App Gallery · modelos abiertos y apps, listos para usar
Elige un modelo o una app. Tu Kinesis Grid encuentra las GPU y lo mantiene en marcha.
LLM abiertos como gpt-oss, Gemma, Qwen y DeepSeek, cada uno con su propio chat privado, cualquier modelo de la biblioteca de Ollama y más de 20 apps, de JupyterLab a Grafana. Elige dónde se ejecuta y lo máximo que pagarás, y en pocos clics queda disponible en su propia dirección HTTPS.
Los modelos pequeños se pueden probar en CPU. Los modelos más grandes necesitan una GPU en tu Grid.
Qué incluye
Modelos abiertos y las herramientas que los rodean.
Cada plantilla es una app lista para usar: la imagen, los puertos, los ajustes y el hardware que necesita. Lánzala tal cual o cambia lo que quieras antes. No solo LLM: los notebooks, las herramientas de desarrollo, los paneles y las apps de negocio también están a un clic.
LLM abiertos, cada uno con su propio chat privado
Open WebUI, un chat al estilo de ChatGPT, sobre Ollama: configurado para ti, en GPU de tu Grid.
Elegir modelo personalizado
Cualquier modelo de la biblioteca de Ollama
Busca por nombre, elige un tamaño de hasta 130 mil millones de parámetros y Kinesis dimensiona la memoria de GPU para él. Llama, Mistral, Phi y el resto de la biblioteca.
gpt-oss:120b
OpenAI gpt-oss
1 GPU40 GiB de VRAM
gemma4:31b
Google Gemma 4
1 GPU48 GiB de VRAM
qwen3.6:27b
Qwen 3.6
1 GPU48 GiB de VRAM
deepseek-r1:32b
DeepSeek-R1
1 GPU64 GiB de VRAM
gemma4:e4b
Google Gemma 4
1 GPU16 GiB de VRAMPrueba en CPU
qwen3.5:9b
Qwen 3.5
1 GPU16 GiB de VRAMPrueba en CPU
También en la galería: Microsoft BitNet sobre llama.cpp, que no necesita GPU. Los modelos marcados como Prueba en CPU también pueden arrancar en CPU serverless; los más grandes se ejecutan en una GPU de tu Grid.
Más de 20 apps a su alrededor
Apps populares de código abierto, listas para ejecutarse en tu Grid. La mayoría no necesita ninguna GPU.
Notebooks y herramientas de desarrollo
JupyterLabNotebooks para ciencia de datos y ML
code-serverVS Code en tu navegador
GiteaTu propio servidor Git
Paneles y automatización
GrafanaPaneles y alertas
Uptime KumaMonitorización de disponibilidad y páginas de estado
n8nAutomatización de flujos de trabajo
changedetection.ioAlertas cuando cambia una página web
Apps de negocio
AppsmithHerramientas internas, creadas de forma visual
NocoDBUna base de datos que funciona como una hoja de cálculo
KanboardTableros Kanban para tus proyectos
draw.ioDiagramas en el navegador
Componentes básicos de IA
Whisper ASRVoz a texto como servicio web
QdrantUna base de datos vectorial para RAG
MeilisearchBúsqueda rápida en tus propios datos
LibreTranslateTraducción autoalojada
SearXNGBúsqueda web privada
Archivos y documentos
MinIOAlmacenamiento de objetos compatible con S3
FileBrowserTus archivos, en el navegador
Stirling PDFEdita, combina y convierte PDF
GotenbergDocumentos a PDF mediante una API
Cómo funciona
De la galería a una app en funcionamiento en cuatro pasos.
- 1
Elige una plantilla
Elige un modelo o una app, o indica el nombre de cualquier modelo de Ollama. Cada plantilla muestra las GPU, la memoria y el disco que necesita.
- 2
Elige dónde se ejecuta
Las apps sin GPU pueden ejecutarse en CPU serverless. Las apps con GPU se ejecutan en tu Kinesis Grid: capacidad de Kinesis, tus cuentas en la nube o tus propios servidores, sin superar el precio máximo por hora de GPU que fijes.
- 3
Lanza o personaliza primero
Lanzamiento rápido la inicia tal cual. Personalizar primero abre todos los ajustes: puertos, variables de entorno, hardware y ubicación.
- 4
Úsala en su propia dirección HTTPS
Tu Grid encuentra las GPU e inicia la app. Cuando está lista, responde en su propia dirección HTTPS, con logs y métricas en el portal.
gemma4:31b
Open WebUI con Ollama
Dónde se ejecuta
- Tu Grid encontró una GPU adecuada
- Modelo descargado, chat listo
- Dirección HTTPS activa
Ilustrativo
En marcha
En nuestro benchmark, Kinesis fue 4,1× más rápido que AWS y 6,3× más rápido que Azure.
Medimos un trabajo de principio a fin, registro incluido: un endpoint HTTPS de modelo en producción (vLLM con Gemma 4 31B FP8) en una NVIDIA H100.
- Kinesisunos 27 min · 93 pasos
- AWSunas 1,85 h · 337 pasos
- Azureunas 2,8 h · 483 pasos
HTTPS en un dominio gestionado viene incluido: 0 pasos para el gateway y TLS en Kinesis, frente a 119 en AWS y 219 en Azure.
Kinesis Builder Time-to-Value Benchmark, mayo de 2026. Tiempo real desde el registro hasta un endpoint en línea; un paso es un clic, un comando o un dato de formulario.
Privado por diseño
Tus prompts se quedan en tu Grid.
Un modelo de la App Gallery responde desde las GPU de tu propio Kinesis Grid, no desde la API de un proveedor de modelos. Tus prompts nunca llegan a un proveedor de modelos, y pagas por horas de GPU, no por tokens. Reserva las API de los modelos de frontera para los problemas más difíciles.
- Cambia de modelo cuando salga uno mejor: Gemma 4, Qwen 3.5 y Qwen 3.6 se sumaron a la galería a medida que se lanzaron.
- Tu Grid nunca coloca trabajo en hardware de la comunidad a menos que elijas Kinesis Batches.
- Los Grids son privados de tu organización, salvo que tus administradores los compartan.
- Limita una app a tus propias direcciones IP cuando no deba ser pública.
Resume este contrato de proveedor en cinco puntos.
Estos son los términos clave: un plazo de 24 meses, pago a 60 días y…
Respondido por una GPU de tu Kinesis Grid. Nada llegó a un proveedor de modelos.
Ilustrativo
Incluido en cada app
Todo lo que rodea a la app ya está listo.
Su propia dirección HTTPS
Los certificados se emiten automáticamente y puedes añadir tu propio dominio.
Logs, métricas y una terminal
Sigue el arranque, observa el uso y abre una shell en tu navegador.
Tu Grid la mantiene en marcha
Si una máquina falla o una GPU spot se retira, tu Grid traslada la app a otra máquina adecuada.
Ajustes que puedes cambiar
Puertos, variables de entorno, hardware y ubicación, antes de lanzar o después.
Compartido con tu equipo
Las apps viven en los proyectos de tu organización. Añade a tus compañeros como Viewers o Developers.
Listo para tus agentes
La API REST y el servidor MCP muestran todas las plantillas, así que Claude, ChatGPT o Cursor pueden lanzar una por ti.
Preguntas
Preguntas frecuentes sobre la App Gallery.
- ¿Qué hay en la App Gallery?
- LLM abiertos con interfaz de chat (gpt-oss, Gemma 4, Qwen 3.5 y 3.6, DeepSeek-R1 y Microsoft BitNet), un selector para cualquier modelo de la biblioteca de Ollama y más de 20 apps: notebooks, herramientas de desarrollo, paneles, automatización, búsqueda, almacenamiento y herramientas para documentos. Cada plantilla es una configuración de app completa que puedes lanzar tal cual o cambiar antes.
- ¿Necesito GPU propias?
- No. Tu Kinesis Grid puede usar capacidad de Kinesis, las cuentas en la nube que conectes con una clave de API o servidores propios, en cualquier combinación. Los modelos pequeños, de hasta unos 9 mil millones de parámetros, también se pueden probar en CPU serverless.
- ¿Puedo traer mi propia app o repositorio?
- Sí. Además de la galería, puedes desplegar cualquier imagen de contenedor o compilar desde un repositorio de GitHub o un Dockerfile. Tu app se ejecuta en el mismo Grid, con la misma dirección HTTPS, logs y métricas que las demás.
- ¿Cuánto cuesta?
- La App Gallery en sí no cuesta nada. Pagas por el cómputo en el que se ejecuta tu app: las GPU por hora de GPU, nunca por token, y una GPU spot nunca cuesta más que el precio máximo que fijes. Por el cómputo que aportas, Kinesis cobra en su lugar una pequeña tarifa de Grid. Los detalles están en nuestra página de precios.
- ¿Quién puede acceder a mi app?
- Cualquiera que tenga su dirección HTTPS, así que trata la dirección como una llave. Las plantillas de chat arrancan sin inicio de sesión y algunas apps vienen con una contraseña predeterminada: define tus propias contraseñas, o limita la app a tus direcciones IP, antes de compartirla.
- ¿Qué pasa cuando falla una máquina?
- Tu Kinesis Grid la reemplaza. Encuentra otra máquina que se ajuste a tu app y a tu precio máximo, inicia allí la app y te avisa en tus notificaciones.
Tu próximo modelo está a pocos clics.
Crea una cuenta, elige un modelo o una app, y tu Kinesis Grid encuentra las GPU y lo mantiene en marcha.