NexaSDK for Mobile
Nexa AI (acquired by Qualcomm) · Programación · Otro
NexaSDK for Mobile es un kit de desarrollo que ejecuta modelos de IA directamente en el teléfono en lugar de un servidor en la nube. Maneja modelos de texto, imagen y audio sobre hardware NPU, GPU y CPU en Android y iOS, así que las apps pueden responder prompts, transcribir voz o leer imágenes sin una ida y vuelta a la red. El SDK es gratuito y de código abierto, lo que lo vuelve un punto de partida práctico para equipos que quieren inferencia de IA en el dispositivo sin construir un motor desde cero.
Acerca de NexaSDK for Mobile
Qué es NexaSDK for Mobile
NexaSDK for Mobile es un SDK de inferencia de IA en el dispositivo de Nexa AI, una empresa que Qualcomm adquirió en 2025. Da a los desarrolladores de apps un solo motor para modelos de IA locales, así no escriben código de aceleración aparte para cada chip dentro de un teléfono.
La propuesta es simple. La IA en la nube se construye rápido pero responde lento, necesita conexión y envía los datos del usuario al servidor de otro. Ejecutar el modelo en el dispositivo arregla las tres cosas, y el SDK se encarga de la parte complicada: elegir el procesador correcto y mantener la inferencia eficiente. Menos código, menos sorpresas.
El mayor pero es el hardware. Las mejores ganancias de rendimiento vienen de la NPU, y esas mejoras dependen de tener un chip Snapdragon reciente con un formato de precisión compatible. En teléfonos viejos o de gama media, el SDK recurre a la CPU o la GPU. Los modelos pequeños igual funcionan ahí. Los modelos de lenguaje grandes sufren con la velocidad y el consumo de batería. También es una herramienta para desarrolladores, así que los usuarios finales nunca la tocan directamente. Solo sienten si una app responde rápido sin comerse su batería.
Cómo empezar
- Baja el SDK desde el repositorio de GitHub de Nexa AI o instálalo con el gestor de paquetes de la plataforma para tu app.
- Elige un formato de modelo que el motor soporte, como GGUF, MLX o el formato .nexa propio de Nexa AI, y descarga un modelo que quepa en la memoria de tu teléfono.
- Escoge un motor de cómputo para la inferencia: NPU para velocidad y eficiencia, o CPU y GPU para cubrir más dispositivos.
- Conecta el modelo a tu app a través del servidor de API compatible con OpenAI que viene con el SDK.
- Prueba en un dispositivo real y vigila el uso de memoria y batería antes de publicar, porque los resultados de escritorio no se trasladan al teléfono.
Información del producto
Un vistazo rápido a los precios, las plataformas compatibles y el rendimiento de NexaSDK for Mobile.
Ideal para
Los usuarios, tareas y casos de uso en los que esta herramienta encaja mejor.
Usuarios
- Desarrolladores de Android y iOS
- Equipos con requisitos de privacidad o sin conexión
- Prototipadores
Tareas
- Ejecutar un modelo de lenguaje pequeño sin conexión
- Transcripción de voz
- Tareas de imagen y visión
- Llamadas a funciones
Casos de uso
- Una app de notas o chat que mantiene las conversaciones en el dispositivo
- Trabajo de campo con señal irregular
- Funciones sensibles a la batería
Funciones clave
Un solo motor para NPU, GPU y CPU
El SDK corre modelos en el procesador que esté disponible, y se apoya en la NPU cuando el teléfono tiene una. Eso importa porque la NPU está hecha para trabajo de IA. Según Nexa AI, un modelo Granite pequeño alcanzó 92 tokens por segundo en la NPU de un teléfono Snapdragon 8 Elite, frente a 40 tokens por segundo en la CPU, con hasta 9 veces mejor eficiencia energética en la NPU. Menos consumo en la misma tarea es la diferencia entre una función que activas y una que dejas apagada.
Varios formatos de modelo
NexaSDK for Mobile lee GGUF, MLX y el formato .nexa propio de Nexa AI. La variedad te da margen para elegir un modelo que ya existe en un formato que el motor entiende, en vez de convertir todo tú mismo. Los modelos cuantizados son la opción práctica en teléfonos. La memoria y el almacenamiento van justos.
Cobertura de texto, imagen y audio
El motor maneja más que texto. Soporta modelos de visión y audio, así que una app puede leer una foto, comparar dos imágenes o trabajar con audio grabado en la misma configuración. Para apps que mezclan modalidades, eso es una integración en vez de varias.
Servidor de API compatible con OpenAI
El SDK trae un servidor de API que replica la interfaz de OpenAI, incluidas las llamadas a funciones por esquema JSON y el streaming. Si tu código ya habla con un modelo en la nube, moverlo a uno local es casi cosa de apuntarlo al servidor en el dispositivo. Para equipos que sopesan IA en la nube frente a IA en el dispositivo, eso baja el costo de cambiar.
Aceleración por hardware en Snapdragon
La integración de Qualcomm apunta a la NPU Hexagon, la GPU Adreno y la CPU Oryon en plataformas Snapdragon, con soporte para formatos de baja precisión como INT4 e INT8. Los desarrolladores eligen el motor que encaja con la tarea en vez de ajustar cada dispositivo a mano. Aquí es donde la inferencia en NPU Snapdragon se gana su lugar en los teléfonos Android.
Soporte de modelos desde el primer día
Los nuevos modelos abiertos se añaden a medida que salen, en los distintos backends de hardware. Si esperas que un modelo reciente corra localmente, ese tiempo importa, porque un modelo que solo corre en la nube no ayuda a una app sin conexión.
Ventajas y desventajas
Ventajas
- Gratuito y de código abierto, así que no hay costo de licencia para probarlo.
- Un solo motor cubre NPU, GPU y CPU, lo que reduce el trabajo por dispositivo.
- Ganancias reales de eficiencia en la NPU, con cifras publicadas de velocidad y consumo.
- El servidor compatible con OpenAI facilita mover código en la nube existente a un modelo local.
- Maneja modelos de texto, imagen y audio en una sola configuración.
Desventajas
- El mejor rendimiento necesita un teléfono Snapdragon reciente, así que los resultados varían mucho entre dispositivos y los teléfonos viejos recurren a inferencia más lenta en CPU o GPU.
- Los modelos grandes están limitados por la memoria del teléfono, y correr un modelo grande en la CPU gasta batería y frena las respuestas.
- Es un SDK para desarrolladores, así que no hay una app lista para que un usuario no técnico la abra y la use.
Preguntas frecuentes
Ejecuta modelos de IA localmente dentro de apps de Android e iOS. Funciones como chat, transcripción y lectura de imágenes trabajan sin enviar datos a un servidor en la nube. Úsalo cuando quieras respuestas rápidas, soporte sin conexión o más control sobre los datos del usuario.
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Alternativas a NexaSDK for Mobile
Forefront
Forefront · ProgramaciónForefront es una plataforma web para construir con IA de código abierto. Te deja ajustar los principales modelos de lenguaje de código abierto con tus propios datos, evaluar cómo rinden y ejecutarlos a través de una API o exportarlos para alojarlos tú mismo. Los desarrolladores que quieren la comodidad de una plataforma cerrada pero insisten en ser dueños de sus modelos y sus datos son el público objetivo.
Startkit
StartKit.AI · ProgramaciónStartkit es un boilerplate para crear productos de SaaS con IA y wrappers de IA. Piénsalo como un boilerplate para startups de IA con las partes aburridas ya conectadas: autenticación, pagos con Stripe y Lemon Squeezy, límites de uso, correo transaccional y un kit de inicio de API de IA que habla con OpenAI, Anthropic, Groq o Llama. Clonas el repositorio, pones tu precio y te dedicas a la parte del producto por la que la gente paga de verdad. Está hecho con Next.js sobre React y Tailwind, así que buena parte del código boilerplate ya te resulta familiar.
Testim
Tricentis · ProgramaciónTestim es una plataforma de automatización de pruebas impulsada por IA para crear y ejecutar pruebas de extremo a extremo en aplicaciones web, móviles y Salesforce. Se apoya en el aprendizaje automático para mantener las pruebas estables cuando cambia una interfaz, así que los equipos dedican menos tiempo a reparar selectores rotos. No está nada mal para una herramienta de pruebas automatizadas que puedes empezar a usar hoy mismo. Creas pruebas grabando acciones en un navegador y luego añades JavaScript cuando necesitas más control. Es una opción sólida para equipos de QA con mucho trabajo.