Brave Leo, el asistente IA integrado que protege tu navegación profesional
Brave incorpora Leo, un asistente de IA en el navegador que procesa consultas sin registrar ni entrenar con tus datos, ideal para profesionales que manejan información confidencial.
Brave ha lanzado Leo, un asistente de IA integrado en el navegador que funciona como una barra lateral y no como una extensión externa. A diferencia de Gemini, Perplexity o ChatGPT, Leo no almacena ni utiliza tus conversaciones para entrenar modelos. Cada petición se envía a través de un proxy que elimina la IP y se descarta tras generar la respuesta, garantizando que la información sensible no persista en los servidores de Brave.
Leo llega preinstalado en todas las versiones de Brave (Windows, macOS, Linux, Android e iOS). La instalación es idéntica a la de Chrome, ya que ambos comparten el motor Chromium, por lo que la migración es casi transparente. No se requiere cuenta ni proceso de registro; el acceso se hace mediante el icono en la barra de herramientas o desde la barra de direcciones en escritorio.
En su capa gratuita, Leo ofrece varios modelos: Llama 3.1 de Meta, Qwen 3 de Alibaba, Claude Haiku 3.5 de Anthropic y varios modelos GLM. La suscripción Premium, a 14,99 USD al mes (o 149,99 USD al año), añade Claude Sonnet 4, DeepSeek R1, Kimi K2.5 y otros modelos de última generación, además de límites de tasa más altos y prioridad en picos de uso. La privacidad no cambia con la suscripción; el pago se gestiona mediante un token que separa la facturación del historial de chats.
Una característica distintiva es la conciencia de página: Leo puede leer el contenido activo del navegador y responder sin que el usuario tenga que copiar‑pegar texto. Esto simplifica flujos como resumir artículos de arXiv, extraer métricas de tarjetas de modelo o explicar fragmentos de documentación técnica. Para usuarios que requieren máxima confidencialidad, Brave introdujo en abril de 2026 Ocelot, un modelo local‑first que ejecuta la inferencia en el propio hardware, evitando cualquier tránsito de datos.
Leo también soporta el enfoque BYOM (Bring Your Own Model), permitiendo conectar modelos locales o usar claves API de terceros. Esta flexibilidad lo coloca como una opción viable para equipos que ya utilizan Ollama u otras infraestructuras de modelo propio.
En resumen, Leo ofrece una alternativa con fuerte enfoque en privacidad para profesionales que manejan datos propietarios, sin sacrificar la capacidad de usar modelos de gran escala. Queda por ver cómo evoluciona su roadmap y si la comunidad adoptará el modelo local Ocelot como estándar para tareas críticas.
