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Aquí estoy comparando cuánta VRAM asigna la nueva versión de Ollama al modelo con la versión anterior de Ollama. La nueva versión es peor.

Ollama ha pasado rápidamente a ser una de las herramientas más populares para ejecutar LLMs localmente.
Su CLI simple y su gestión de modelos optimizada han hecho que sea una opción favorita para desarrolladores que desean trabajar con modelos de IA fuera de la nube.
Pero, al igual que con muchas plataformas prometedoras, ya hay señales de Enshittification:

Locally hosted Ollama permite ejecutar modelos de lenguaje grandes en tu propia máquina, pero usarlo desde la línea de comandos no es muy amigable para el usuario. Aquí hay varios proyectos de código abierto que ofrecen interfaces estilo ChatGPT que se conectan a un Ollama local.

Aquí tienes una hoja de trucos actualizada de GitHub Copilot, que cubre atajos esenciales, comandos, consejos de uso y características de contexto para Visual Studio Code y Copilot Chat

La carta de The Pragmatic Engineer publicada hace unos días presentó estadísticas de una encuesta sobre la popularidad de lenguajes de programación, IDEs, herramientas de IA y otros datos para mediados de 2025.

Nvidia está a punto de lanzar NVIDIA DGX Spark - pequeño superordenador de IA basado en la arquitectura Blackwell con 128+GB de memoria unificada y un rendimiento de IA de 1 PFLOPS. Dispositivo interesante para ejecutar LLMs.

Aquí tenemos una descripción del Protocolo de Contexto del Modelo (MCP), notas breves sobre cómo implementar un servidor MCP en Go, incluyendo la estructura de mensajes y las especificaciones del protocolo.

Dado que el Ollama estándar no tiene una API de rerank directa, tendrás que implementar reranking usando Qwen3 Reranker en GO generando embeddings para pares de consulta y documentos y calificándolos.

Un frío día de invierno en julio… que es en Australia… sentí la urgente necesidad de entrenar un modelo de IA para detectar barras de refuerzo de concreto sin tapones…

En este test estoy comparando cómo diferentes LLMs alojados en Ollama traducen una página Hugo del inglés al alemán. Tres páginas que probé estaban sobre temas diferentes, tenían algún buen markdown con cierta estructura: encabezados, listas, tablas, enlaces, etc.

Este pequeño Ejemplo de código Go para reranking llama a Ollama para generar embeddings para la consulta y para cada documento candidato, luego ordenando de forma descendente por similitud coseno.

Los modelos de incrustación y reordenamiento de Qwen3 son las últimas versiones lanzadas en la familia Qwen, especialmente diseñados para tareas avanzadas de incrustación de texto, recuperación y reordenamiento.

En medio del caos del mundo moderno aquí estoy comparando especificaciones técnicas de diferentes tarjetas adecuadas para tareas de IA
(Deep Learning,
Deteción de objetos
y LLMs).
Aunque todas son increíblemente caras.

Vibe coding es un enfoque de programación impulsado por IA donde los desarrolladores describen la funcionalidad deseada en lenguaje natural, permitiendo que las herramientas de IA generen código automáticamente.

He utilizado bastante MMDetection (mmengine, mdet, mmcv),
y ahora parece que ya no está en juego.
Es una lástima. Me gustaba su zoo de modelos.