Private LLM Chat de IA privado y sin censura para iPhone, iPad y Mac
Sin Nube, Sin Seguimiento, Sin Inicios de Sesión.
Ejecuta IA sin conexión en tu iPhone, iPad y Mac
Private LLM se ejecuta completamente en tu iPhone, iPad o Mac. Tus conversaciones nunca salen del dispositivo y no se requiere internet después de descargar el primer modelo. Sin cuentas, sin rastreo, sin registros. Una sola compra desbloquea la aplicación en todos los dispositivos Apple que poseas y en tu grupo de Family Sharing.
Ejecuta DeepSeek R1, Llama 3.3, Qwen3 y Gemma 3 de forma local
Private LLM ejecuta los principales modelos open-source directamente en tus dispositivos Apple - DeepSeek R1 Distill, Llama 3.3 70B, Qwen3 4B, Phi 4, Google Gemma 3 y más. Cada conversación permanece en el dispositivo, y Private LLM incluye compilaciones OmniQuant y GPTQ ajustadas para cada modelo, de modo que la salida de 3 bits iguala la calidad de 4 bits que ofrecen otras apps.
IA local en Siri y Apple Shortcuts - Sin código
Private LLM se integra directamente con Siri y la aplicación Shortcuts. Crea flujos de trabajo impulsados por IA que resumen texto, generan redacciones o envían respuestas a cualquiera de las más de 70 aplicaciones que admiten la especificación x-callback-url. No se requiere código.
Una sola compra, sin suscripciones - Family Sharing para seis
Sin suscripción. Compra Private LLM una vez y se desbloquea en todas las plataformas Apple que tengas - iPhone, iPad y Mac - con En familia para hasta seis personas. Paga una vez, es tuya, y evita la factura mensual que la IA en la nube te cobra para siempre.
Herramientas de escritura con IA integradas en macOS
Selecciona cualquier texto en cualquier aplicación de macOS, haz clic derecho y Private LLM lo reescribe, resume o corrige - completamente en el dispositivo. Compatible con inglés y los principales idiomas de Europa occidental.
Creado por dos ingenieros, no por capitalistas de riesgo
Private LLM está creado por dos ingenieros en la UE - autofinanciado, sin fondos de capital de riesgo, sin hojas de ruta de growth hacking. Somos la única aplicación en la App Store con cuantización OmniQuant y GPTQ, que producen resultados considerablemente mejores que la cuantización RTN utilizada por MLX y las aplicaciones basadas en llama.cpp como Ollama y LM Studio. Respondemos ante los usuarios, no ante los inversores - por eso tus datos permanecen en el dispositivo y siempre lo harán.
Del App Store
Reseñas reales de usuarios de iPhone y Mac
“Absolutely one of the best apps for runnibg some models on your phone instead of sending everything to the cloud.👨🏼💻That makes it useful for learning, private notes, brainstorming, and practicing Al worktlows.💯”
Reseña 1 de 5
Cuantización OmniQuant y GPTQ: Mejores resultados, menos memoria
Private LLM utiliza la cuantización OmniQuant y GPTQ. Cuando los LLM se cuantizan para la inferencia en el dispositivo, los valores de peso atípicos perjudican la calidad de generación de texto. OmniQuant modula los pesos atípicos con un mecanismo de recorte entrenable basado en optimización que minimiza el error de cuantización. GPTQ utiliza información aproximada de segundo orden (Hessiana) para minimizar el error de reconstrucción en los pesos que más importan. La cuantización RTN afín utilizada por aplicaciones basadas en MLX como LM Studio, y las variantes RTN por bloques utilizadas por aplicaciones basadas en llama.cpp como Ollama, omiten este tipo de optimización por peso - razón por la cual esas aplicaciones producen resultados de menor calidad en el mismo hardware de Apple. Exploramos constantemente métodos de cuantización avanzados, un trabajo que las aplicaciones wrapper creadas sobre motores de inferencia de terceros no pueden asumir. OmniQuant y GPTQ, combinados con kernels de Metal optimizados y específicos para cada modelo, permiten a Private LLM ofrecer una generación de texto rápida y de alta calidad en el hardware de Apple.
Encuentra tu modelo
Explora todos los modelos de código abierto que Private LLM ejecuta: filtra por dispositivo, RAM y caso de uso, o deja que el selector recomiende uno.
¿Cómo podemos ayudar?
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