Dónde guardan Ollama, LM Studio y Hugging Face los modelos en un Mac

Q: ¿Dónde guarda cada app sus modelos?

Ollama: ~/.ollama/models, dividido en blobs (los pesos, con su SHA-256 como nombre) y manifests. La variable de entorno OLLAMA_MODELS lo lleva a otra ubicación. LM Studio: ~/.lmstudio/models, una carpeta por autor y modelo. Si elegiste otra carpeta de modelos en LM Studio, quizá en un disco externo, los modelos están ahí, y puede que descargas anteriores sigan en la carpeta predeterminada. Hugging Face: ~/.cache/huggingface/hub, una carpeta models--publisher--name por modelo. Las bibliotecas de Python, MLX y muchas apps descargan aquí. HF_HOME lo lleva a otra ubicación. Los datasets van a ~/.cache/huggingface/datasets. Otros: Whisper en ~/.cache/whisper, PyTorch Hub en ~/.cache/torch.

Q: ¿Cómo veo y elimino los modelos de Ollama?

ollama list ollama rm llama3.2:3b ollama list muestra cada modelo con su tamaño; ollama rm elimina uno. No borres a mano archivos de blobs: los modelos comparten capas, y si falta un blob, los demás dejan de funcionar.

Actualizado el 1 de noviembre de 2026

Los modelos de IA locales están entre los archivos más grandes del Mac de un desarrollador, y cada app guarda su propia copia en su propio sitio.

En resumen: Ollama guarda los modelos en ~/.ollama/models, LM Studio en ~/.lmstudio/models (o en la carpeta elegida en sus ajustes) y Hugging Face en ~/.cache/huggingface/hub. Elimina los modelos de Ollama con ollama rm, nunca borrando sus archivos.

¿Dónde guarda cada app sus modelos?

Ollama: ~/.ollama/models, dividido en blobs (los pesos, con su SHA-256 como nombre) y manifests. La variable de entorno OLLAMA_MODELS lo lleva a otra ubicación.
LM Studio: ~/.lmstudio/models, una carpeta por autor y modelo. Si elegiste otra carpeta de modelos en LM Studio, quizá en un disco externo, los modelos están ahí, y puede que descargas anteriores sigan en la carpeta predeterminada.
Hugging Face: ~/.cache/huggingface/hub, una carpeta models--publisher--name por modelo. Las bibliotecas de Python, MLX y muchas apps descargan aquí. HF_HOME lo lleva a otra ubicación. Los datasets van a ~/.cache/huggingface/datasets.
Otros: Whisper en ~/.cache/whisper, PyTorch Hub en ~/.cache/torch.

¿Cuánto espacio ocupan los modelos locales?

Más o menos, el número de parámetros multiplicado por los bytes por peso. Un modelo de 7 a 8 mil millones de parámetros cuantizado a 4 bits ocupa entre 4 y 5 GB; un modelo de 70B a 4 bits, unos 40 GB. El mismo modelo a 8 bits ocupa aproximadamente el doble, y con los pesos sin cuantizar en 16 bits, unas cuatro veces más. Con unos cuantos experimentos se llega enseguida a 100 GB.

¿Cómo veo y elimino los modelos de Ollama?

ollama list
ollama rm llama3.2:3b

ollama list muestra cada modelo con su tamaño; ollama rm elimina uno. No borres a mano archivos de blobs: los modelos comparten capas, y si falta un blob, los demás dejan de funcionar.

¿Cómo elimino modelos de LM Studio y Hugging Face?

En LM Studio, abre My Models y elimina el modelo desde ahí, o mueve su carpeta a la Papelera con LM Studio cerrado. Para Hugging Face, la línea de comandos oficial muestra la caché y te deja elegir qué eliminar:

pip install -U "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli scan-cache
huggingface-cli delete-cache

En las versiones más recientes de la biblioteca, la misma herramienta se llama hf. También funciona mover una carpeta models--… a la Papelera.

¿Puedo tener el mismo modelo guardado dos veces?

Pasa a menudo. Si descargas un modelo en Ollama y lo vuelves a descargar en LM Studio, o una vez más desde un script de Python, acabas con pesos idénticos en dos o tres sitios. Que los archivos tengan exactamente el mismo tamaño es la primera pista; que coincidan sus sumas SHA-256 (shasum -a 256 <file>) lo demuestra. Los nombres de los blobs de Ollama ya son esa suma.

¿Es seguro borrar un modelo local?

Sí, siempre que puedas volver a descargarlo: nada más en el Mac depende de él, salvo las apps configuradas para usarlo. El coste es el tiempo de descarga. Conserva los modelos que hayas ajustado con fine-tuning, fusionado o convertido tú: esos no se pueden volver a descargar.