Nexa SDK

Nexa SDK es sin duda uno de los tiempos de ejecución de IA más versátiles y con visión de futuro con los que he trabajado. La mayor ventaja para mí es cómo abstrae la complejidad del hardware y las diferencias de backend: literalmente puedes ejecutar cualquier modelo en cualquier dispositivo localmente, ya sea texto, visión, audio, voz o incluso generación de imágenes. En cuanto al rendimiento, no le limita a un solo proveedor. Nexa admite NPU de Qualcomm y Apple de fábrica, junto con aceleración de GPU y CPU. Para los desarrolladores, eso es enorme: significa que pueden apuntar a dispositivos móviles, de escritorio y de borde sin tener que reescribir ni reestructurar su código. La compatibilidad de modelos es igualmente impresionante. Nexa maneja GGUF, Apple MLX e integra a la perfección los últimos modelos SOTA como Gemma3n y PaddleOCR. Lo probé tanto con LLM grandes como con canalizaciones de OCR livianas, y la consistencia en el rendimiento fue notable. Lo que más se destaca es su preparación para el futuro: Nexa no solo está vinculado a los modelos y backends actuales: está claramente diseñado para adaptarse a medida que se implementan nuevos hardware y arquitecturas. Esto es fundamental si no quiere quedar atrapado en un ecosistema estrecho.

Como alguien que ejecuta modelos en mi Mac, me encanta ver que el sistema local se hace bien: la compatibilidad con Apple MLX y un rendimiento sólido en el dispositivo es exactamente lo que quiero. Menor latencia, mejor privacidad y sin facturas sorpresa en la nube. Esto hace que la iteración de ideas sea mucho más rápida.

Nexa SDK hace que ejecutar IA local sea increíblemente fácil. Me encanta cómo admite modelos de texto, visión, audio e imagen en cualquier dispositivo, ya sea CPU, GPU o NPU. La flexibilidad con el soporte de Apple y Qualcomm más los modelos SOTA es una gran ventaja. Perfecto para crear y enviar IA rápidamente sin la sobrecarga de la nube.