NOLO junto a las otras privadas.
No contra los gigantes que lo leen todo, sino contra los asistentes que también se toman en serio la privacidad: Duck.ai de DuckDuckGo, Brave Leo, Venice, Proton Lumo y Le Chat de Mistral. Y luego las puntuaciones reales de benchmark de los modelos que NOLO usa de verdad, con fuentes.
Dónde está cada uno.
Basado en la documentación pública de cada empresa a junio de 2026. Sus términos pueden cambiar, así que consulta la fuente si algún detalle te importa.
| NOLO | Duck.ai | Brave Leo | Venice | Proton Lumo | Le Chat | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Sin cuenta ni email | Sí | Sí | Sí | Sinemail | Sincuenta | Sincuenta |
| El historial se queda en tu dispositivo | Sí | Sí | Sí | Sí | Servidorcifrado | Servidor |
| Tu IP nunca llega al modelo | Sí | Sí | Sí | Parcial | Sí | Parcial |
| Te dice qué modelo responde | Síopen-weights | Sí | Sí | Sí | Parcial | Parcial |
| Búsqueda web en tiempo real | Sí | Sí | Sí | Sí | Sí | Sí |
| Generación de imágenes | Sí | Sí | Sin | Sí | Sin | Sí |
| Entrada por voz | Sí | Sí | Parcial | Parcial | Sin | Sí |
| Interfaz completa en 30 idiomas | Sí | Parcial | Parcial | Parcial | Parcial | Parcial |
| Contexto largo (hasta ~1M de tokens) | SíPro | Varía | Varía | Varía | Varía | Varía |
| App de Android | SíAPK | Sí | Sínavegador | Sí | Sí | Sí |
| Plan gratuito | Sí€0 | Sí | Sí | Sí | Sí | Sí |
Leyenda: Sí = compatible · Parcial / Varía = limitado o condicional · Sin = no ofrecido. Fuentes: Duck.ai, Brave Leo, Venice, Proton Lumo, Le Chat.
La lectura honesta: varios de estos son genuinamente buenos, y no estamos aquí para fingir lo contrario. Duck.ai y Brave Leo son excelentes si vives en su navegador o quieres una pregunta rápida y anónima. Proton Lumo cifra tu historial en sus servidores. Lo específico de NOLO es la combinación: nada de cuenta, historial que por defecto nunca sale de tu dispositivo, modelos open-weights que nombramos, y el conjunto completo de herramientas (búsqueda, archivos, imágenes, voz, datos en vivo, exportaciones) en un único espacio de trabajo privado, en 30 idiomas.
Los modelos que usa NOLO, en cifras.
No decimos ser la IA más inteligente del mundo, ese no es el objetivo de NOLO. Pero mereces saber exactamente qué hay debajo del capó. Estas son las puntuaciones publicadas por los propios proveedores en pruebas públicas estándar, no cifras que nos hayamos inventado.
gpt-oss-20b
Gratis · FastEl modelo open-weights de OpenAI (Apache 2.0), de la misma familia que gpt-oss-120b. Impulsa el plan gratuito. Rápido, y razona cuando se le pide. La comprensión de imágenes en los archivos subidos corre sobre un modelo de visión compartido aparte, usado en todos los planes.
Fuente: OpenAI, model card de gpt-oss (ago 2025). openai.com
gpt-oss-120b
Plus · RazonamientoEl modelo de razonamiento open-weights de OpenAI (Apache 2.0). Impulsa el plan Plus. Hecho para análisis, planificación y preguntas más difíciles.
Fuente: OpenAI, model card de gpt-oss (ago 2025). openai.com
DeepSeek V4 Flash
Pro · Contexto largoUn eficiente modelo Mixture-of-Experts (284B en total, ~13B activos por token) hecho para documentos enormes. Impulsa el plan Pro. Mostramos su arquitectura verificada en lugar de tomar prestadas las puntuaciones llamativas del mayor V4-Pro, porque ese no sería el modelo que estás usando de verdad.
Fuente: especificaciones de la familia DeepSeek V4 (publicadas en abr 2026). Las puntuaciones de razonamiento llamativas como SWE-bench Verified ~80% pertenecen a la variante mayor V4-Pro, no a Flash.
Mismo test: GPQA Diamond
Razonamiento científicoLado a lado con los modelos abiertos que de verdad usan los otros asistentes que priorizan la privacidad. Un test público, la cifra propia de cada fabricante. Los modelos de NOLO en morado brillante.
Esos tres son los modelos abiertos detrás de Duck.ai, Brave Leo, Venice, Le Chat y Proton Lumo. Fuentes: model cards de Meta, Anthropic y Mistral.
Mismo test: MMLU-Pro
Conocimiento amplioConocimiento de nivel profesional en distintas materias. Mismo test público, cifras publicadas por los propios fabricantes.
Mistral Small 3 reporta MMLU (81.0), no MMLU-Pro, así que aquí lo dejamos fuera para mantener el test idéntico. Fuentes: model cards de Meta y Anthropic.
Qué significan: MMLU-Pro prueba conocimiento amplio en materias profesionales; GPQA es ciencia de nivel de posgrado; AIME es matemáticas de competición. Los distintos laboratorios ejecutan las pruebas de forma ligeramente distinta, así que toma las comparaciones entre modelos como una guía, no como un final de foto. Cada cifra de arriba es el dato publicado por el propio fabricante del modelo, enlazado en la fuente.
Buenos modelos. Sin cuenta. Honesto con ambas cosas.
Pruébalo y mira cómo encaja en tu propio trabajo.