Has decidido dar el salto a los LLM locales y, al buscar una interfaz, te encuentras con el debate eterno: Onyx vs Open WebUI. Buena decisión, porque correr un modelo de IA en tu propio ordenador, sin enviar datos a nadie y sin pagar suscripciones, tiene un punto de rebeldía tecnológica que resulta bastante apetecible. Pero entonces abres GitHub, ves decenas de opciones y el entusiasmo se te enfría. ¿Por dónde empiezas? Vamos a comparar las dos plataformas open source más populares para que elijas la tuya sin dolores de cabeza.
Lo que necesitas antes de elegir interfaz
Antes de entrar en comparativas, hablemos el mismo idioma. Para correr un LLM local necesitas tres piezas: un motor de inferencia (normalmente Ollama, el estándar de facto), un modelo (como Llama 3, Mistral o Qwen, que te descargas con un comando) y una interfaz para hablar con ese modelo. Ahí es donde entran Open WebUI y Onyx.
Pensémoslo como un coche: Ollama es el motor, y la interfaz es el chasis con volante y asientos. El motor hace el trabajo duro, pero tú no quieres sentarte sobre el bloque del motor a 80 km/h. Quieres un salpicadero, unos pedales y, si puede ser, aire acondicionado. Eso es lo que comparamos aquí.
Open WebUI: el «instala y ya» de los LLM locales
Si existe algo parecido al «instalar y listo» en el mundo de la IA local, es Open WebUI. Su instalación es casi ofensiva de lo sencilla que es: un comando (pip install open-webui), sesenta segundos, y tienes una interfaz web corriendo en tu máquina. Sin cuentas, sin registros, sin formularios. Ejecutas, abres el navegador y ya estás charlando con tu modelo.
La interfaz te resultará familiar si has usado ChatGPT o Claude: barra lateral con conversaciones, caja de texto abajo, respuestas formateadas con soporte para código, imágenes y markdown. Pero debajo de esa cara amable hay bastante sustancia. Puedes conectar Ollama, pero también APIs de OpenAI, Anthropic o cualquier proveedor compatible. Empiezas en local y, si un día necesitas un modelo más potente en la nube, no tienes que cambiar de herramienta.
Para alguien que se inicia, esto es un alivio enorme. No hay curva de aprendizaje en infraestructura: instalas, usas y aprendes sobre la marcha. Y si un día te sientes aventurero, hay una comunidad de más de 444.000 personas compartiendo prompts, herramientas, funciones y plugins que puedes instalar con un clic desde la propia interfaz. Es como entrar en una tienda de aplicaciones, pero todo es gratis y hecho por la comunidad.
Otro detalle especialmente útil para principiantes: Open WebUI detecta automáticamente los modelos que tienes instalados en Ollama. No configuras nada, aparecen solos en un menú desplegable. Seleccionas Llama 3, escribes y ya está. Si quieres probar otro modelo, lo descargas con ollama pull mistral y aparece automáticamente. Sin más.
Onyx: más botones, pero mejor equipado
Onyx es la otra gran opción. Lo primero que te llama la atención es que es un proyecto más ambicioso, más orientado a entornos profesionales. No es solo una interfaz de chat: es lo que ellos llaman «la capa de aplicación para LLMs», con soporte para agentes, conectores empresariales, RAG avanzado y gestión de usuarios. Pero no dejes que eso te asuste, porque también hay un modo «Lite» pensado para quien quiere algo simple.
La instalación es más compleja que la de Open WebUI. Onyx se despliega con Docker, Kubernetes o Helm/Terraform. No es complicadísimo, pero tampoco es un pip install. Si nunca has usado Docker, este será tu primer escollo. La buena noticia: ofrecen un script (curl -fsSL https://onyx.app/install_onyx.sh | bash) que simplifica bastante el proceso.
Una vez dentro, la interfaz es impecable. Limpia, moderna, con un diseño que mezcla lo mejor de ChatGPT con elementos de herramientas empresariales como Slack. Pero Onyx brilla de verdad cuando vas más allá del chat simple.
Su RAG (Retrieval-Augmented Generation) es posiblemente lo mejor que vas a encontrar en open source. Combina búsqueda vectorial y por palabras, con agentes que recuperan información relevante. Para un principiante puede sonar a chino, pero la idea es simple: subes tus documentos (PDFs, wikis, lo que sea) y el modelo responde preguntas sobre ellos con bastante precisión. En Open WebUI también hay RAG, pero más básico. En Onyx es donde de verdad convence.
Otra función que te hará volar la cabeza: Deep Research. Onyx puede hacer flujos de investigación multi-paso, generando informes profundos sobre un tema. Le dices «investiga el estado actual de las GPUs para IA» y se va a buscar, lee múltiples fuentes y te genera un documento estructurado. Verlo funcionando en tu propio ordenador es un momento de «vale, esto no es un simple chatbot».
Onyx vs Open WebUI: la comparativa que te importa
Vale, ya sabemos qué es cada uno. Ahora la pregunta real: si estoy empezando, ¿cuál me conviene?
Instalación: Open WebUI gana por goleada. Un comando y listo. Onyx requiere Docker y un poco más de conocimiento técnico. Si nunca has tocado un terminal más allá de cd y ls, Open WebUI te va a causar menos dolor.
Facilidad de uso: Open WebUI es más inmediato. Lo instalas, detecta tus modelos de Ollama automáticamente y estás charlando en segundos. Onyx tiene una curva algo mayor, no por su interfaz (que es excelente), sino porque te ofrece tantas opciones que al principio no sabes por dónde empezar.
RAG con tus documentos: Onyx es claramente superior. Si uno de tus motivos para meterte en LLMs locales es poder preguntar a la IA sobre tus propios documentos sin subirlos a la nube, Onyx te dará mejores resultados. Su RAG híbrido con agentes está al nivel de soluciones comerciales, mientras que el de Open WebUI es funcional pero más limitado.
Extensibilidad: Open WebUI tiene una ventaja enorme para quien aprende sobre la marcha: una comunidad gigantesca compartiendo plugins, prompts y herramientas que se instalan con un clic. Onyx tiene extensiones y conectores, pero su ecosistema comunitario es más pequeño. Si te gusta trastear y aprender de lo que otros han hecho, Open WebUI es un parque de atracciones.
Conectividad con modelos: ambas soportan prácticamente todo. Ollama, OpenAI, Anthropic, Gemini, LiteLLM, vLLM… Si hay un modelo por ahí, probablemente puedas conectarlo en cualquiera de las dos. Empate.
Apps nativas: Onyx tiene app de escritorio, móvil, widget y extensión de Chrome. Open WebUI es principalmente web. Si te importa usar la interfaz desde el móvil, Onyx lleva ventaja.
Entonces, ¿cuál elijo?
Si estás dando tus primeros pasos y solo quieres charlar con un modelo local, probar diferentes LLMs y aprender cómo funciona todo sin complicarte la vida, Open WebUI es tu mejor amigo. Lo instalas en un minuto, detecta tus modelos automáticamente y la comunidad te da recursos listos para usar. Es la opción del «quiero empezar ya, no hoy sino ahora mismo».
Si lo que te atrae es crear un asistente que conozca tus documentos, genere informes de investigación y funcione como una herramienta de productividad real, Onyx es la opción más potente. Sí, te costará más arrancar, pero una vez dentro las posibilidades son mucho más amplias. Su RAG y su Deep Research te hacen pensar en lo que la IA local puede hacer en serio.
Mi recomendación: empieza con Open WebUI. Aprende cómo funcionan los modelos, qué son los tokens, cómo se comportan diferentes LLMs. Cuando sientas que necesitas más —cuando quieras subir documentos y que la IA te responda sobre ellos de forma seria— da el salto a Onyx. No es una decisión de por vida: ambos son open source y se instalan en tu máquina. Lo peor que puede pasar es que aprendas algo nuevo.
Yo he probado los dos y de momento me quedo con Open WebUI ¿Y tú qué opinas? Te leo en los comentarios.
