Instalar KataGo en 2026: Guía para Windows, Mac y Linux

KataGo es una de las IAs de Go de código abierto más potentes disponibles hoy en día. Ya sea que quieras entender dónde te equivocaste en una partida, explorar movimientos alternativos o estudiar jugadas de nivel profesional, KataGo te ofrece análisis jugada a jugada con tasas de victoria, estimaciones de puntuación y las mejores variaciones.

Esta guía te acompaña paso a paso en la instalación de KataGo en Windows, macOS o Linux, y su conexión con StoneBase para una experiencia de revisión fluida.

Paso 1: Descargar KataGo

Necesitas el motor de KataGo. Se recomienda una GPU (NVIDIA, AMD o Apple Silicon) — KataGo también funciona en CPU, pero una GPU hace que el análisis sea mucho más rápido.

Visita la página de releases de KataGo y descarga la versión adecuada para tu sistema.

KataGo en Windows

• GPU NVIDIA: Descarga la versión CUDA o TensorRT (ej., katago-vX.X-cuda-windows.zip).
• GPU AMD o solo CPU: Descarga la versión OpenCL.

Extrae el zip en una carpeta que recuerdes, como C:\KataGo.

KataGo en macOS

• Apple Silicon (M1/M2/M3/M4): Usa el backend Metal — instala con Homebrew (brew install katago) o descarga la versión de macOS desde la página de KataGo.
• Mac Intel: Usa el backend OpenCL.

Tras descargarlo, puede que necesites hacer ejecutable el binario: chmod +x katago.

KataGo en Linux

• GPU NVIDIA: Descarga la versión CUDA o TensorRT.
• GPU AMD: Descarga la versión OpenCL.
• Solo CPU: Descarga la versión Eigen.

Haz el binario ejecutable con chmod +x katago y colócalo en una ruta como ~/katago.

Paso 2: Descargar una Red Neuronal

KataGo necesita un archivo de red neuronal (el “cerebro” que evalúa las posiciones):

• Red predeterminada (recomendada): Descarga kata1-b18c384nbt-s9996 o una más reciente desde la página de redes de KataGo. La red de 18 bloques ofrece un gran equilibrio entre velocidad y fuerza.
• Redes más grandes (más fuertes pero más lentas): Las de 40 y 60 bloques requieren más potencia de GPU. Úsalas solo si tienes una GPU moderna con suficiente memoria.

Guarda el archivo de red en la misma carpeta que el binario de KataGo.

Paso 3: Configurar el Archivo de Configuración

KataGo usa un archivo de configuración que controla su comportamiento. Encontrarás ejemplos en la descarga de KataGo.

Importante: StoneBase usa el modo de motor de análisis de KataGo, no el modo GTP. Asegúrate de usar un archivo de configuración de análisis (ej., analysis_example.cfg), no una configuración GTP (ej., default_gtp.cfg). Usar el formato incorrecto impedirá que KataGo arranque correctamente.

Si no estás seguro de qué configuración usar, StoneBase puede proporcionarte una. En la página de configuración del Motor, haz clic en Download example KataGo analysis config para obtener una plantilla lista para usar.

Ajustes clave a revisar:

• numSearchThreads: Hilos que usa KataGo para la búsqueda. Empieza con 1-2 para la mayoría de GPUs.
• maxVisits: Número máximo de posiciones a evaluar por movimiento. 500-1000 es un buen punto de partida.

Para la mayoría de usuarios, la configuración de análisis predeterminada funciona bien tal cual.

Paso 4: Instalar StoneBase

StoneBase es la aplicación de escritorio gratuita que conecta con KataGo y te ofrece una interfaz completa de revisión. Descarga la última versión desde la página de releases en GitHub y elige el instalador:

• Windows: Descarga StoneBase-X.Y.Z.msi, haz doble clic, sigue el asistente.
• macOS: Descarga StoneBase-X.Y.Z.dmg, arrastra StoneBase a Aplicaciones. En la primera ejecución, macOS puede bloquear la app — ve a Ajustes del Sistema > Privacidad y seguridad y haz clic en Abrir de todos modos.
• Linux: Descarga stonebase_X.Y.Z_amd64.deb e instala con sudo dpkg -i stonebase_X.Y.Z_amd64.deb.

Paso 5: Configurar KataGo en StoneBase

Abre StoneBase y ve a Settings. En la sección de KataGo, configura:

1. Ruta del binario de KataGo: Apunta al ejecutable katago del Paso 1.
2. Ruta de la red neuronal: Apunta al archivo .bin.gz del Paso 2.
3. Ruta del archivo de configuración: Apunta al .cfg de análisis del Paso 3. Si aún no tienes uno, puedes hacer clic en Download example KataGo analysis config en la página de ajustes para obtener una plantilla lista para usar.

Haz clic en Save y StoneBase verificará la conexión. Si todo está configurado correctamente, verás un mensaje de confirmación.

También puedes ajustar los parámetros de análisis (máximo de visitas, hilos, variaciones) en la pestaña Analysis:

Paso 6: Analiza Tu Primera Partida

Con KataGo configurado:

1. Importa un archivo SGF o selecciona una partida de tu biblioteca.
2. Haz clic en el botón Analyze de la barra de herramientas.
3. KataGo evaluará cada movimiento, mostrando:
   • Tasa de victoria: la probabilidad de ganar para cada jugador
   • Estimación de puntuación: la diferencia de puntos proyectada
   • Movimientos candidatos: las mejores sugerencias de la IA con sus evaluaciones
   • Variación principal: la secuencia de juego esperada

Navega por la partida para ver cómo cambia la evaluación en cada movimiento. Las caídas grandes en la tasa de victoria destacan tus errores más importantes — esas son las posiciones que merece la pena estudiar con más cuidado.

¿Primera vez con análisis por IA? Lee nuestra guía breve sobre cómo interpretar la tasa de victoria y la puntuación de KataGo antes de sacar conclusiones — confundir una oscilación del 5% con un “error grave” es un fallo común de principiante.

Solución de Problemas

KataGo no arranca: Asegúrate de que la ruta del binario apunte al ejecutable katago real (no a la carpeta). En macOS/Linux, puede que necesites chmod +x katago.

El análisis es muy lento: Si estás usando solo CPU, el análisis será significativamente más lento. Considera una red más pequeña (b6 o b10), o invierte en una GPU.

Error “Failed to load neural net”: Verifica la ruta del archivo de red y que la versión sea compatible con tu versión de KataGo. Algunas redes muy antiguas no son compatibles con versiones recientes.

Estimaciones de puntuación incorrectas: Si las tasas de victoria y puntuaciones parecen extrañas, comprueba que la configuración de reglas coincida con las reglas bajo las que realmente se jugó. Las reglas japonesas y chinas pueden producir evaluaciones diferentes para la misma posición. Puedes configurar las reglas por partida en los ajustes de partida de StoneBase.

Preguntas Frecuentes

¿Funciona KataGo en Mac?

Sí. En Mac con Apple Silicon (M1/M2/M3/M4), KataGo usa el backend Metal y es muy rápido — se instala con brew install katago. En Mac Intel, usa el backend OpenCL.

¿Necesito GPU para usar KataGo?

No, KataGo funciona en CPU con el backend Eigen, pero el análisis será mucho más lento. Cualquier GPU moderna (NVIDIA, AMD o Apple Silicon) te dará un gran rendimiento — para revisión seria, se recomienda una GPU.

¿Cómo actualizo KataGo?

Descarga la última versión de la página de releases de KataGo y reemplaza el binario katago existente. Tu archivo de configuración y red neuronal suelen mantener compatibilidad entre versiones, pero revisa siempre las notas de cada release.

¿KataGo es gratis?

Sí, KataGo es totalmente open-source y de uso gratuito. StoneBase también es gratis — el plan Pro desbloquea análisis por lotes y funciones avanzadas, pero la revisión de partidas individuales con KataGo es gratis para siempre.

¿Qué red de KataGo debo usar?

La red de 18 bloques (kata1-b18c384nbt) es la mejor opción por defecto para la mayoría — fuerte para estudio serio y rápida en GPUs de gama media. Solo pasa a redes de 40 o 60 bloques si tienes una GPU de alta gama con bastante VRAM.

KataGo vs Leela Zero: ¿cuál es mejor para revisar partidas?

KataGo se mantiene activamente, soporta estimación de puntuación (no solo tasa de victoria), maneja distintas reglas (japonesas/chinas/coreanas) y se considera generalmente más fuerte que Leela Zero hoy en día. Para revisión moderna de partidas de Go, KataGo es la opción recomendada.

¿Qué Sigue?

Una vez que KataGo esté funcionando, puedes:

• Revisar partidas individuales para encontrar tus errores y oportunidades perdidas
• Analizar toda tu biblioteca en lote (función Pro) para obtener evaluaciones de IA en todas tus partidas a la vez
• Explorar variaciones colocando piedras y viendo cómo KataGo evalúa diferentes continuaciones

La combinación de tu propia capacidad de lectura y la evaluación sobrehumana de KataGo es la forma más rápida de identificar debilidades en tu juego y mejorar.

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