Los complementos de LM Studio añaden análisis de imágenes web para LLMs con capacidades visuales.
Un desarrollador ha creado complementos para LM Studio que permiten a los LLM con capacidades visuales obtener imágenes de la web y analizarlas directamente dentro de la aplicación. Los complementos funcionan sin requerir MCP/APIs ni registro, utilizando scripts simples que se pueden instalar con un clic desde el sitio web de LM Studio.
Características Principales
El complemento principal, "analyze-images", permite a los LLM:
- Obtener imágenes de la web para su análisis
- Encadenar herramientas automáticamente según la tarea
- Convertir las imágenes obtenidas en archivos de miniaturas más pequeños para incrustar en el chat y evitar desorden
- Utilizar imágenes de resolución completa para el análisis cuando sea posible
- Incrustar imágenes en las respuestas o usar galerías en tablas markdown cuando los usuarios soliciten múltiples imágenes
El desarrollador también actualizó complementos existentes:
- El complemento Duck-Duck-Go ahora funciona con imágenes
- El complemento Visitar Sitio Web ahora funciona con imágenes
Requisitos y Configuración
Para usar estos complementos, necesitas:
- Un modelo con capacidades visuales (se recomiendan Qwen 3.5 9b o 27b)
- LM Studio con soporte para complementos
El desarrollador compartió configuraciones específicas de Qwen 3.5 que funcionaron bien:
Temperatura: 1 Muestreo Top K: 20 Penalización de Repetición: 1 Penalización de Presencia: 1.9 Muestreo Top P: 0.95 Muestreo Min P: 0
Señaló que la configuración de Penalización de Presencia en 1.9 ayudó a solucionar problemas de repetición y evitar bucles.
El mensaje del sistema utilizado fue: "Eres un asistente capaz, reflexivo y preciso. Prioriza siempre ser veraz, matizado, perspicaz y eficiente, adaptando tus respuestas específicamente a las necesidades y preferencias del usuario. Investiga antes de responder las preguntas: utiliza tanto el razonamiento como las llamadas a herramientas para sintetizar una conclusión adecuada."
Enlaces de Complementos
- Complemento Analizar Imágenes: https://lmstudio.ai/vadimfedenko/analyze-images
- Duck-Duck-Go reworkeado: https://lmstudio.ai/vadimfedenko/duck-duck-go-reworked
- Visitar Sitio Web reworkeado: https://lmstudio.ai/vadimfedenko/visit-website-reworked
El desarrollador también compartió una Plantilla de Mensaje Jinja en Pastebin que ayudó a solucionar errores en las llamadas a herramientas.
📖 Leer la fuente completa: r/LocalLLaMA
👀 Ver también
El experimento de revisión de código cara a cara compara tres herramientas de IA en la misma base de código.
Un experimento en video prueba Codex, Claude Code y Claude Code con Sextant en tareas idénticas de revisión de código, con Codex verificando los hallazgos y juzgando qué informe es más valioso. El enfoque está en cómo el flujo de trabajo y la estructura afectan lo que la IA nota y prioriza.
SLayer: Una capa semántica de código abierto para agentes de IA que aprende de las consultas
SLayer es una capa semántica ligera y embebible que permite a los agentes de IA consultar bases de datos, gestionar modelos y aprender de las interacciones a través de MCP, REST, CLI o Python.
Marketing Wisdom MCP: Búsqueda Semántica Gratuita para Perspectivas de Startups
Un servidor MCP gratuito proporciona búsqueda semántica en 6.700 ideas de 1.040 episodios de los podcasts My First Million y Starter Story. Ofrece cuatro herramientas para consultar la sabiduría de fundadores sobre crecimiento, marketing y estrategias empresariales.
Ctxpact: Proxy de Compactación de Contexto para LLMs Locales
Ctxpact es un proxy compatible con OpenAI que comprime entradas de gran tamaño para LLMs locales con ventanas de contexto de 16k, utilizando una canalización de 3 etapas que incluye estrategias de DCP, resumen y extracción. Los benchmarks muestran 110k tokens comprimidos a 12k con una precisión de comprensión lectora de 8/8.