Strata

Niko1221/StrataRevisado por IA

Qué hace

Strata ejecuta grandes modelos de pesos abiertos, como Qwen3.8-Flash-Next y DeepSeek V4.1-Flash, en una computadora normal con una tarjeta gráfica para videojuegos. Hay un instalador por sistema: elegís un modelo, la app descarga el motor que coincide con tu tarjeta y los archivos del modelo desde Hugging Face, y luego chateás en su propia ventana. También ofrece una dirección compatible con OpenAI y Anthropic en tu máquina, para que Claude Code, Codex CLI, OpenCode y herramientas similares puedan usar el modelo local en lugar de un servicio de pago. No se necesita cuenta, pero las descargas son grandes.

Facilidad de instalación

B · instalador y un paso simple · Windows

Windows B
macOS B
Linux B

Windows es lo más fácil: un único Strata-0.2.9-windows-x64-setup.exe, luego elegís un modelo y la app descarga el motor para tu tarjeta gráfica en el primer inicio. macOS tiene un .dmg (solo Apple Silicon M1 o más nuevo) y Linux un AppImage que hay que hacer ejecutable. Ninguno es una A porque nada funciona hasta que se descarga un modelo, y tu tarjeta gráfica tiene que estar en la lista compatible (NVIDIA RTX serie 20-50, varios modelos AMD Radeon, Intel Arc en Linux, Apple Silicon).

Números en GitHub

Estrellas: 37.090el 31 oct 2026
Descargas: 1.842.284857.538 en la semana
Crecimiento: +4250estrellas en 6 días

Estrellas a lo largo del tiempo

Datos

Funciona en: Windows, macOS, Linux
Necesitas instalar: Tarjeta gráfica
Para compilar desde el código: Python, Docker, Tarjeta NVIDIA
Espacio en disco: 107 MB–322 MB · según el instalador
Cuentas o claves: Ninguna
Costo: Gratis · Licencia MIT, sin cuenta y sin cargos; los modelos son descargas gratuitas. El README pide apoyo voluntario a través de Buy Me a Coffee. El costo real es el hardware, la electricidad y el espacio en disco.
Licencia: MIT (Permisiva)
Puede reemplazar: ChatGPT Plus, Copilot, OpenRouter
Última actualización: 31 oct 2026

Señales de riesgo (7)

AtenciónRepositorio muy nuevo con muchas estrellas
37095 estrellas en 37 días
revisión automática
AtenciónDependencias con vulnerabilidades conocidas
Dependencias fijadas con vulnerabilidades conocidas (OSV): torch: GHSA-qfhq-4f3w-5fph, GHSA-rrmf-rvhw-rf47, PYSEC-2026-139; transformers: GHSA-29pf-2h5f-8g72, GHSA-69w3-r845-3855, GHSA-fgcw-684q-jj6r; pillow: GHSA-22hg-r758-rrw9, GHSA-24rc-8hj2-v98c, GHSA-254f-3936-288h
revisión automática
AtenciónEl disco y la descarga son mucho más grandes que el instalador
El instalador pesa entre 107 y 278 MB, pero los paquetes del motor en la misma release llegan a 892 MB y los archivos del modelo son mucho más grandes: la tabla de DeepSeek del README menciona conjuntos de 239 GB, 257 GB y 274 GB que necesitan "about 245 GB" a "about 280 GB" de disco libre. La configuración de Qwen también descarga una capa draft de unos 5 GB.
revisión con IA
AtenciónLa instalación por terminal ejecuta un script descargado
La línea de instalación por terminal en Windows es `irm https://github.com/Niko1221/Strata/releases/latest/download/install.ps1 | iex`, y en Linux y Mac `curl -fsSL .../install.sh -o install.sh && sh install.sh`: se descarga un script y se ejecuta de inmediato. Los instaladores de escritorio evitan esto.
revisión con IA
InfoLos archivos del modelo vienen de cuentas de terceros
setup.py fija cada repositorio de Hugging Face a un commit concreto, con tamaño y SHA-256 para cada archivo (ISTA-DASLab, unsloth, ukisai, agentionai). También documenta una opción para desactivar esto, STRATA_ALLOW_UNPINNED=1, que toma el archivo de la versión actual del repositorio "without the SHA-256 check", y HF_ENDPOINT puede apuntar la descarga a un espejo.
revisión con IA
InfoAbre una API local que se puede exponer
El modelo se sirve en http://127.0.0.1:8080 con una API compatible con OpenAI y Anthropic. setup.py documenta `--host 0.0.0.0 --api-key KEY` para alcanzarlo desde otras máquinas, lo que pone el modelo en tu red.
revisión con IA
InfoLas licencias de los modelos no son la licencia del proyecto
El programa es MIT, pero el README enlaza por separado "Credits and model licenses", y los pesos de Qwen y DeepSeek que descarga tienen sus propios términos, que pueden restringir el uso comercial.
revisión con IA

La evidencia aparece en su idioma original.

Lo que Radar no pudo verificar

Si realmente funciona a una velocidad usable en tu tarjeta gráfica y cantidad de memoria exactas: la tabla de velocidad del README fue medida por el propio proyecto.
Cuánto tarda la primera ejecución, entre la descarga del motor, decenas o cientos de gigabytes de archivos de modelo y el paso de preparación.
Si los instaladores están firmados, y qué advierten Windows o macOS cuando los abrís.
Si las respuestas de estos modelos tan comprimidos son suficientemente buenas para tu trabajo.
Si las versiones de dependencias fijadas con vulnerabilidades conocidas (torch, transformers, pillow) son usadas por las partes que ejecutás, ya que torch y transformers solo se instalan para un paso opcional de conversión.