Entiende cualquier PDF sin leerlo entero.

Una herramienta gratuita que resume documentos, genera esquemas y listas de entidades, y responde preguntas sobre ellos con un modelo de lenguaje que se ejecuta en tu dispositivo: sin claves de API, sin envíos, sin tarifas por página. Está dirigida a estudiantes con listas de lectura, investigadores que seleccionan artículos y profesionales que necesitan los datos clave de informes y contratos largos.

PDF, DOCX, TXT y Markdown funcionan por igual, hay dos modelos pequeños de pesos abiertos entre los que elegir, y cada ejecución se guarda en un historial local al que puedes volver semanas después.

Cómo funciona

El texto del documento se extrae en el dispositivo: pdf.js recorre un PDF página a página, los DOCX se desempaquetan localmente y los textos y Markdown se leen directamente. Los documentos que caben en una ventana de contexto se analizan de una sola vez; los más largos se cortan por los límites de página en partes de unos 8.000 caracteres. Cada parte se resume por separado (mapa) y los resúmenes parciales se destilan en un brief final (reduce), de modo que el resultado cubre todo el documento y no solo su inicio.

Las respuestas se muestran en streaming token a token, con progreso en vivo durante la fase por partes. Todo se exporta como Markdown listo para pegar.

Seis tareas, dos modelos

Seis modos cubren los trabajos habituales: Resumen empieza con una visión general de un párrafo y los puntos más importantes; Puntos clave extrae hechos, cifras, fechas y acciones en una lista; Esquema produce un esquema Markdown jerárquico de toda la estructura; Entidades agrupa personas, organizaciones, lugares, fechas y términos; Explicación sencilla reescribe el documento en un lenguaje llano que entiende un estudiante de secundaria; y Hacer una pregunta responde únicamente con el contenido del documento e indica cuando la respuesta no figura en él.

Dos modelos ONNX cuantizados (q4f16) se ejecutan localmente mediante Transformers.js: HuggingFaceTB/SmolLM2-1.7B-Instruct (unos 1 GB) y onnx-community/Qwen2.5-1.5B-Instruct (unos 1,1 GB). Ambos responden en el idioma del documento, salvo que tu pregunta esté en otro idioma.

Historial local de ejecuciones

Cada ejecución correcta —nombre del documento, tarea, modelo, pregunta, duración, número de páginas y salida completa— se guarda en el almacenamiento local del navegador. El panel de historial permite restaurar un brief anterior, volver a copiarlo o borrar entradas sueltas; como no hay cuenta, nada se sincroniza con la nube. El plan gratuito conserva las 20 ejecuciones más recientes; Pro, 100, y la más antigua se descarta automáticamente.

WebGPU, modo CPU y PDF escaneados

Se recomienda encarecidamente Chrome o Edge con WebGPU: la generación es lo bastante rápida como para parecer conversacional. Sin WebGPU los modelos corren en CPU mediante WebAssembly: todas las tareas funcionan, pero un documento largo puede tardar bastante y la interfaz te avisa desde el principio con honestidad. Los PDF de solo imágenes no tienen capa de texto legible; se detecta y se sugiere pasar primero por la herramienta de OCR. Los modelos se descargan una vez desde el hub abierto y se cachean para uso sin conexión.

Límites gratuitos y Pro

El plan gratuito procesa documentos de hasta 120 páginas con ejecuciones ilimitadas y un historial local de 20 entradas. Pro sube a 600 páginas y 100 ejecuciones. Un documento por encima del límite aporta sus primeras páginas con un aviso claro sobre cuántas se omitieron; no hay un tope estricto de envío porque no se envía nada: el límite práctico es la memoria de tu equipo y tu paciencia. Ambos planes incluyen uso comercial, sin marcas de agua ni cuota mensual.

Expectativas honestas y privacidad

Un modelo local de 1,5–1,7 mil millones de parámetros resume con fidelidad y responde bien a preguntas factuales basadas en el texto, pero no es un chatbot de frontera en la nube: para razonamiento abierto, toma su salida como un primer borrador rápido y verifica las cifras en la fuente. Las fichas de modelo de SmolLM2 y Qwen2.5 son públicas en el hub.

Artículos, contratos, documentos médicos y notas internas nunca abandonan tu máquina tras la descarga única del modelo. Ese es el punto central de la herramienta: poder resumir con seguridad material que jamás pegarías en un LLM en la nube.