¿Qué es Jan?
Jan es una aplicación de escritorio de Menlo Research para descargar modelos abiertos y chatear con ellos en tu propio ordenador, en Windows, macOS y Linux. Ejecuta los modelos con un motor llama.cpp incluido y también puede conectarse con tus propias claves a proveedores en la nube como OpenAI, Anthropic, Mistral y Groq.
Sirve una API compatible con OpenAI en 127.0.0.1:1337 para que otras herramientas usen tus modelos locales, y admite herramientas MCP. Las versiones recientes añaden un agente Jan con una herramienta de shell aislada y subagentes integrados para investigación, revisión y depuración. Menlo también entrena modelos pequeños para ella, como Jan-nano, de 4B parámetros.
La última versión es la v0.8.7, del 20 de octubre de 2026. Los modelos locales no funcionan en los Mac con Intel, una limitación que arrastra desde la v0.8.5.
¿Merece la pena Jan?
Jan es una buena elección para una persona que quiere modelos locales en una aplicación pulida sin registrarse en nada. Tiene unas 45.000 estrellas en GitHub y publica a menudo: la v0.8.6 el 9 de octubre de 2026 y la v0.8.7 once días después.
A diferencia de LM Studio, toda la aplicación es Apache 2.0, y la analítica es opcional: la página de privacidad dice que no se recoge nada hasta que aceptas, y después solo recuentos de usuarios activos y de retención ligados a un identificador aleatorio, procesados por PostHog en la UE. Los chats enviados a un modelo en la nube van a ese proveedor bajo sus condiciones.
El producto está pasando de aplicación de chat a agente. La v0.8.7 añadió subagentes integrados y un interruptor para desactivar la herramienta de shell, que está activada por defecto donde el sandbox y el modelo lo admiten. La API local escucha en localhost pero no necesita clave salvo que la definas, tiene CORS activado por defecto, y la documentación advierte de no ligarla a 0.0.0.0 sin una clave. La versión también retiró un servidor de búsqueda alojado de Exa que la v0.8.3 había añadido a la lista MCP predeterminada, un recordatorio de que conviene revisar qué herramientas recibe en silencio un modelo local.
El hardware es el techo. El README sugiere 8 GB de RAM para modelos de 3B, 16 GB para 7B y 32 GB para 13B en un Mac, y los Mac con Intel no pueden ejecutar modelos locales en absoluto. Con 614 incidencias y pull requests abiertas tiene mucha actividad más que estabilidad, y sigue siendo una aplicación de escritorio de un solo usuario, mientras que Open WebUI sirve a todo un equipo desde una sola máquina.
Dónde se gana su sitio
Una abogada que maneja archivos confidenciales de clientes en un MacBook de 32 GB
Resumir y consultar documentos sin enviarlos a un proveedor en la nube
Ejecutar en local en Jan un modelo abierto de 7B a 13B, sin cuenta y con la analítica desactivada. El coste es el portátil; a cambio, la calidad de las respuestas queda por debajo de los modelos punteros en la nube en razonamientos difíciles.
Un desarrollador que hace prototipos contra la API de OpenAI en un tren sin cobertura
Seguir programando sin conexión contra un endpoint al estilo de OpenAI
Apuntar la aplicación a http://127.0.0.1:1337/v1 y Jan sirve un modelo local con la misma forma de API. Definir una clave de API antes de exponerla a la red, porque por defecto no se exige ninguna.
Un responsable de informática en un estudio de diseño de 40 personas
Ofrecer a la plantilla una herramienta de chat privada sin suscripción por usuario
Jan se instala gratis desde Microsoft Store, Flathub o descarga directa, pero cada instalación es independiente, así que no hay administración central, historial compartido ni control de políticas. Para un despliegue gestionado encaja mejor una herramienta de servidor como Open WebUI.
Antes de decidirte
- Puesta en marcha
- Descargar el instalador para Windows, macOS o Linux (también en Microsoft Store y Flathub) y elegir un modelo de Hugging Face dentro de la aplicación; el primer chat lleva unos minutos más la descarga del modelo.
- Integraciones
- Modelos locales mediante llama.cpp; modelos en la nube de OpenAI, Anthropic, Mistral, Groq y otros con tus claves; servidores MCP; una API compatible con OpenAI para otras aplicaciones.
- Datos y privacidad
- Apache 2.0. La analítica es opcional, se envía a PostHog en la UE y excluye los chats y la elección de modelos; los chats locales se quedan en la máquina y los de la nube van al proveedor. La API local no necesita clave por defecto y tiene CORS activado.
- Coste a escala
- Gratuito, sin nivel de pago. El coste es el hardware: Menlo sugiere 16 GB de RAM para modelos de 7B y 32 GB para 13B en un Mac, más tu propio gasto de API en los modelos en la nube.
- Límites
- 614 incidencias y pull requests abiertas; sin soporte de Mac con Intel para modelos locales; sin funciones multiusuario; la compactación automática para modelos remotos requiere fijar a mano el tamaño de contexto.
Lo bueno
- Totalmente de código abierto, Apache 2.0, sin cuenta
- La analítica es opcional y se limita a recuentos de uso
- API local compatible con OpenAI en el puerto 1337
- Combina modelos locales de llama.cpp y API en la nube
Lo malo
- Aplicación de escritorio de un solo usuario, sin funciones de equipo
- Los modelos locales no funcionan en Mac con Intel
- La herramienta de shell del agente está activada por defecto
- La API local no tiene clave salvo que la definas
Ideal para
Personas preocupadas por la privacidad que quieren ejecutar modelos abiertos sin conexión en una aplicación de escritorio.
Alternativas a Jan
Jan: preguntas frecuentes
- ¿Merece la pena Jan?
- Un hogar de escritorio totalmente abierto y sin cuenta para los modelos locales que se ha convertido discretamente en un agente, así que ahora sus valores por defecto importan más que su aspecto. Le damos un 4.2 sobre 5.
- ¿Cuánto cuesta Jan?
- Gratuito y de código abierto (Apache 2.0). Sin nivel de pago; los modelos en la nube usan tus propias claves de API.
- ¿Qué inconvenientes tiene Jan?
- Aplicación de escritorio de un solo usuario, sin funciones de equipo; los modelos locales no funcionan en Mac con Intel; la herramienta de shell del agente está activada por defecto; la API local no tiene clave salvo que la definas.
- ¿Para quién es Jan?
- Personas preocupadas por la privacidad que quieren ejecutar modelos abiertos sin conexión en una aplicación de escritorio.
- ¿Cuánto cuesta Jan para un equipo o en producción?
- Gratuito, sin nivel de pago. El coste es el hardware: Menlo sugiere 16 GB de RAM para modelos de 7B y 32 GB para 13B en un Mac, más tu propio gasto de API en los modelos en la nube.
- ¿Es Jan seguro para los datos de la empresa?
- Apache 2.0. La analítica es opcional, se envía a PostHog en la UE y excluye los chats y la elección de modelos; los chats locales se quedan en la máquina y los de la nube van al proveedor. La API local no necesita clave por defecto y tiene CORS activado.
- ¿Cuáles son las mejores alternativas a Jan?
- Las alternativas más cercanas que hemos analizado son AnythingLLM, Cherry Studio y Open WebUI.
Respuestas comprobadas el 23 oct 2026.