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 import gradio as gr
-from huggingface_hub import InferenceClient
-
-
-def respond(
-    message,
-    history: list[dict[str, str]],
-    system_message,
-    max_tokens,
-    temperature,
-    top_p,
-    hf_token: gr.OAuthToken,
-):
-    """
-    For more information on `huggingface_hub` Inference API support, please check the docs: https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/v0.22.2/en/guides/inference
-    """
-    client = InferenceClient(token=hf_token.token, model="openai/gpt-oss-20b")
-
-    messages = [{"role": "system", "content": system_message}]
-
-    messages.extend(history)
-
-    messages.append({"role": "user", "content": message})
-
-    response = ""
-
-    for message in client.chat_completion(
-        messages,
-        max_tokens=max_tokens,
-        stream=True,
-        temperature=temperature,
-        top_p=top_p,
-    ):
-        choices = message.choices
-        token = ""
-        if len(choices) and choices[0].delta.content:
-            token = choices[0].delta.content
-
-        response += token
-        yield response
-
-
-"""
-For information on how to customize the ChatInterface, peruse the gradio docs: https://www.gradio.app/docs/chatinterface
-"""
-chatbot = gr.ChatInterface(
-    respond,
-    type="messages",
-    additional_inputs=[
-        gr.Textbox(value="You are a friendly Chatbot.", label="System message"),
-        gr.Slider(minimum=1, maximum=2048, value=512, step=1, label="Max new tokens"),
-        gr.Slider(minimum=0.1, maximum=4.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperature"),
-        gr.Slider(
-            minimum=0.1,
-            maximum=1.0,
-            value=0.95,
-            step=0.05,
-            label="Top-p (nucleus sampling)",
-        ),
+from gpt4all import GPT4All
+
+# Cargar el modelo local (requiere archivo .gguf en carpeta "models/")
+MODEL_PATH = "models/mistral-7b-openorca.Q4_0.gguf"
+
+def responder(pregunta, modo):
+    # Plantilla de modos
+    if modo == "Didáctico":
+        prompt = f"Explica de manera sencilla para un estudiante: {pregunta}"
+    elif modo == "Paso a paso":
+        prompt = f"Resuelve paso a paso: {pregunta}"
+    elif modo == "Examen":
+        prompt = f"Responde de forma breve, como si fuera un examen: {pregunta}"
+    else:
+        prompt = f"Responde con referencias de científicos famosos: {pregunta}"
+
+    try:
+        model = GPT4All(MODEL_PATH)
+        with model.chat_session() as session:
+            respuesta = session.generate(prompt, max_tokens=256)
+        return respuesta
+    except Exception as e:
+        return f"⚠️ Error: {str(e)}\nAsegúrate de poner el archivo .gguf en la carpeta 'models/'."
+
+# Interfaz Gradio
+demo = gr.Interface(
+    fn=responder,
+    inputs=[
+        gr.Textbox(label="Tu pregunta de Química o Física"),
+        gr.Radio(["Didáctico", "Paso a paso", "Examen", "Referencias"], label="Modo")
     ],
+    outputs=gr.Textbox(label="Respuesta IA"),
+    title="ExploraLab — Tutor IA de Química y Física",
+    description="Tu asistente académico gratuito para aprender ciencias."
 )
 
-with gr.Blocks() as demo:
-    with gr.Sidebar():
-        gr.LoginButton()
-    chatbot.render()
-
-
 if __name__ == "__main__":
     demo.launch()