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Jan — Open-source ChatGPT Alternative That Runs Offline logo

Jan — alternativa open source a ChatGPT que funciona sin conexión

Jan es una app de escritorio con licencia MIT que ejecuta LLM en local con una experiencia estilo ChatGPT. Hub de modelos integrado, asistentes, extensiones y servidor local compatible con OpenAI — la alternativa open source a LM Studio.

Why Jan

La tesis de Jan: «la experiencia de LM Studio, pero open source y privacy-first». Es una app de escritorio basada en Tauri para Windows, macOS y Linux con una UI familiar estilo ChatGPT, un hub de modelos integrado y una pestaña de servidor local. Los usuarios que valoran el open source o que desconfían de las apps de inferencia de código cerrado tienen una alternativa clara.

Por debajo, Jan usa llama.cpp (vía un motor cortex incluido) y también puede conectarse a endpoints remotos — OpenAI, Anthropic, Groq o cualquier servidor compatible. Puedes ejecutar un modelo local, uno remoto o ambos a la vez y cambiar entre ellos en el desplegable del chat. Ese modo híbrido es sutilmente útil: modelo en la nube rápido para preguntas rápidas, modelo local para las sensibles.

Compromisos frente a LM Studio: la GUI de Jan es funcional pero se nota más joven — menos detalles (soporte MLX, selector de cuantización explícito, navegador de modelos pulido). Donde gana Jan: licencia MIT, postura explícita de cero telemetría, SDK de extensiones y la CLI headless del motor cortex para servidores.

Quick Start — Install, Download, Chat

Jan distribuye tanto la app de escritorio como un motor headless (cortex) que puedes ejecutar en servidores Linux sin la UI. La app de escritorio llama a cortex en local; en un servidor puedes saltarte la GUI y ejecutar cortex como servicio del sistema exponiendo una API compatible con OpenAI.

# 1. Download the installer from https://jan.ai
#    macOS .dmg, Windows .exe, Linux .AppImage / .deb

# 2. Open Jan:
#    - "Hub" tab → search "Llama 3.2 3B Instruct Q4" → Download
#    - "Chat" tab → select the model → chat offline

# 3. Start the local API server (Jan settings → Local API Server → Start)
#    Listens on http://localhost:1337/v1 with OpenAI shape.

# 4. Point any OpenAI SDK at it
python - <<'PY'
from openai import OpenAI
c = OpenAI(base_url="http://localhost:1337/v1", api_key="jan")
r = c.chat.completions.create(
    model="llama3.2-3b-instruct",
    messages=[{"role":"user","content":"Give me a 2-sentence Jan summary."}],
)
print(r.choices[0].message.content)
PY

# 5. Headless: use Cortex (Jan's engine) on a server without the GUI
curl -s https://raw.githubusercontent.com/janhq/cortex/dev/engine/templates/linux/install.sh | sudo bash
cortex models pull llama3.2:3b-instruct-q4
cortex run llama3.2:3b-instruct-q4   # server on :3928

Características clave

App de escritorio open source

Build con Tauri + React, licencia MIT. Revisa el código, haz fork, autoaloja. Contraste con el binario de código cerrado de LM Studio.

Hub de modelos integrado

Modelos curados con cuantizaciones recomendadas. Descarga con un clic. Cubre las familias Llama, Qwen, Mistral, Gemma, DeepSeek, Phi.

Endpoints remotos y locales

Conecta a OpenAI, Anthropic, Groq, OpenRouter o cualquier servidor compatible con OpenAI junto a modelos locales. Cambia por chat.

Asistentes y conocimiento

Asistentes estilo persona con prompts de sistema y conocimiento adjunto (PDFs, URLs). RAG local sin infra adicional.

Extensiones / plugins

SDK de extensiones para añadir herramientas (búsqueda web, ejecución de código, integraciones personalizadas). El ecosistema crece pero es más pequeño que el de text-generation-webui.

Privacy-first

Sin telemetría por defecto, sin cuenta requerida, todos los datos se quedan en el dispositivo salvo que añadas explícitamente un endpoint remoto.

Comparación

 LicenseUX PolishBackendBest Fit
JanestaMIT (open)Good, improvingCortex (llama.cpp-based)OSS-purist desktop users
LM StudioClosed-source freeExcellentllama.cpp + MLXDesktop users who prefer polish over license
OllamaMITCLI-firstllama.cppDevelopers
GPT4AllMITVery goodllama.cpp (modified)Offline-first CPU users

Casos de uso

01. Reemplazo open source de ChatGPT

Usuarios que quieren una UX familiar tipo ChatGPT pero rechazan las apps de inferencia de escritorio de código cerrado. Jan cumple ambas cosas.

02. Chat mixto local + cloud

Enruta preguntas sensibles a un modelo local y las casuales a Claude o GPT — todo en una sola app. El conmutador de endpoints de Jan hace que sea indoloro.

03. Servidor headless con cortex

Ejecuta cortex en un servidor Linux sin la GUI para exponer una API local compatible con OpenAI. Alternativa a Ollama en servidores con simplicidad similar y verdadero open source.

Precios y licencia

Jan: open source con licencia MIT. Uso comercial gratuito. GitHub.

Motor cortex: también MIT. Binario separado para uso headless / servidor. Sin nivel de pago.

Coste de hardware: igual que cualquier herramienta basada en llama.cpp — escala con el tamaño del modelo y la cuantización. 8 GB de RAM mínimo para modelos 3B-7B.

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Preguntas frecuentes

¿Jan vs LM Studio?+

La paridad de funciones es cercana. Jan es open source MIT; LM Studio es gratuito de código cerrado. LM Studio tiene una UX ligeramente mejor y soporte MLX en Apple Silicon. Jan tiene un SDK de extensiones publicado y una postura de privacidad explícita. Elige según el eje que te importe.

¿Jan vs Ollama?+

Jan es GUI-first con una UI de chat; Ollama es CLI/API-first. Ambos exponen endpoints compatibles con OpenAI. Muchos usuarios instalan los dos: Jan para chat interactivo, Ollama para integración con herramientas.

¿Jan puede funcionar sin internet?+

Sí — tras la instalación inicial de la app y la descarga única del modelo. Sin telemetría ni phone-home obligatorio. Modo airgap explícito disponible en ajustes para entornos sensibles.

¿Jan soporta MLX en Apple Silicon?+

Cortex está añadiendo backends estilo MLX; en 2026 Jan usa principalmente llama.cpp con Metal. Si quieres la velocidad absoluta máxima en Apple Silicon, el MLX de LM Studio o MLX puro dan ventaja.

¿Cómo uso modelos remotos desde Jan?+

Settings → Model Providers → añade OpenAI (API key), Anthropic (API key), Groq, OpenRouter o un endpoint personalizado compatible con OpenAI. Los modelos remotos aparecen entonces en el selector de modelos junto a los locales.

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