config para VS Code

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VS Code + NaN Builders

Guía completa para utilizar los modelos del cluster de NaN dentro de VS Code Agent Mode.

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¿Qué es NaN?

NaN es una comunidad de builders que comparte GPUs dedicadas para ejecutar modelos abiertos a gran escala.

En lugar de pagar por APIs cerradas con límites artificiales de uso, los miembros comparten el coste real de la infraestructura y acceden a modelos abiertos con uso intensivo.

Características

• GPUs compartidas entre miembros
• Tokens prácticamente ilimitados para uso normal dentro del cluster
• Sin entrenamiento con tus datos
• Sin almacenamiento de prompts
• Infraestructura alojada en la Unión Europea
• API key personal por miembro
• API OpenAI-compatible
• Comunidad privada orientada a builders

Más información:

• https://nan.builders/

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Modelos disponibles

Todos los modelos utilizan:

Base URL:
https://api.nan.builders/v1

Compatible con:

• OpenAI SDK
• VS Code Copilot Custom Models
• Cursor
• Cline
• Roo Code
• OpenCode
• Continue
• Open WebUI
• LangChain
• LlamaIndex
• Agentes personalizados

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Resumen rápido

Modelo	Tipo	Vision	Audio	Tool Calling	Reasoning	Contexto	TPM
Qwen 3.6	LLM Principal	✅	❌	✅ XML	✅	256K	1.5M
DeepSeek V4 Flash	LLM	❌	❌	✅ Function Calling	✅	1M	1.5M
MiMo V2.5	Omnimodal	✅	✅	✅ Function Calling	✅	1M	1.5M
Gemma4	LLM	✅	❌	✅ XML	✅	256K	1.5M
Qwen3 Embedding	Embeddings	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	60 RPM
Whisper	STT	N/A	Audio → Texto	N/A	N/A	N/A	10 RPM
Kokoro	TTS	N/A	Texto → Audio	N/A	N/A	N/A	15 RPM

Fuente:

https://nan.builders/docs/models

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Ranking recomendado

🥇 Qwen 3.6

El modelo principal del cluster.

Ideal para:

• Uso diario
• Agent Mode
• Programación
• Refactors
• Chat técnico
• Vision ligera
• Automatizaciones

Ventajas:

• Muy rápido
• Excelente relación calidad/velocidad
• Vision integrada
• Tool Calling
• Reasoning

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🥈 DeepSeek V4 Flash

Ideal para:

• Repositorios enormes
• Contextos gigantes
• Refactors complejos
• Arquitectura de software
• Agentes avanzados

Ventajas:

• 1M de contexto
• Muy buen rendimiento en coding
• Function Calling nativo

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🥉 MiMo V2.5

El modelo más completo del cluster.

Ideal para:

• Capturas de pantalla
• Diseño UI
• Diagramas
• Imágenes
• Audio
• Aplicaciones multimodales

Ventajas:

• Vision
• Audio
• Tool Calling
• Reasoning
• Contexto de 1M

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Gemma4

Ideal para:

• Vision ligera
• OCR
• Documentación
• Chat técnico rápido

Ventajas:

• Muy eficiente
• Vision integrada
• Buen razonamiento

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DeepSeek V4 Flash

Especificaciones

Propiedad	Valor
Tipo	MoE
Parámetros	284B
Activos por token	21B
Cuantización	FP8
Contexto	1M
Tool Calling	Sí
Reasoning	Sí
Vision	No
Audio	No
TPM	1.5M
Cuota	500M tokens/mes

Capacidades

• Tool Calling
• Reasoning Mode
• Streaming SSE
• Contexto de 1 millón de tokens

Casos de uso

• Repositorios monolíticos
• Refactors masivos
• Arquitectura software
• Análisis de código a gran escala
• Generación de documentación

Referencias:

• https://nan.builders/docs/models
• https://www.deepseek.com/

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MiMo V2.5

Especificaciones

Propiedad	Valor
Tipo	Omnimodal
Parámetros	310B
Activos por token	15B
Cuantización	FP8
Contexto	1M
Vision	Sí
Audio	Sí
Tool Calling	Function Calling
Reasoning	Sí
TPM	1.5M
Cuota	500M tokens/mes
Licencia	MIT

Modalidades

Input

• Texto
• Imagen
• Audio

Output

• Texto

Capacidades

• Tool Calling
• Reasoning
• Vision
• Audio
• Streaming SSE
• Contexto de 1 millón de tokens

Casos de uso

• UI Reviews
• Diseño
• Capturas de pantalla
• Audio
• Agentes multimodales
• Documentación visual

Referencias:

• https://nan.builders/docs/models

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Gemma4

Especificaciones

Propiedad	Valor
Tipo	MoE
Parámetros	26B
Activos por token	4B
Cuantización	FP8
Contexto	256K
Vision	Sí
Tool Calling	XML
Reasoning	Sí
TPM	1.5M

Capacidades

• Vision
• Tool Calling XML
• Reasoning
• Streaming SSE

Casos de uso

• OCR
• Capturas
• PDFs
• Chat técnico
• Análisis visual

Referencias:

• https://nan.builders/docs/models
• https://ai.google.dev/gemma

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Qwen 3.6

Especificaciones

Propiedad	Valor
Tipo	MoE
Parámetros	35B
Activos por token	3B
Cuantización	FP8
Contexto	256K
Vision	Sí
Tool Calling	XML
Reasoning	Sí
TPM	1.5M
Speculative Decoding	MTP (~2x throughput)

Capacidades

• Vision
• Tool Calling XML
• Reasoning
• Streaming SSE
• Multimodal

Casos de uso

• Modelo principal
• Agent Mode
• Coding diario
• Refactors
• Vision
• Pair Programming
• Automatizaciones

¿Por qué es el modelo principal?

Según la documentación de NaN:

El modelo principal. MoE de 35B parámetros, multimodal, con tool calling y reasoning.

Combina:

• Muy buena velocidad
• Vision
• Tool Calling
• Contexto amplio
• Bajo coste computacional por token

Referencias:

• https://nan.builders/docs/models
• https://qwenlm.github.io/

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Modelos auxiliares

Qwen3 Embedding

Especificaciones

Propiedad	Valor
Parámetros	8B
Dimensiones	4096
Idiomas	100+
MMTEB	70.58
RPM	60

Casos de uso

• RAG
• Semantic Search
• Retrieval
• Clasificación
• Similitud semántica

Ejemplo

• Español ↔ Inglés
• Búsqueda documental
• Bases vectoriales

Referencias:

• https://nan.builders/docs/models
• https://qwenlm.github.io/blog/qwen3-embedding/

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Whisper Large-v3

Speech To Text.

Características

Propiedad	Valor
Modelo	large-v3
Idiomas	99+
WER Español	~3.2%
RPM	10
Tamaño	~3 GB

Capacidades

• Transcripción
• Detección automática de idioma
• OpenAI Compatible

Limitaciones

Tamaño máximo

25 MB

Recomendado

• OGG
• Opus
• MP3

Evitar

• WAV muy grandes

Timeout

Audios superiores a:

~2 minutos

pueden producir timeout.

Dividir audios largos en fragmentos.

Referencias:

• https://nan.builders/docs/models
• https://github.com/openai/whisper

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Kokoro

Text To Speech.

Características

Propiedad	Valor
Parámetros	82M
Voces	67
Latencia	<1s
RPM	15

Voces destacadas

Voz	Idioma
ef_dora	Español
em_alex	Español
af_heart	Inglés

Casos de uso

• Voice Assistants
• Lectura de documentos
• Narración
• Accesibilidad

Referencias:

• https://nan.builders/docs/models
• https://github.com/hexgrad/kokoro

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Configuración en VS Code

Requisitos

Instalar:

• GitHub Copilot
• GitHub Copilot Chat

Versión recomendada:

VS Code 1.102+

Documentación:

• https://code.visualstudio.com/docs/agent-customization/language-models
• https://code.visualstudio.com/docs/copilot/chat/chat-agent-mode

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Dónde colocar la configuración

Windows

%APPDATA%\Code\User\chatLanguageModels.json`

Linux

~/.config/Code/User/chatLanguageModels.json

macOS

~/Library/Application Support/Code/User/chatLanguageModels.json

---

Configuración completa para VS Code

[
  {
    "name": "NaN",
    "vendor": "customendpoint",
    "apiKey": "${input:chat.lm.secret.nan}",
    "apiType": "chat-completions",
    "models": [
      {
        "id": "qwen3.6",
        "name": "Qwen 3.6 (35B-A3B) (Primary Model)",
        "url": "https://api.nan.builders/v1",
        "toolCalling": true,
        "thinking": true,
        "vision": true,
        "supportsReasoningEffort": [
          "low",
          "medium",
          "high"
        ],
        "maxInputTokens": 262144,
        "maxOutputTokens": 65536,
        "editTools": [
          "apply-patch",
          "multi-find-replace"
        ]
      },
      {
        "id": "deepseek-v4-flash",
        "name": "DeepSeek V4 Flash",
        "url": "https://api.nan.builders/v1",
        "toolCalling": true,
        "thinking": true,
        "vision": false,
        "supportsReasoningEffort": [
          "low",
          "medium",
          "high"
        ],
        "maxInputTokens": 1048576,
        "maxOutputTokens": 65536,
        "editTools": [
          "apply-patch",
          "multi-find-replace"
        ]
      },
      {
        "id": "mimo-v2.5",
        "name": "MiMo V2.5",
        "url": "https://api.nan.builders/v1",
        "toolCalling": true,
        "thinking": true,
        "vision": true,
        "audio": true,
        "supportsReasoningEffort": [
          "low",
          "medium",
          "high"
        ],
        "maxInputTokens": 1048576,
        "maxOutputTokens": 65536,
        "editTools": [
          "apply-patch",
          "multi-find-replace"
        ]
      },
      {
        "id": "gemma4",
        "name": "Gemma4",
        "url": "https://api.nan.builders/v1",
        "toolCalling": true,
        "thinking": true,
        "vision": true,
        "supportsReasoningEffort": [
          "low",
          "medium",
          "high"
        ],
        "maxInputTokens": 262144,
        "maxOutputTokens": 32768,
        "editTools": [
          "apply-patch",
          "multi-find-replace"
        ]
      }
    ]
  }
]

---

Qué significa cada opción

Fuente oficial:

https://code.visualstudio.com/docs/agent-customization/language-models

toolCalling

Permite utilizar herramientas.

Necesario para Agent Mode.

thinking

Indica soporte para razonamiento avanzado.

supportsReasoningEffort

Permite elegir:

• low
• medium
• high

vision

Permite enviar imágenes.

audio

Permite enviar audio.

editTools

Permite edición avanzada de archivos.

maxInputTokens

Contexto máximo soportado.

maxOutputTokens

Respuesta máxima generada.

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Privacidad

Todos los modelos del cluster NaN comparten:

• Sin logs de prompts
• Sin entrenamiento con tus datos
• Infraestructura en la UE
• API key individual
• Acceso mediante comunidad privada

Tu código no se utiliza para entrenar modelos.

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Referencias

NaN

• https://nan.builders/
• https://nan.builders/docs/models
• https://nan.builders/docs/api
• https://nan.builders/docs/examples

VS Code

• https://code.visualstudio.com/docs/agent-customization/language-models
• https://code.visualstudio.com/docs/copilot/chat/chat-agent-mode
• https://code.visualstudio.com/docs/copilot/overview

Modelos

DeepSeek

• https://www.deepseek.com/

Qwen

• https://qwenlm.github.io/
• https://qwenlm.github.io/blog/qwen3-embedding/

Gemma

• https://ai.google.dev/gemma

Whisper

• https://github.com/openai/whisper

Kokoro

• https://github.com/hexgrad/kokoro