NightRun: un LLM que arranca desde un USB sin sistema operativo, escrito casi entero por un agente de código

Por Zendoric · 6 de septiembre de 2026.

Un proyecto de código abierto llamado NightRun ha conseguido algo poco habitual: un modelo de lenguaje que arranca directamente desde una memoria USB o una tarjeta SD, sin sistema operativo de por medio. Ni Linux, ni Windows, ni siquiera un kernel genérico corren debajo. Según su propia documentación, el firmware de la máquina (UEFI, el software que sustituye a la vieja BIOS y prepara el hardware antes de ceder el control a un sistema operativo) arranca NightRun directamente, como si fuera él mismo el sistema.

El programa —escrito en Rust, un lenguaje pensado para evitar errores de memoria en código de bajo nivel— carga el modelo entero en la memoria RAM (entre 1,3 y 2,4 GB según el modelo elegido), verifica su integridad con sumas de comprobación mientras lo lee y después sella el almacenamiento: no vuelve a tocarlo. La conversación ocurre sobre un terminal gráfico dibujado por el propio runtime, sin ayuda de ningún compositor de un sistema operativo ajeno. Funciona en PCs x86_64 vía USB y en la Raspberry Pi 5 vía tarjeta SD, donde, al no haber sistema operativo, el propio programa tiene que encargarse hasta de controlar el ventilador.

No hay pila de red: es una decisión de diseño, no una limitación temporal. Una vez cargado el modelo, la máquina no puede recibir ni enviar nada, según describe el propio proyecto. NightRun soporta hoy cuatro modelos pequeños y cuantizados —es decir, con sus parámetros comprimidos a menor precisión numérica para ocupar menos memoria y ejecutarse más rápido— de entre 1.000 y 4.000 millones de parámetros: dos versiones de Llama 3.2 (Meta), Granite 4.1 3B (IBM) y Qwen3 4B (Alibaba). Los benchmarks del propio repositorio, medidos y no proyectados según aclara el proyecto, sitúan el rendimiento en un rango modesto: entre 3 y 20 tokens por segundo en generación según el modelo y el hardware, con cifras notablemente más bajas en una Raspberry Pi 5 real que en un entorno virtualizado con ocho núcleos.

El dato que más llama la atención, sin embargo, no es de rendimiento sino de autoría. Según reconoce el propio proyecto, la mayor parte del código se escribió con Claude Code, el agente de programación de Anthropic, usando el modelo que la propia NightRun llama "Fable 5". No es un detalle menor: el propio autor lo presenta como un test deliberado de hasta dónde se puede empujar a un agente de código cuando el objetivo es un proyecto de sistemas con "requisitos duros de corrección y seguridad", código que arranca antes que cualquier sistema operativo, sin red de seguridad si algo falla.

Ese es, precisamente, el terreno donde los agentes de código solían fallar más: programación de bajo nivel, sin gestor de memoria automático, con núcleos de cálculo escritos a mano para instrucciones vectoriales (AVX2 en procesadores x86, NEON en ARM) y sin margen para errores sutiles. La metodología que describe el proyecto —validar cada salida token a token contra llama.cpp (el motor de referencia de la comunidad para ejecutar estos modelos), pruebas adversariales del analizador de formato de archivo, y un instalador que exige confirmación exacta y escrita antes de borrar un disco— es la que cabría exigir a cualquier ingeniero de sistemas humano. Que un agente la sostenga en un proyecto de este tipo es, más que la novedad del propio NightRun, la noticia de fondo.

Conviene no perder la proporción. Hasta donde indica su propia web, NightRun es un proyecto personal de código abierto, sin empresa ni ronda de financiación detrás, y con una repercusión mínima por ahora: llegó a Hacker News con un solo voto y ningún comentario. Sus cifras de rendimiento —unos pocos tokens por segundo con modelos de 1.000 a 4.000 millones de parámetros— no compiten con nada que corra en la nube ni con los modelos frontera que evaluamos habitualmente en Zendoric. Es, ante todo, una curiosidad de ingeniería, no un producto con vocación de mercado.

Pero esa curiosidad conecta con dos hilos que sí nos importan. El primero es el de la soberanía de la IA local: la corriente que empuja la inteligencia artificial hacia el hardware del propio usuario, sin intermediarios ni nube, que en Zendoric hemos señalado como una de las fuerzas democratizadoras más sanas del sector. NightRun lleva esa idea a su extremo lógico —un dispositivo que, por construcción, no puede fugar datos porque ni siquiera tiene con qué hacerlo—, un diseño con aplicaciones reales en entornos que exigen aislamiento total: sistemas críticos, dispositivos air-gapped, electrónica embebida donde la garantía de "esto no se conecta a nada" vale más que la comodidad de un sistema operativo completo.

El segundo hilo es el de la propia capacidad de los agentes de código. Venimos midiendo su progreso en benchmarks como SWE-bench o Terminal-Bench, que evalúan tareas de desarrollo de software convencional. NightRun es un dato suelto, no una prueba controlada —no hay forma de verificar de manera independiente cuánto del proyecto es obra del agente frente a la supervisión humana—, pero apunta en una dirección que ya intuíamos: los agentes de código empiezan a asomarse a dominios que antes exigían especialistas muy concretos, como el firmware o los kernels de bajo nivel. Si esa tendencia se confirma con proyectos más grandes y más auditados, el efecto a medio plazo no es que desaparezcan los ingenieros de sistemas, sino que su trabajo se desplace: menos horas escribiendo código repetitivo y más supervisando, verificando y decidiendo qué merece construirse. Es la misma lectura que sostenemos para el resto del mercado laboral expuesto a la IA —el trabajo cambia de naturaleza antes de reducirse en volumen— aplicada, esta vez, a quienes escriben el software que hace posible todo lo demás.