Quina és la millor IA en català i com tenir-ne una de privada a casa

Fer servir el català en entorns digitals és cada cop més fàcil (gràcies als bots de conversa i la intel·ligència artificial generativa), però hi ha algunes IA que l'integren millor que d'altres.

GPT, Claude, Qwen, Llama... Amb tants grans models de llenguatge (LLM) disponibles, quin és el millor per fer-nos entendre en el nostre idioma i així evitar la diglòssia digital que minoritza el català en la tecnologia quotidiana?

Per respondre aquesta pregunta, l'associació Sofcatalà ha desenvolupat un mètode que permet comparar els models de forma objectiva, "independent i reproduïble".

N'hem parlat amb Jordi Mas, de Softcatalà, que assegura que, de moment, ja tenen respostes: "Entre els grans models, tots funcionen prou bé. No n'hi ha cap en què diguis: 'El català està trencat'", explica.

On hi ha més matisos és entre els models d'IA de pesos lliures, és a dir, aquells models més petits, lleugers i que es poden descarregar de manera gratuïta, modificar (fer-hi "fine-tuning") i utilitzar en local, en un ordinador de casa o, fins i tot, en un telèfon intel·ligent. No són tan potents com els que lideren el mercat, però són més que suficients per a la majoria de tasques.

Un dels grans beneficis d'aquest tipus de models més petits és que garanteixen la privacitat: poden executar-se de manera local, completament desconnectats d'internet i, per tant, no envien dades a fora.

La millor IA en català, privada i en local

Aquesta és una de les preguntes concretes que Softcatalà volia respondre amb el mètode que han ideat per avaluar com es comporta una IA amb el català:

La resposta, després de comparar metòdicament 19 models diferents, la donen en forma de recomanació oficial: Gemma 3, la tercera generació del model lleuger i de pesos lliures de Google, és el millor com a model de llenguatge.

El guanyador de la comparativa de Softcatalà "és el model més capaç que es pot executar en un sol xip GPU o TPU", fins i tot dins d'un telèfon intel·ligent, segons Google.

Pel que fa específicament a les transcripcions en català, Softcatalà recomana Whisper medium. Tots dos són models que l'organització ja utilitza de forma interna, de manera que "més enllà de l'avaluació quantitativa", expliquen, també compten amb "experiència qualitativa".

Com s'han triat i comparat els models d'IA analitzats?

"Sempre hem apostat per la sobirania tecnològica i per les tecnologies lliures", diu, i per això en la comparativa de models d'IA han analitzat, principalment, opcions lliures, lleugeres i privades, desenvolupades per empreses contrastades, que poden funcionar en local.

Tal com explica Jordi Mas, "quan tu treballes en local, la informació no surt del teu ordinador", i aquesta és la característica que els converteix en els models més respectuosos amb la privacitat.

En la comparativa, entre els 19 models, Softcatalà hi ha inclòs els grans, però "només com a referència" per contraposar-los als més petits, explica Mas: "Avaluem també els models grans perquè són els que fa servir la gent" i per saber "on és el sostre".

Tots "estan prou bé", però no són totalment gratuïts, no ofereixen privadesa i necessiten molts recursos. Com més gran és el model, més consumeix: els grans models utilitzen entre 80 i 150 vegades més memòria i computació que els models locals.

Pràcticament tot el que preguntes als grans models d'IA (Gemini 3, GPT 5, Claude Opus...) s'envia als servidors de l'empresa que l'hagi desenvolupat i s'acaba convertint en dades d'entrenament, accessible als treballadors de l'empresa. De fet, grans models Claude Opus, GPT 5 o Gemini 3 no es poden instal·lar en un dispositiu propi i depenen d'internet per connectar-se als servidors, al núvol, de Google, OpenAI o Anthropic.

Per això, la majoria dels models escollits són els petits, que "la gent pot fer servir en el seu ordinador de forma local" i que "es poden distribuir de franc."

"Ens escriu molta gent que vol fer transcripcions en local, que fa reunions de partits polítics, amb advocats, amb metges... i això no volen que pugi al núvol", explica Jordi Mas.

El que han fet des de Sofcatalà és mesurar la capacitat de models com Gemma 3 (Google), Mistral, LLaMA (Meta), Qwen (Alibaba) o EuroLLM en "tasques reals en català: reformular frases, detectar errors gramaticals, respondre preguntes sobre la Viquipèdia, fer resums o traduir de l'anglès al català i viceversa", ens comenta Jordi Mas.

Cadascuna de les proves del sistema de comparació, que està disponible en obert i es pot consultar i reproduir, dona com a resultat una xifra que n'indica el rendiment en la tasca. Softcatalà també ha definit cadascun dels valors: mesuren des de la capacitat d'un model de seguir instruccions en català fins a la seva capacitat de resum i comprensió lectora.

El resultat el presenten en un índex agregat, el CLAM:

Què necessites per instal·lar un model d'IA a casa?

Softcatalà no només prioritza els models de pesos lliures per fer-ne comparatives, sinó que també ensenya com executar-los "en local".

"Molts usuaris ens feien arribar qüestions i vam decidir crear unes guies sobre com fer-ho", recorda Jordi Mas, que afegeix: "Veiem un moviment on certes coses comencen a traslladar-se del núvol cap als ordinadors privats."

Pel que fa als models de pesos lliures, que es poden instal·lar a casa, la principal limitació és el hardware, el maquinari que tens disponible a casa: com "més memòria, més capaços" són els models.

Fins fa relativament poc, però, els requeriments tècnics eren massa alts. Això ha anat canviant, explica Mas, ja que "la capacitat del maquinari ha anat avançant i des de fa més o menys un any ja comença a ser més possibilista".

Els requisits mínims són un ordinador amb 16GB de RAM, tot i que Softcatalà en recomana de 32GB, 15GB - 30GB d'espai lliure en el disc i un ordinador de menys de cinc anys. Softcatalà ha publicat una extensa guia amb tots els passos a seguir i els conceptes que cal saber.

Tot i que encara s'ha de bregar per veure el català en el mòbil i l'ordinador, els models generatius de llenguatge han facilitat que puguem mantenir una conversa amb llenguatge natural amb les intel·ligències artificials. Tan natural, que podem fer-hi servir el nostre idioma i, cada vegada més, fer-ho des de la privacitat de casa.