Raycast 2.5 permite que las extensiones aporten sus propios modelos de IA al chat
La versión 2.5 acepta en AI Chat modelos servidos por extensiones de su tienda y repasa las integraciones con Ollama, LM Studio, Groq, Cerebras y Vercel.
Raycast ha publicado la versión 2.5 de su lanzador. El cambio de fondo: las extensiones compatibles de su tienda ya pueden aportar modelos de IA, que aparecen como opción en AI Chat una vez terminada la configuración. La actualización repasa además las integraciones con Ollama AI, AI by Vercel, Cerebras, Groq y LM Studio, y añade renombrado de conversaciones, transcripciones de dictado procesadas y búsqueda de aplicaciones por nombres alternativos y palabras clave de Spotlight.
Modelos que llegan desde fuera
Hasta ahora el catálogo de modelos disponibles en AI Chat lo decidía Raycast. Con 2.5, una extensión puede declarar el suyo y el usuario lo selecciona después de configurarla. La lista de integraciones tocadas deja claro por dónde va el interés: Ollama y LM Studio sirven modelos en local, Groq y Cerebras apuestan por inferencia rápida en la nube, y AI by Vercel hace de puente con varios proveedores. Quien trabaje con modelos que corren en su propia máquina gana una vía para tenerlos dentro del lanzador sin montar nada aparte, siempre que exista una extensión que los exponga.
En el uso diario, la versión permite renombrar chats, procesa los transcriptos del dictado y amplía la búsqueda de aplicaciones: además del nombre real, responde a nombres alternativos y a las palabras clave que la app ya tenga registradas en Spotlight.
Correcciones
La nota de la versión cita arreglos en los reintentos contra proveedores de IA y en las aprobaciones de herramientas. También se corrigen fallos de conversión de divisas, de procesado del portapapeles, de atajos de teclado y de instalación de extensiones.
Lo relevante es el modelo de extensibilidad: abre la puerta a que terceros metan modelos propios en AI Chat sin esperar a que Raycast los integre de serie. Con Ollama y LM Studio en la lista, el caso de uso evidente es trabajar con modelos locales sin salir del lanzador. Lo que no cuenta el anuncio es cómo se declara un modelo ni qué requisitos tiene que cumplir la extensión, así que la pregunta práctica —si configurarlo es cosa de un minuto o se convierte en un trámite— queda sin respuesta.
