Modelos de IA

Modelos abiertos para ejecutar en tu máquina

53 modelos de código abierto seleccionados para ejecutar en local. Cada uno con su caso de uso, la memoria que necesita y cómo instalarlo.

Fuente: Hugging Face y Ollama. Tamaños comprobados el 6 de octubre de 2026.

53 modelos 8 categorías 20 equipos comparados

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Modelos populares

Memoria total–
Parámetros–
Contexto máximo–
Licencia–
Para qué sirve–

Memoria necesaria estimada

–pesos + –caché de contexto + 1,5 GBmotor = –total

Pesos = parámetros × bits por peso ÷ 8 (Q4_0 4,5 · Q4_K_M 4,85 · Q8_0 8,5 · FP16 16). Caché = MB por token × tokens de contexto. Motor = 1,5 GB.

Medido con ollama ps en nuestra GB10, el uso real queda entre 1,4 y 1,6 GB por debajo de esta cuenta: preferimos que te sobre memoria a que te falte. A la máquina le restamos además la parte que se queda el sistema.

Velocidad estimada: –

En qué equipos cabe

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Alquiler de GPU en la nube (por horas)

  • Cloud A100 80GB (RunPod) 80 GB · alquiler por horas
  • Cloud H100 80GB (RunPod) 80 GB · alquiler por horas
Cabe con margen Justo (más del 85 % de lo utilizable) No cabe

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53 modelos

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Llama 4 Scout

General / Chat

Meta · 109B (17B active MoE) · 10M ctx · Llama 4 Community

Largest open context window ever (10M tokens). MoE = only 17B params active, so inference is fast despite 109B total.

Massive context (10M tokens)Document analysisMulti-turn reasoning ~8 tok/s
Q4_K_M
65.4 GB > 24 GB
Q8
114.5 GB > 24 GB
FP16
215.6 GB > 24 GB
Detalles del modelo
Hardware recomendado

Mac Studio 128GB or DGX Spark 128GB (Q4); FP16 needs a multi-GPU server

Velocidad orientativa (M3 Pro 32 GB, no medida por nosotros)
Q4: 8 tok/s MoE: 17B active
Instalar con Ollama
ollama pull llama4:scout
meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct

Llama 4 Maverick

General / Chat

Meta · 400B (17B active, 128 experts) · 1M ctx · Llama 4 Community

128-expert MoE with only 17B active. Competes with GPT-4 class. Requires multi-GPU or cloud.

Top-tier reasoningComplex analysisResearch ~3 tok/s
Q4_K_M
242.8 GB > 24 GB
Q8
425.8 GB > 24 GB
FP16
801.5 GB > 24 GB
Detalles del modelo
Hardware recomendado

Multi-GPU cluster (not practical for edge)

Velocidad orientativa (M3 Pro 32 GB, no medida por nosotros)
Q4: 3 tok/s Requires 200GB+
Instalar con Ollama
ollama pull llama4:maverick
meta-llama/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct

Gemma 3 4B

Visión / Multimodal

Google · 4B · 128K ctx · Gemma License

Smallest multimodal model available. Only 3GB at Q4. Fits Jetson Orin Nano. Perfect for vision tasks on minimal hardware.

Lightweight multimodalImage understandingEdge deployment128K context ~65 tok/s
Q4_K_M
2.49 GB ≤ 8 GB
Q8
4.13 GB ≤ 8 GB
FP16
7.77 GB ≤ 8 GB
Detalles del modelo
Hardware recomendado

Jetson Orin Nano 8GB | Mac Mini M4 16GB

Velocidad orientativa (M3 Pro 32 GB, no medida por nosotros)
Q4: 65 tok/s FP16: 40 tok/s
Instalar con Ollama
ollama pull gemma3:4b
google/gemma-3-4b-it

Gemma 3 27B

Visión / Multimodal

Google · 27B (also 1B/4B/12B) · 128K ctx · Gemma License

First multimodal open model that fits on a Mac Mini. 4B variant needs only 3GB. SigLIP vision encoder. 140+ languages.

Multimodal (text + images)Document scanningInvoice processing128K context window ~14 tok/s
Q4_K_M
16.6 GB ≤ 24 GB
Q8
28.7 GB > 24 GB
FP16
54.8 GB > 24 GB
Detalles del modelo
Hardware recomendado

4B: any 8GB+ device | 27B: Mac Mini M4 Pro 32GB+

Velocidad orientativa (M3 Pro 32 GB, no medida por nosotros)
Q4: 14 tok/s FP16: 7 tok/s
Instalar con Ollama
ollama pull gemma3:27b
google/gemma-3-27b-it

Gemma 4 26B

General / Chat

Google · 26B (4B active MoE) · 128K ctx · Apache 2.0

Apache 2.0 license (fully open). Best quality-per-param in the 27B class. Runs on Mac Mini M4 24GB at Q4.

High-quality chatInstruction followingCreative writing ~14 tok/s
Q4_K_M
17 GB ≤ 24 GB
Q8
26.9 GB > 24 GB
FP16
50.5 GB > 24 GB
Detalles del modelo
Hardware recomendado

Mac Mini M4 24GB (Q4, short context) or a 24GB GPU (Q4)

Velocidad orientativa (M3 Pro 32 GB, no medida por nosotros)
Q4: 14 tok/s FP16: 7 tok/s
Instalar con Ollama
ollama pull gemma4:26b
google/gemma-4-26B-A4B-it

Gemma 4 E4B

General / Chat

Google · E4B (8B raw, edge) · 128K ctx · Apache 2.0

Tiny but punches above its weight. Runs on Jetson Orin Nano. Apache 2.0.

Fast inferenceEdge deploymentMobile/IoT ~58 tok/s
Q4_K_M
4.98 GB ≤ 8 GB
Q8
8.19 GB ≤ 16 GB
FP16
15.1 GB ≤ 16 GB
Detalles del modelo
Hardware recomendado

Jetson Orin Nano 8GB (FP16) or any device

Velocidad orientativa (M3 Pro 32 GB, no medida por nosotros)
Q4: 58 tok/s FP16: 35 tok/s
Instalar con Ollama
ollama pull gemma4:e4b
google/gemma-4-E4B-it

Qwen 3 32B

General / Chat

Alibaba · 32B · 131.072K ctx · Apache 2.0

Thinking mode (deep reasoning) + non-thinking mode. Best multilingual open model. Apache 2.0.

Multilingual (29 languages)ReasoningTool use ~12 tok/s
Q4_K_M
19.8 GB ≤ 24 GB
Q8
34.8 GB > 24 GB
FP16
65.6 GB > 24 GB
Detalles del modelo
Hardware recomendado

Mac Mini M4 Pro 48GB (Q8) or RTX 4090 24GB (Q4)

Velocidad orientativa (M3 Pro 32 GB, no medida por nosotros)
Q4: 12 tok/s FP16: 6 tok/s
Instalar con Ollama
ollama pull qwen3:32b
Qwen/Qwen3-32B

Qwen 3 8B

General / Chat

Alibaba · 8B · 131.072K ctx · Apache 2.0

Sweet spot for edge: great quality at 8B, dual thinking modes, strong Spanish. Fits on 8GB devices.

General purposeSpanish languageFast reasoning ~45 tok/s
Q4_K_M
5.03 GB ≤ 8 GB
Q8
8.71 GB ≤ 16 GB
FP16
16.4 GB ≤ 24 GB
Detalles del modelo
Hardware recomendado

Jetson Orin Nano 8GB (Q4) or Mac Mini M4 16GB (Q8)

Velocidad orientativa (M3 Pro 32 GB, no medida por nosotros)
Q4: 45 tok/s FP16: 22 tok/s
Instalar con Ollama
ollama pull qwen3:8b
Qwen/Qwen3-8B

Phi-4

General / Chat

Microsoft · 14B · 16.384K ctx · MIT

Best-in-class for STEM at 14B. MIT license. Fits 16GB devices at Q4.

STEM reasoningMathCode generation ~28 tok/s
Q4_K_M
9.05 GB ≤ 16 GB
Q8
15.6 GB ≤ 16 GB
FP16
29.3 GB > 24 GB
Detalles del modelo
Hardware recomendado

Mac Mini M4 16GB (Q4) or Mac Mini M4 24GB (Q8)

Velocidad orientativa (M3 Pro 32 GB, no medida por nosotros)
Q4: 28 tok/s FP16: 14 tok/s
Instalar con Ollama
ollama pull phi4
microsoft/phi-4

DeepSeek V3

General / Chat

DeepSeek · 671B (37B active MoE) · 128K ctx · DeepSeek License

Only 37B active params via MoE. Cloud-only for most users but API is very cheap ($0.27/1M input).

GPT-4 class reasoningComplex tasksResearch ~5 tok/s
Q4_K_M
404.4 GB > 24 GB
Q8
713.3 GB > 24 GB
FP16
1342 GB > 24 GB
Detalles del modelo
Hardware recomendado

Cloud API recommended ($0.27/$1.10 per 1M tokens)

Velocidad orientativa (M3 Pro 32 GB, no medida por nosotros)
Q4: 5 tok/s 671B MoE, needs multi-GPU
Instalar con Ollama
ollama pull deepseek-v3
deepseek-ai/DeepSeek-V3

DeepSeek R1

General / Chat

DeepSeek · 14B distill (full R1: 671B MoE) · 128K ctx · MIT

Best open-source reasoning model. 14B distill fits Mac Mini M4 16GB. Shows explicit thinking process. MIT license.

Chain-of-thought reasoningMath (97.3% MATH-500)Code debuggingLegal/financial analysis ~4 tok/s
Q4_K_M
8.99 GB ≤ 16 GB
Q8
15.7 GB ≤ 16 GB
FP16
29.6 GB > 24 GB
Detalles del modelo
Hardware recomendado

14B: Mac Mini M4 16GB | 32B: 32GB+ unified memory

Velocidad orientativa (M3 Pro 32 GB, no medida por nosotros)
Q4: 4 tok/s 685B MoE, needs multi-GPU
Instalar con Ollama
ollama pull deepseek-r1:14b
deepseek-ai/DeepSeek-R1

Qwen3-Coder-Next

Programación

Alibaba · 80B (3B active MoE) · 262.144K ctx · Apache 2.0

Only 3B active params: fast for its size. 256K context for huge codebases. >70% SWE-Bench. Apache 2.0.

Code generation (370 languages)SWE-Bench >70%Large repos ~5 tok/s
Q4_K_M
48.5 GB > 24 GB
Q8
84.8 GB > 24 GB
FP16
159.5 GB > 24 GB
Detalles del modelo
Hardware recomendado

Mac Studio 64GB+ or DGX Spark 128GB (Q4)

Velocidad orientativa (M3 Pro 32 GB, no medida por nosotros)
Q4: 5 tok/s Needs 48GB+
Instalar con Ollama
ollama pull qwen3-coder-next
Qwen/Qwen3-Coder-Next

Herramienta

Comparador de Modelos IA

Elige 2-3 modelos para compararlos lado a lado.

Referencia: la nube

Cuando necesitas la nube

Para tareas que piden un modelo más grande del que cabe en tu equipo, esto cuesta la API. Solo publicamos precios que hemos comprobado en la página oficial de cada proveedor.

Dólares por millón de tokens. Verificado el 9 de septiembre de 2026.
Modelo Proveedor Entrada Salida Contexto
GPT-5 OpenAI $1.25 $10.00 400K
GPT-5 Mini OpenAI $0.25 $2.00 400K
Claude Sonnet 5 Anthropic $2.00 $10.00 200K
Claude Haiku 4.5 Anthropic $1.00 $5.00 200K

Fuentes: OpenAI · Anthropic. Para comparar con lo que cuesta en local, usa la calculadora de coste.

¿Nube o local?

API en la nube

  • Acceso a los modelos más grandes
  • Sin hardware que mantener
  • Escala al momento
  • Los datos salen de tu red
  • El coste crece con el uso
  • Dependes del proveedor

IA local

  • Los datos no salen de tu red
  • Coste fijo (el hardware, una vez)
  • RGPD más fácil de cumplir
  • Sin latencia de red
  • Modelos más pequeños
  • Inversión inicial
Consultar despliegue local →
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