Comparativa
Ollama vs Unsloth
En nuestra nota gana Ollama (81 frente a 67 sobre 100); en relación calidad-precio sale mejor Ollama, y en español funciona mejor Ollama. La nota no lo es todo: abajo tienes para qué sirve mejor cada una. Cómo puntuamos.
| Nota enlaces.ai | 81/100● | 67/100 |
|---|---|---|
| Capacidad | 16/20 | 16/20 |
| Facilidad | 15/20● | 8/20 |
| Español | 13/20● | 10/20 |
| Calidad-precio | 19/20● | 18/20 |
| Confianza | 16/20● | 12/20 |
| Modelo de precio | Código abierto | Código abierto |
| Precio orientativo | Free: $0 · Pro: $20/mes ($16.67/mes anual) | Free: Gratis · Unsloth Pro: A medida |
| Plan gratuito | Sí | Sí |
| Plan gratis (según su web) | Sí | Sí |
| ¿Entrena con lo que escribes? | No | Su web no lo dice |
| Datos en la UE | No | Su web no lo dice |
| Funciona en español | Sí | Sí |
| Disponible en la UE | Sí | Sí |
| Disponible en Latinoamérica | Sí | Sí |
| Empresa y origen | Ollama · 🇺🇸 Estados Unidos | Unsloth AI |
Cuál elegir
Elige Ollama si…
- Los datos no salen de tu ordenador y funciona sin conexión.
- Catálogo amplio de modelos abiertos listos para descargar.
- API local que se integra con clientes de chat y editores de código.
- Quieres empezar sin complicarte: es más fácil de usar que Unsloth.
Ten en cuenta: Necesitas bastante RAM o una buena GPU para modelos grandes.
Elige Unsloth si…
- Reduce mucho el consumo de memoria y el tiempo de entrenamiento
- Código abierto con cuadernos listos para usar en Colab
- Exporta a GGUF, Ollama o vLLM para usar el modelo después
Ten en cuenta: Requiere saber Python y conceptos de entrenamiento de modelos
Precios de Ollama y Unsloth
Ollama
Free$0Uso local ilimitado; créditos iniciales para modelos en la nube; 1 solicitud concurrente
Pro$20/mes ($16.67/mes anual)$60 de créditos de uso al mes, modelos pro más grandes, 3 concurrentes
Max$100/mes$300 de créditos al mes, acceso anticipado, 10 solicitudes concurrentes
Team$500/mesUsuarios ilimitados, $1000 de créditos compartidos, facturación centralizada
Unsloth
FreeGratisVersión open-source estándar, soporta Mistral, Gemma, LLama 1/2/3, 4/16 bit LoRA
Unsloth ProA medida2.5x más rápido, 20% menos VRAM, soporte multi-GPU hasta 8
Unsloth EnterpriseA medida30x más rápido, soporte multi-nodo, +30% precisión, soporte al cliente
Precios orientativos. Pueden cambiar: compruébalos en la web oficial.
¿Ninguna te convence? Cuéntale al recomendador qué necesitas o mira todas las de modelos y apis.