fm, el modelo de IA local que Apple ha metido en la Terminal de macOS 27

Por Alan Sonny

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Apple ha puesto un modelo de IA local al alcance de cualquier Mac con macOS 27: el sistema incluye fm, una herramienta de línea de comandos que da acceso desde Terminal al modelo de lenguaje que se ejecuta en el propio equipo, sin cuenta, sin conexión y sin coste por token. La herramienta, presentada en la WWDC 2026, se ha hecho viral en redes en los últimos días y, como ha detallado Appleismo, funciona tal y como se anuncia en lo básico, aunque algunas de las cifras que circulan no están confirmadas.

Las claves de fm, el modelo de IA de Apple en Terminal, en 30 segundos

fm viene preinstalado en macOS 27 y usa el modelo de Apple Intelligence que se ejecuta en el propio Mac.
Permite hacer preguntas, mantener chats, forzar respuestas en JSON y levantar una API local compatible con Chat Completions.
El modelo local ronda los 3.000 millones de parámetros y tiene un contexto reducido.
La opción para usar Private Cloud Compute se mostró en la WWDC, pero no está en macOS 27.0.
Sirve para resumir, extraer, clasificar y reescribir, no para código ni datos del mundo.

La captura publicada por Appleismo muestra lo que aparece al escribir fm en una Terminal de macOS 27: la ayuda de «Apple Foundation Models CLI», con siete órdenes y un único modelo disponible, system, descrito como el modelo de Apple en el dispositivo y marcado como predeterminado.

Qué es fm y cómo se usa

fm es la puerta de entrada en Terminal al framework Foundation Models, el mismo que Apple ofrece a los desarrolladores para integrar su modelo en apps. Según la sesión 334 de la WWDC 2026, usarlo es tan sencillo como abrir una ventana de Terminal, escribir fm respond seguido de la pregunta y pulsar Intro. Antes de la primera consulta hay que aceptar la licencia, una sola vez para todo el Mac, y comprobar que el modelo ya se ha descargado:

sudo fm license
fm available
fm respond "Resume en tres puntos qué es un SSD NVMe"

Las órdenes disponibles son available (comprueba si el modelo está listo), chat (sesión interactiva), count-tokens (cuenta tokens de un texto), license, respond (una respuesta única, pensada para scripts), schema (genera esquemas para salida estructurada) y serve (un servidor local con API de Chat Completions). Entre las opciones destacan --instructions para fijar el papel del modelo, --stream o --no-stream, --image para añadir una imagen y --schema para obligarle a responder en JSON.

Con esas piezas se pueden montar flujos útiles sin salir del Mac. Por ejemplo, pasar un texto por tubería con unas instrucciones, o extraer datos estructurados de una lista:

cat notas.txt | fm respond --instructions 'Resume este texto en cinco viñetas'
fm schema object --name Persona --string nombre --int edad > persona.json
fm respond 'Ana tiene 34 años y vive en Bilbao' --schema persona.json

Las conversaciones de fm chat pueden guardarse y retomarse: según la guía de mac.install.guide, se almacenan en ~/.fm/sessions/ y se recuperan con --continue o --resume. Esa misma guía advierte de un detalle práctico: si se pasa texto por tubería y además se escribe una pregunta en la línea de órdenes, la entrada canalizada se descarta, así que conviene usar --instructions.

Una API local para otras aplicaciones

La orden fm serve arranca un servidor HTTP en el propio Mac con una interfaz compatible con la API de Chat Completions de OpenAI, de modo que herramientas pensadas para modelos en la nube pueden apuntar al modelo de Apple cambiando solo la dirección. En la prueba publicada por BestHub, el servidor se lanzó con fm serve --host 127.0.0.1 --port 8765 y respondió a las rutas /v1/models y /v1/chat/completions con el modelo system. Las fuentes consultadas no confirman un puerto por defecto, y el puerto 1976 que circula en redes no aparece en la documentación revisada.

Hay una cuestión de licencia abierta. En los foros de desarrolladores de Apple, un usuario preguntó si una app distribuida puede usar fm serve por programa, ya que el aviso legal de la herramienta prohíbe acceder a los modelos de Apple de forma programática salvo cuando esté expresamente permitido. La respuesta de Apple remitió al acuerdo de licencia del programa de desarrolladores sin dar un sí o un no. Para uso personal en el propio equipo no hay dudas, pero quien piense en un producto debería revisarlo antes.

Para quien prefiera Python, Apple publica además el paquete apple_fm_sdk, que se instala con pip y permite sesiones, salida estructurada, imágenes y herramientas desde código. Según la WWDC, necesita Python 3.10 o posterior, Xcode y un Mac con Apple Silicon.

Lo que está confirmado y lo que no

El mensaje viral acierta en lo esencial: fm es gratuito, privado, funciona sin conexión y ya viene instalado. Otras afirmaciones no se sostienen tan bien con la información disponible:

Tamaño del modelo: el modelo local, system, ronda los 3.000 millones de parámetros, según mac.install.guide. La misma guía indica que Apple Intelligence ocupa hasta 14 GB en Macs con M3 o posterior y al menos 12 GB de memoria, y hasta 8 GB en el resto, pero no hay documentación que hable de un modelo de unos 20.000 millones de parámetros en esos equipos.
Contexto: mac.install.guide habla de 4.096 tokens compartidos entre instrucciones, pregunta y respuesta, mientras que BestHub midió 8.192 tokens en un Mac mini con macOS 27.0.1. La cifra exacta puede variar según el equipo y la versión.
Private Cloud Compute: Apple mostró en la WWDC la opción --model pcc, que envía la petición a un modelo mucho mayor en sus servidores privados y tiene límites de uso. Según mac.install.guide, no está disponible en macOS 27.0, y el único modelo aceptado es system. Los 32.000 tokens de contexto que se le atribuyen no aparecen en las fuentes consultadas.
Fecha de conocimiento: ninguna de las fuentes revisadas confirma que el modelo tenga datos congelados en 2024.

Lo que sí coincide en todas las fuentes es el uso recomendado. Apple describe el modelo local como adecuado para resumir, extraer información, clasificar, reescribir y escritura creativa breve, y desaconseja usarlo para código, matemáticas, razonamiento lógico o preguntas de conocimiento general. En las pruebas de mac.install.guide inventó una orden inexistente de Homebrew y dio una versión equivocada de macOS, aunque resumió y etiquetó bien los textos de prueba. Es una herramienta útil para trabajo acotado sobre textos propios, no un sustituto de los grandes modelos en la nube. Encaja con el debate que Noticias.ai analizó en IA local en 24 GB frente a OpenAI y Anthropic: para tareas rutinarias sobre datos propios, un modelo pequeño ya instalado y sin factura puede cubrir parte del trabajo que hoy se paga por API, y la compatibilidad con Chat Completions facilita probarlo sin reescribir herramientas.

Para usar fm hace falta macOS 27, que solo funciona en Macs con Apple Silicon, y tener Apple Intelligence activado, con el modelo descargado en segundo plano tras la instalación. Quien busque más hardware para IA local puede consultar la guía de Noticias.ai sobre qué GPU comprar para ejecutar LLMs en local en 2026.

Preguntas frecuentes

¿Qué es fm en macOS 27?

Es una herramienta de línea de comandos preinstalada en macOS 27 que permite usar desde Terminal el modelo de lenguaje de Apple que se ejecuta en el propio Mac, sin conexión ni coste por consulta.

¿Qué Mac necesito para usar fm?

Un Mac con Apple Silicon y macOS 27, con Apple Intelligence activado y el modelo descargado. Hay que aceptar la licencia una vez con sudo fm license.

¿Puede fm usar Private Cloud Compute?

Apple mostró la opción –model pcc en la WWDC 2026, pero según las fuentes consultadas no está disponible en macOS 27.0, donde el único modelo es system.