuesto en el puerto 11434. Ollama también distribuye una imagen oficial de Docker y proporciona bibliotecas de modelos y documentación para ejecutar modelos compatibles\
La plataforma utiliza el backend llama.cpp para la inferencia local de modelos, que soporta la ejecución de modelos cuantizados que usan menos memoria. Puede emplear tarjetas gráficas (GPUs) para acelerar los cálculos, aprovechando hardware de proveedores como NVIDIA, AMD, y Intel. Ollama soporta un formato de biblioteca de modelos que permite a los usuarios extraer, ejecutar, y gestionar variantes de modelos por nombre, simplificando el flujo de trabajo para cambiar entre diferentes modelos o configuraciones\
Mientras tanto, el software descargable del proyecto está siendo explorado como una plataforma de backend para el autoalojamiento de LLMs de bajo código/sin código, potencialmente permitiendo que los casos de uso de procesamiento de lenguaje natural sean más accesibles para usuarios finales no técnicos. Ollama también tiene soporte experimental para generación de imágenes, usando modelos como Flux, en macOS, con soporte para Windows y Linux esperado en el futuro\
Seguridad
Debido a que Ollama se usa comúnmente para ejecutar modelos de IA locales o autoalojados, los investigadores de seguridad han examinado los riesgos de despliegues públicos mal configurados. En enero de 2026, The Hacker News informó sobre investigación de SentinelOne y Censys que encontró que muchos servidores de Ollama estaban expuestos a la internet pública, principalmente al vincularse a la interfaz INADDR_ANY (0.0.0.0), que en un sistema inadecuadamente asegurado permitiría el acceso desde otros dispositivos locales o remotos a pesar del hecho de que Ollama está destinado a ejecutarse localmente por defecto. Esto destaca la importancia de una configuración de red adecuada y reglas de firewall para usuarios que despliegan Ollama en entornos compartidos o en la nube\
Ecosistema e Integraciones
El diseño de Ollama como servidor de inferencia local lo ha convertido en un backend popular para diversas aplicaciones. Se integra con asistentes de codificación como Copilot y otras herramientas de desarrollador, permitiendo a los usuarios ejecutar modelos de pesos abiertos para completar y generar código sin enviar código a servidores externos. La plataforma también soporta características de búsqueda web, permitiendo a los modelos recuperar información actualizada durante conversaciones, e integraciones de herramientas que permiten a los modelos llamar funciones externas o APIs\
La biblioteca de modelos mantenida por Ollama incluye una amplia gama de modelos de pesos abiertos de organizaciones como Meta (Llama), Google (Gemma), Mistral AI (Mistral, y Alibaba Cloud (Qwen. Esta diversidad permite a los usuarios elegir modelos según rendimiento, tamaño, o requisitos de licencia. La interfaz de línea de comandos y la API REST de Ollama lo hacen adecuado para scripting y automatización, y su imagen de Docker facilita el despliegue en entornos contenerizados\
Véase También
- llama.cpp - el backend de inferencia usado por Ollama
- LM Studio - una aplicación de escritorio para ejecutar e interactuar localmente con LLMs
- vLLM - un motor de inferencia de alto rendimiento para LLMs
- SGLang - un marco de generación estructurada para LLMs
- Lista de software de inteligencia artificial de código abierto