MiniMax-M2: El Modelo Open Source que Supera a Claude en Código (Guía Completa 2025)

El 27 de octubre de 2025, la compañía china MiniMax AI lanzó MiniMax-M2, un modelo de lenguaje open source que está revolucionando el mundo del desarrollo de software. Con una arquitectura innovadora de 230B parámetros (solo 10B activados), este modelo se ha posicionado como el #1 en el Intelligence Index entre todos los modelos open-weight del mundo, superando incluso a gigantes como Claude Sonnet en tareas específicas de coding.

En este artículo descubrirás cómo instalar y usar MiniMax-M2, sus capacidades técnicas, benchmarks reales, y por qué está generando tanto revuelo en la comunidad de desarrolladores.

¿Qué es MiniMax-M2?

MiniMax-M2 es un modelo de lenguaje grande (LLM) de código abierto especializado en coding y workflows agentic. A diferencia de modelos tradicionales que activan todos sus parámetros, MiniMax-M2 utiliza una arquitectura Mixture of Experts (MoE) que activa solo 10 billones de sus 230 billones de parámetros totales.

Características Principales

• Licencia: Apache 2.0 (uso comercial permitido)
• Lanzamiento: 27 de octubre de 2025
• Parámetros: 230B totales, 10B activos
• Context window: 204,800 tokens (204K)
• Precio: $0.30/M tokens input, $1.20/M tokens output
• Velocidad: ~100 tokens/segundo
• Ranking: #1 open-source en Intelligence Index

¿Por Qué es Tan Especial?

Lo que hace único a MiniMax-M2 es su relación calidad-precio excepcional:

• 92% más barato que Claude Sonnet ($0.30 vs $3.75 por millón de tokens)
• 2x más rápido en velocidad de inferencia
• 69.4% en SWE-Bench Verified (competitivo con modelos cerrados)
• Supera a Claude en Terminal-Bench (+9.9%)
• Open source completo (puedes self-hostear)

Arquitectura Técnica: Mixture of Experts Explicado

La innovación clave de MiniMax-M2 está en su arquitectura MoE (Mixture of Experts). Vamos a entender cómo funciona:

¿Qué es MoE?

Imagina que tienes un equipo de 230 especialistas, pero para cada tarea solo necesitas consultar a 10 de ellos. Esto es exactamente lo que hace MiniMax-M2:

Relacionado: Si quieres entender mejor cómo funcionan los modelos locales, lee nuestra comparativa Ollama vs LM Studio.

Total de parámetros: 230 billones
Activados por tarea: 10 billones
Ratio de activación: 4.35%

Ventajas del Diseño MoE

Baja latencia: Al activar solo 10B de parámetros, las respuestas son mucho más rápidas que modelos densos de 70B+ parámetros.

Alto throughput: Puede procesar ~100 tokens por segundo, el doble que Claude Sonnet 4.5.

Menor coste computacional: Requiere menos VRAM y RAM que modelos densos del mismo tamaño total.

Especialización: Diferentes “expertos” se especializan en diferentes dominios (Python, JavaScript, debugging, etc.).

Context Window de 204K Tokens

MiniMax-M2 soporta un context window de 204,800 tokens, suficiente para:

• Procesar codebases completos (50+ archivos)
• Analizar proyectos multi-archivo
• Mantener contexto en sesiones largas de debugging
• Trabajar con documentación extensa

Para comparación:

• GPT-4: 128K tokens
• Claude Sonnet: 200K tokens
• MiniMax-M2: 204K tokens ✅

Benchmarks y Performance Real

Los números no mienten. Veamos cómo se comporta MiniMax-M2 en benchmarks reconocidos:

SWE-Bench Verified: Coding en el Mundo Real

SWE-Bench (Software Engineering Benchmark) es uno de los tests más rigurosos para modelos de código. Evalúa la capacidad de resolver issues reales de GitHub.

Interpretación: MiniMax-M2 está solo 3.3% por debajo de Claude (el líder), pero es 92% más barato y 2x más rápido.

Terminal-Bench: Comandos Shell y Automatización

Terminal-Bench mide la capacidad de trabajar con comandos de shell, scripts bash, y automatización de terminal.

🏆 MiniMax-M2 es el GANADOR en tareas de terminal, superando a Claude por casi 10 puntos.

GAIA: General Intelligence Assessment

GAIA (General AI Assistants benchmark) evalúa capacidades generales de razonamiento y resolución de problemas.

MiniMax-M2 supera a Claude por 7.4% en inteligencia general.

Intelligence Index: Ranking Global

Según Artificial Analysis, MiniMax-M2 tiene un composite score de 61 en el Intelligence Index, posicionándose como el modelo open-source #1 del mundo.

Benchmarks específicos:

• AIME25 (matemáticas): 78
• MMLU-Pro (conocimiento general): 82
• LiveCodeBench (coding en vivo): 83

Cómo Instalar MiniMax-M2 con Ollama

La forma más sencilla de usar MiniMax-M2 es a través de Ollama. Aquí tienes la guía completa:

💡 Tip: Si eres nuevo en Ollama, te recomiendo leer primero nuestro artículo sobre Ollama lento: optimización y trucos para configurar tu sistema correctamente.

Requisitos Previos

Hardware mínimo (cloud):

• Solo conexión a internet
• Sin requisitos de RAM/GPU local

Hardware mínimo (self-hosted):

• RAM: 32 GB (para versión quantizada Q4)
• GPU: Opcional (NVIDIA con 24GB+ VRAM recomendado)
• Disco: 60-300 GB según quantization

Instalación Paso a Paso

1. Instalar Ollama (si no lo tienes)

# Linux/Mac
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# Verificar instalación
ollama --version

2. Ejecutar MiniMax-M2 Cloud

La versión cloud no requiere descarga local y se ejecuta en servidores de Ollama:

# Modo interactivo
ollama run minimax-m2:cloud

# Primera vez, verás:
>>> pulling manifest
>>> success

# Ya puedes chatear
>>> Write a Python script to analyze CSV files with pandas

3. Uso Básico en Terminal

# Chat interactivo
ollama run minimax-m2:cloud
>>> Refactor this Python function to use async/await

# Ejecutar prompt directo
echo "Explain MoE architecture" | ollama run minimax-m2:cloud

# Pasar archivo como contexto
cat myfile.py | ollama run minimax-m2:cloud "Find bugs in this code"

Uso con API REST

Ollama expone una API compatible con OpenAI en localhost:11434:

# Chat completion
curl http://localhost:11434/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "minimax-m2:cloud",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "You are an expert Python developer"
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Write a function to calculate Fibonacci numbers"
      }
    ],
    "temperature": 1.0,
    "max_tokens": 2000
  }'

Respuesta esperada:

{
  "model": "minimax-m2:cloud",
  "choices": [{
    "message": {
      "role": "assistant",
      "content": "<think>El usuario necesita una función Fibonacci...</think>\n\nAquí está la implementación:\n\n```python\ndef fibonacci(n):\n    if n <= 1:\n        return n\n    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)\n```"
    }
  }]
}

Configuración Avanzada: Self-Hosted Local

Si quieres ejecutar MiniMax-M2 completamente local (sin cloud):

# 1. Descargar modelo (¡GRANDE! ~60-230GB)
ollama pull minimax-m2

# 2. Ejecutar localmente
ollama run minimax-m2

# 3. Configurar quantization (opcional, para ahorrar VRAM)
ollama run minimax-m2:q4  # Versión quantizada Q4 (~60GB)

Quantizations disponibles:

Recomendación: Para homelab, usa minimax-m2:q8 (mejor balance calidad/tamaño).

Integración con IDEs y Herramientas

MiniMax-M2 funciona con las herramientas de desarrollo más populares:

VS Code + Continue.dev

Continue.dev es la extensión de VS Code más popular para IA.

Instalación:

• Instala Continue desde VS Code Marketplace
• Abre ~/.continue/config.json
• Añade MiniMax-M2:

{
  "models": [
    {
      "title": "MiniMax-M2",
      "provider": "ollama",
      "model": "minimax-m2:cloud",
      "apiBase": "http://localhost:11434",
      "contextLength": 204800
    }
  ],
  "tabAutocompleteModel": {
    "title": "MiniMax-M2 Autocomplete",
    "provider": "ollama",
    "model": "minimax-m2:cloud"
  }
}

• Reinicia VS Code
• Pulsa Cmd/Ctrl + L para abrir chat

Uso:

• Cmd + L: Abrir chat
• Cmd + I: Edit inline
• Cmd + Shift + L: Agregar selección al chat

Cursor IDE

Cursor es el IDE de IA más avanzado del mercado. Si quieres conocer todas sus capacidades, tenemos un tutorial completo de Cursor AI.

Configuración:

• Abre Cursor Settings (Cmd + ,)
• Ve a Models → Add Custom Model

• Configura:

• Provider: Ollama
• Model: minimax-m2:cloud
• API Base: http://localhost:11434/v1
• Context: 204800

• Guarda y usa Cmd + K para chat

Ventaja: Cursor usa MiniMax-M2 para edits multi-archivo automáticamente.

Zed Editor (Ahora en Windows)

Zed es el editor ultra-rápido de Rust, ahora compatible con Windows.

Setup:

Edita ~/.config/zed/settings.toml:

[language_models.minimax]
provider = "ollama"
model = "minimax-m2:cloud"
api_url = "http://localhost:11434"

[assistant]
default_model = "minimax"

Open WebUI: Interfaz Web para Ollama

Open WebUI es como ChatGPT pero self-hosted con Ollama.

Instalación con Docker:

docker run -d \
  --name open-webui \
  -p 3000:8080 \
  -e OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434 \
  -v open-webui:/app/backend/data \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:main

Accede a: http://localhost:3000

Configurar MiniMax-M2:

• Settings → Models
• Selecciona minimax-m2:cloud
• Ajusta temperature a 1.0

Ventajas:

• Interfaz limpia estilo ChatGPT
• Soporte RAG (embeddings)
• Multi-usuario
• Historial de conversaciones

Casos de Uso Prácticos

1. Refactoring de Codebase Completo

Escenario: Tienes un proyecto legacy de 150 archivos PHP y quieres migrarlo a Node.js.

Prompt:

ollama run minimax-m2:cloud

>>> Analiza este proyecto PHP (150 archivos en /path/to/project)
>>> y genera una estrategia detallada de migración a Node.js + Express.
>>>
>>> Incluye:
>>> 1. Análisis de dependencias
>>> 2. Identificación de patrones arquitectónicos
>>> 3. Plan de migración en 10 fases
>>> 4. Riesgos y mitigaciones
>>> 5. Ejemplos de código antes/después

Resultado esperado:

• Análisis completo en ~3 minutos
• Plan detallado con orden de migración óptimo
• Identificación automática de dependencias críticas
• Ejemplos de código para cada fase

Performance: Context window de 204K permite analizar el proyecto completo sin fragmentar.

2. Debugging Automático con Terminal-Bench

Escenario: Una API REST está fallando con errores intermitentes en producción.

Workflow:

# 1. Copiar logs al portapapeles
tail -f /var/log/api.log > logs.txt

# 2. Pasar a MiniMax-M2
cat logs.txt | ollama run minimax-m2:cloud "
Analiza estos logs de una API REST que falla aleatoriamente.
Identifica:
1. Patrones de error
2. Root cause probable
3. Fixes propuestos con código
4. Tests para validar la solución
"

Ventaja de MiniMax-M2:

• Terminal-Bench 46.3% (9.9% mejor que Claude)
• Entiende contexto de logs complejos
• Genera fixes ejecutables

3. Generación de Tests Automatizada

Escenario: Codebase de 10,000 líneas sin tests (0% coverage).

Prompt:

ollama run minimax-m2:cloud

>>> Genera suite de tests completa para este proyecto Node.js:
>>>
>>> Requisitos:
>>> - Framework: Jest
>>> - Unit tests para todas las funciones públicas
>>> - Integration tests para API endpoints
>>> - E2E tests con Playwright para flujos críticos
>>> - Target: 80% code coverage mínimo
>>>
>>> Proyecto en: /home/user/myproject

Resultado:

• 200+ tests generados
• Coverage: 82%
• Tiempo: ~12 minutos (vs 3 días manual)

SWE-Bench Verified 69.4% garantiza tests de calidad profesional.

4. Code Review Automático

Escenario: Pull request con 35 archivos modificados.

Workflow:

# 1. Obtener diff del PR
git diff main...feature-branch > pr.diff

# 2. Review con MiniMax-M2
cat pr.diff | ollama run minimax-m2:cloud "
Actúa como senior code reviewer y analiza este PR:

1. Code smells y anti-patterns
2. Vulnerabilidades OWASP Top 10
3. Performance issues
4. Mejoras de legibilidad
5. Tests faltantes

Formato: Lista priorizada con ejemplos de código.
"

Capacidades destacadas:

• Detección de SQL injection, XSS, CSRF
• Identificación de N+1 queries
• Race conditions en código async
• Memory leaks potenciales

5. Agentic Workflows: Bot de Automatización

Escenario: Automatizar despliegues con validación multi-paso.

Código con MiniMax-M2:

import ollama

def deploy_agent(environment):
    """Agent que despliega con validaciones multi-paso"""

    steps = [
        "1. Ejecutar tests unitarios",
        "2. Construir Docker image",
        "3. Ejecutar tests de integración",
        "4. Push a registry",
        "5. Deploy a staging",
        "6. Smoke tests en staging",
        "7. Deploy a producción",
        "8. Verificar health checks"
    ]

    context = f"Environment: {environment}\n"

    for step in steps:
        response = ollama.chat(
            model='minimax-m2:cloud',
            messages=[{
                'role': 'user',
                'content': f"{context}\n\nEjecuta: {step}\nGenera comandos bash necesarios."
            }]
        )

        commands = extract_bash_commands(response['message']['content'])

        # Ejecutar comandos
        for cmd in commands:
            result = subprocess.run(cmd, shell=True, capture_output=True)
            context += f"\n{step}: {'✅' if result.returncode == 0 else '❌'}"

            if result.returncode != 0:
                # MiniMax-M2 analiza error y sugiere fix
                fix = ollama.chat(
                    model='minimax-m2:cloud',
                    messages=[{
                        'role': 'user',
                        'content': f"Error:\n{result.stderr}\n\nSugiere fix."
                    }]
                )
                print(f"Fix sugerido: {fix['message']['content']}")
                break

    return context

# Uso
deploy_agent('production')

Performance:

• GAIA 75.7%: Manejo de workflows complejos
• Terminal-Bench 46.3%: Generación de comandos shell correctos
• Error recovery: Análisis automático de fallos

Comparativa: MiniMax-M2 vs Competencia

MiniMax-M2 vs Claude Sonnet 4.5

Veredicto:

• Claude: Mejor para SWE-Bench crítico (+3.3%)
• MiniMax-M2: Mejor en TODO lo demás (coste, velocidad, terminal, agentic)

Recomendación: Usa MiniMax-M2 salvo que necesites el 3.3% extra de SWE-Bench.

MiniMax-M2 vs GPT-4

Veredicto: MiniMax-M2 domina en todos los aspectos.

MiniMax-M2 vs DeepSeek R1

Veredicto:

• DeepSeek R1: Mejor para reasoning matemático puro (AIME, etc.)
• MiniMax-M2: Mejor para coding, agentic, velocidad

MiniMax-M2 vs Qwen3 70B

Veredicto:

• Qwen3-VL: Usa si necesitas visión (OCR, análisis de imágenes)
• MiniMax-M2: Mejor para coding puro (5x más rápido)

Limitaciones y Consideraciones

❌ No Tiene Multimodal

MiniMax-M2 solo procesa texto:

• No analiza imágenes
• No genera imágenes
• No procesa PDFs con imágenes embebidas

Alternativa: Usa Qwen3-VL para visión + MiniMax-M2 para coding.

⚠️ Thinking Tags Obligatorios

MiniMax-M2 usa tags <think>...</think> para razonamiento interno:

<think>
Necesito analizar el código y identificar el bug...
La variable x no se inicializa antes del loop.
</think>

El bug está en la línea 42: la variable `x` debe inicializarse a 0.

IMPORTANTE: Algunos wrappers (como LangChain antiguo) pueden remover estos tags, rompiendo el performance del modelo.

Solución: Usa wrappers compatibles (Ollama, vLLM, SGLang).

🔧 Quantization Q4 Pierde Performance

Comparativa de performance por quantization:

Recomendación: Usa Q8 mínimo para mantener performance cerca del original.

💾 Requisitos de Hardware Self-Hosted

Para correr local:

Alternativa económica: Usa Ollama Cloud (minimax-m2:cloud) sin requisitos locales.

⚠️ CUDA Out of Memory? Si tienes problemas con la VRAM, lee nuestro artículo sobre soluciones CUDA Out of Memory en Ollama.

🌍 Idiomas: Inglés y Chino Mejores

Performance por idioma:

• Inglés: 100% (idioma de entrenamiento principal)
• Chino: 100% (MiniMax es empresa china)
• Español: ~85%
• Francés: ~82%
• Alemán: ~80%

Tip: Para máxima calidad, usa prompts en inglés aunque el código output sea en cualquier idioma.

Preguntas Frecuentes (FAQ)

¿Es MiniMax-M2 realmente gratis?

Depende del uso:

• Ollama Cloud (minimax-m2:cloud): Pago por uso ($0.30/$1.20 por millón tokens)
• Self-hosted local: Gratis después de descargar (costes de hardware/electricidad)
• MiniMax Platform: Free tier temporal (límite de tokens/día)

Coste promedio usuario típico: $5-15/mes con Ollama Cloud.

¿Puedo usarlo en proyectos comerciales?

Sí, sin restricciones. Licencia Apache 2.0 permite:

• Uso comercial
• Modificación del modelo
• Redistribución
• Uso privado sin publicar cambios

¿Necesito GPU para usarlo?

No obligatorio:

• Con Ollama Cloud: Solo conexión internet (GPU en cloud)
• Self-hosted CPU-only: Funciona, pero lento (10-20 tok/s)
• Self-hosted con GPU: Recomendado (NVIDIA 24GB+ VRAM)

Opción económica: Ollama Cloud es más barato que comprar GPU.

¿Cómo se compara con GitHub Copilot?

Veredicto: MiniMax-M2 es mejor para proyectos grandes (204K context), Copilot para autocompletado rápido.

¿Puede reemplazar a mi equipo de developers?

No. MiniMax-M2 es una herramienta de productividad, no un reemplazo:

Lo que SÍ hace:

• Genera boilerplate rápido
• Debuggea errores comunes
• Refactoriza código legacy
• Escribe tests automáticamente
• Revisa PRs

Lo que NO hace:

• Entender requisitos de negocio ambiguos
• Tomar decisiones arquitectónicas complejas
• Comunicarse con stakeholders
• Diseñar UX/UI

Impacto real: Aumenta productividad 30-50%, no reemplaza developers.

¿Funciona offline?

Sí, si usas self-hosted:

# 1. Descargar modelo (requiere internet)
ollama pull minimax-m2

# 2. Desconectar internet

# 3. Usar offline
ollama run minimax-m2
>>> (funciona sin internet)

Nota: minimax-m2:cloud requiere conexión siempre.

¿Es mejor que Claude para todo?

No. Comparativa por caso de uso:

Estrategia óptima: Usa MiniMax-M2 para coding, Claude para lo demás.

¿Qué pasa con mis datos y privacidad?

Depende del deployment:

• Ollama Cloud: Datos pasan por servidores Ollama (revisar TOS)
• Self-hosted: Datos 100% privados en tu infraestructura
• MiniMax Platform: Datos pasan por servidores MiniMax (China)

Para máxima privacidad: Self-hosted local.

¿Cómo se actualizará el modelo?

Roadmap (según GitHub):

• Q4 2025: Multimodal support (visión)
• Q1 2026: Versión 100B activos (+15% performance)
• Q2 2026: Fine-tuning toolkit
• 2026: Distillation a 3B para edge devices

Actualizaciones Ollama:

ollama pull minimax-m2:cloud  # Descarga última versión

¿Puedo fine-tunear MiniMax-M2?

Actualmente no hay toolkit oficial, pero se espera para Q2 2026.

Alternativas actuales:

• LoRA fine-tuning (requiere 80GB+ VRAM)
• Prompt engineering avanzado
• RAG (Retrieval Augmented Generation)

¿Vale la pena migrar desde mi modelo actual?

Migra si:

• Usas GPT-4 (MiniMax es 96% más barato)
• Pagas Claude Sonnet (92% más barato)
• Necesitas velocidad (2-3x más rápido)
• Quieres self-hosted (privacidad)
• Trabajas con codebases grandes (204K context)

Mantén tu modelo actual si:

• Necesitas multimodal (imágenes, audio)
• Requieres máximo SWE-Bench (+3.3% Claude)
• Ya tienes contrato empresarial barato

¿Funciona con n8n para automatización?

Sí, perfectamente. Si eres nuevo en n8n, te recomiendo nuestra guía completa de n8n para empezar.

Configuración n8n:

• Instala nodo HTTP Request
• Endpoint: http://localhost:11434/v1/chat/completions
• Method: POST
• Body:

{
  "model": "minimax-m2:cloud",
  "messages": [{"role": "user", "content": "{{$json.prompt}}"}]
}

Casos de uso n8n + MiniMax-M2:

• Respuestas automáticas emails
• Análisis de feedback de usuarios
• Generación de reports automáticos
• Code review en PRs de GitHub

¿Cuánto cuesta ejecutarlo 24/7 en cloud?

Cálculo ejemplo (workload medio):

Inputs:

• 10M tokens input/mes
• 2M tokens output/mes

Costes:

• Input: 10M × $0.30 = $3.00
• Output: 2M × $1.20 = $2.40
• Total: $5.40/mes

vs Claude:

• Input: 10M × $3.75 = $37.50
• Output: 2M × $15 = $30.00
• Total: $67.50/mes

Ahorro: $62.10/mes (92%)

Conclusión: ¿Deberías Usar MiniMax-M2?

MiniMax-M2 es un game-changer en el mundo de los modelos open source para coding. Con un 69.4% en SWE-Bench Verified, un coste 92% menor que Claude, y una velocidad 2x superior, se posiciona como el modelo de código más eficiente del mercado.

✅ Usa MiniMax-M2 si:

• Eres developer individual buscando alternativa económica a Claude/GPT-4
• Trabajas con codebases grandes (204K context es clave)
• Necesitas agentic workflows (Terminal-Bench líder)
• Quieres self-hosted por privacidad
• Tu presupuesto es limitado ($5-20/mes vs $100+/mes)
• Valoras velocidad (2x más rápido que Claude)

❌ NO uses MiniMax-M2 si:

• Necesitas multimodal (imágenes, OCR) → Usa Qwen3-VL
• Requieres máximo SWE-Bench (+3.3%) → Usa Claude Sonnet
• No tienes hardware para self-hosted y no quieres cloud
• Trabajas principalmente con escritura creativa (no coding)

🚀 Primeros Pasos Recomendados

Semana 1: Prueba Básica

# 1. Instala Ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# 2. Ejecuta MiniMax-M2 cloud (gratis para probar)
ollama run minimax-m2:cloud

# 3. Prueba con proyecto real
>>> Refactor este archivo: $(cat myfile.py)

Semana 2: Integración IDE

• Instala Continue.dev en VS Code
• Configura MiniMax-M2
• Usa Cmd + L para chat diario

Mes 1: Workflows Agentic

• Crea scripts de automatización
• Integra con CI/CD
• Mide ahorro de tiempo

Mes 3: Evalúa ROI

• Compara coste vs Claude/GPT-4
• Mide aumento de productividad
• Decide si migrar completamente

📚 Recursos Adicionales

• Documentación oficial: https://minimax-m2.org/
• GitHub repo: https://github.com/MiniMax-AI/MiniMax-M2
• Ollama blog: https://ollama.com/blog/minimax-m2
• Comunidad: r/LocalLLaMA en Reddit
• Discord: Ollama Discord Server

🎯 Siguiente Lectura Recomendada

Si te interesa MiniMax-M2, también te gustará:

• Ollama Web Search + Qwen3-VL Tutorial: Cómo usar la nueva API de búsqueda web
• Comparativa Ollama vs LM Studio: Elige el mejor runtime para tus modelos
• Cursor AI Editor Tutorial: Configura Cursor con MiniMax-M2
• Guía completa de Docker: Para entender mejor los contenedores de despliegue

¿Ya probaste MiniMax-M2? Comparte tu experiencia en los comentarios. ¿Qué tal comparado con Claude o GPT-4 en tus proyectos?

¿Preguntas? Déjalas abajo y las responderé personalmente.

Última actualización: 6 de noviembre de 2025
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