{"id":2414,"date":"2026-08-27T20:02:45","date_gmt":"2026-08-27T20:02:45","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/?p=2414"},"modified":"2026-08-27T20:02:45","modified_gmt":"2026-08-27T20:02:45","slug":"local-llm-models","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/es\/local-llm-models\/","title":{"rendered":"Modelos locales de LLM: Gu\u00eda completa para ejecutar modelos de IA en tu hardware"},"content":{"rendered":"<div class=\"convly-tldr\"><strong>En resumen:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Local LLM models run on your hardware without API calls. Popular options include Llama 3.1 (8B-405B), Mistral 7B, Phi-3, and Gemma 2.<\/li>\n<li>Usa Ollama para la configuraci\u00f3n m\u00e1s sencilla (<code>ollama run llama3.1<\/code>), LM Studio for a GUI, or llama.cpp for maximum control.<\/li>\n<li>Un modelo de 8 mil millones de par\u00e1metros necesita entre 6 y 8 GB de VRAM con cuantizaci\u00f3n de 4 bits, o 16 GB para precisi\u00f3n completa. Los modelos de 70 mil millones de par\u00e1metros requieren 40 GB o m\u00e1s de VRAM, o bien descarga a la RAM del sistema.<\/li>\n<li>La cuantizaci\u00f3n (GGUF, GPTQ, AWQ) reduce el tama\u00f1o del modelo entre un 50 % y un 75 % con p\u00e9rdida m\u00ednima de calidad, lo que hace viable su despliegue local en hardware de consumo.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<p>Los modelos locales de LLM son modelos de lenguaje de IA que se ejecutan \u00edntegramente en tu hardware \u2014escritorio, laptop o servidor\u2014 sin enviar datos a APIs externas. Descargas los pesos del modelo, los cargas en memoria y realizas la inferencia localmente. Esto te brinda privacidad total, ausencia de costos por token, funcionamiento sin conexi\u00f3n y control absoluto sobre el comportamiento del modelo. La contrapartida es la inversi\u00f3n inicial en hardware y una inferencia m\u00e1s lenta comparada con los proveedores en la nube que operan sobre infraestructura optimizada.<\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_86 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a90c7f0cfe3a\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Alternar<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input type=\"checkbox\"  id=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a90c7f0cfe3a\"  aria-label=\"Alternar\" \/><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/local-llm-models\/#Popular_Local_LLM_Models\" >Modelos locales de LLM populares<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/local-llm-models\/#Hardware_Requirements\" >Requisitos de hardware<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/local-llm-models\/#Running_Local_LLM_Models\" >Ejecuci\u00f3n de modelos locales de LLM<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/local-llm-models\/#Model_Formats_and_Quantization\" >Formatos de modelo y cuantizaci\u00f3n<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/local-llm-models\/#Choosing_a_Local_LLM_Model\" >Elecci\u00f3n de un modelo local de LLM<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/local-llm-models\/#Frequently_Asked_Questions\" >Preguntas frecuentes<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Popular_Local_LLM_Models\"><\/span>Modelos locales de LLM populares<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>A partir de 2026, estos modelos ofrecen el mejor equilibrio entre calidad y accesibilidad hardware para despliegue local:<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Modelo<\/th>\n<th>Par\u00e1metros<\/th>\n<th>VRAM (4 bits)<\/th>\n<th>VRAM (16 bits)<\/th>\n<th>Ideal para<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Llama 3.1<\/td>\n<td>8B \/ 70B \/ 405B<\/td>\n<td>6 GB \/ 40 GB \/ 240 GB<\/td>\n<td>16 GB \/ 140 GB \/ 810 GB<\/td>\n<td>Uso general, programaci\u00f3n y razonamiento<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Mistral 7B v0.3<\/td>\n<td>7B<\/td>\n<td>5 GB<\/td>\n<td>14 GB<\/td>\n<td>Inferencia r\u00e1pida, buena relaci\u00f3n calidad\/tama\u00f1o<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Phi-3-medium<\/td>\n<td>14B<\/td>\n<td>9 GB<\/td>\n<td>28 GB<\/td>\n<td>Razonamiento eficiente, compatible con GPUs de consumo<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Gemma 2<\/td>\n<td>9B \/ 27B<\/td>\n<td>6 GB \/ 18 GB<\/td>\n<td>18 GB \/ 54 GB<\/td>\n<td>Cumplimiento de instrucciones, ajustado para seguridad<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Qwen 2.5<\/td>\n<td>7B \/ 72B<\/td>\n<td>5 GB \/ 42 GB<\/td>\n<td>14 GB \/ 144 GB<\/td>\n<td>Multiling\u00fce, fuerte en matem\u00e1ticas y programaci\u00f3n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>DeepSeek-Coder-V2<\/td>\n<td>16B \/ 236B<\/td>\n<td>10 GB \/ 140 GB<\/td>\n<td>32 GB \/ 472 GB<\/td>\n<td>Generaci\u00f3n y comprensi\u00f3n de c\u00f3digo<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Las estimaciones de VRAM son aproximadas y var\u00edan seg\u00fan la longitud del contexto y el tama\u00f1o del lote. Usa el <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/llm-vram-calculator\/\">Calculadora de VRAM<\/a> para requisitos precisos basados en tu configuraci\u00f3n, o consulta <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/vram-requirements-every-major-llm-2026\/\">Requisitos de VRAM por modelo<\/a> para especificaciones detalladas de m\u00e1s de 37 modelos.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Hardware_Requirements\"><\/span>Requisitos de hardware<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Los modelos locales de LLM se cargan \u00edntegramente en memoria durante la inferencia. Puedes ejecutarlos en la VRAM de la GPU, en la RAM del sistema o en una combinaci\u00f3n de ambas:<\/p>\n<h3>GPU (m\u00e1s r\u00e1pido)<\/h3>\n<p>Las GPUs NVIDIA con soporte CUDA ofrecen el mejor rendimiento. Las GPUs AMD funcionan mediante ROCm, pero tienen menor soporte en herramientas. Apple Silicon (M1\/M2\/M3) utiliza memoria unificada y ejecuta modelos eficientemente mediante Metal.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Nivel de entrada:<\/strong> RTX 3060 12GB or RTX 4060 Ti 16GB runs 7-8B models at 4-bit quantization<\/li>\n<li><strong>Gama media:<\/strong> RTX 4090 de 24 GB maneja modelos de 30B cuantizados, o modelos de 13B con precisi\u00f3n completa<\/li>\n<li><strong>Gama alta:<\/strong> A6000 de 48 GB o dos GPUs de consumo ejecutan modelos de 70B con cuantizaci\u00f3n de 4 bits<\/li>\n<\/ul>\n<p>Consulta el <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/best-gpus-for-local-llms-2026\/\">mejoras GPUs para modelos de lenguaje local<\/a> gu\u00eda para comparativas de rendimiento y relaciones precio\/rendimiento.<\/p>\n<h3>CPU (M\u00e1s lenta pero accesible)<\/h3>\n<p>Cualquier CPU moderna puede ejecutar modelos LLM locales utilizando la memoria RAM del sistema, aunque con una velocidad 10 a 50 veces menor que la inferencia en GPU. Esto es viable para modelos peque\u00f1os (7-8 mil millones de par\u00e1metros) o cuando la privacidad tiene m\u00e1s importancia que la velocidad.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>M\u00ednimo:<\/strong> 16 GB de RAM para modelos de 7B con cuantizaci\u00f3n de 4 bits<\/li>\n<li><strong>Recomendado:<\/strong> 32 GB o m\u00e1s de RAM para un funcionamiento c\u00f3modo con ventanas de contexto m\u00e1s amplias<\/li>\n<li><strong>Servidor:<\/strong> 128 GB o m\u00e1s de RAM permiten ejecutar modelos de 70B en sistemas exclusivamente basados en CPU<\/li>\n<\/ul>\n<h3>H\u00edbrido (GPU + CPU)<\/h3>\n<p>La mayor\u00eda de los frameworks admiten la descarga parcial (offloading): cargar algunas capas en la GPU y el resto en la RAM. Un modelo de 70B podr\u00eda usar 24 GB de VRAM + 32 GB de RAM, logrando una inferencia 3 a 5 veces m\u00e1s r\u00e1pida que en CPU \u00fanicamente.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Running_Local_LLM_Models\"><\/span>Ejecuci\u00f3n de modelos locales de LLM<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>Ollama (El m\u00e1s sencillo)<\/h3>\n<p>Ollama envuelve llama.cpp con una CLI sencilla y un registro de modelos. Es la forma m\u00e1s r\u00e1pida de comenzar:<\/p>\n<pre><code># Instalaci\u00f3n en macOS\/Linux\ncurl -fsSL https:\/\/ollama.ai\/install.sh | sh\n\n# Windows: descargar el instalador desde ollama.ai\n\n# Ejecutar un modelo (se descarga autom\u00e1ticamente)\nollama run llama3.1\n\n# Listar los modelos disponibles\nollama list\n\n# Descargar un modelo espec\u00edfico\nollama pull mistral:7b-instruct-q4_0\n<\/code><\/pre>\n<p>Ollama selecciona autom\u00e1ticamente la GPU o la CPU, gestiona la cuantizaci\u00f3n y se encarga de las descargas de modelos. Consulte la <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/what-is-ollama-complete-guide-2026\/\">Gu\u00eda completa de Ollama<\/a> documentaci\u00f3n oficial <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/how-to-install-ollama-2026\/\">c\u00f3mo instalar Ollama<\/a> para configuraci\u00f3n detallada y personalizaci\u00f3n, o vaya directamente a la<\/p>\n<p>Explorar m\u00e1s de 100 modelos disponibles en el <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/ollama-models-list-2026\/\">Lista de modelos de Ollama<\/a>repositorio oficial de Ollama <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/best-local-llms-to-run-on-ollama-2026\/\">mejores modelos locales para Ollama<\/a>.<\/p>\n<h3>LM Studio (Interfaz gr\u00e1fica)<\/h3>\n<p>LM Studio ofrece una aplicaci\u00f3n de escritorio para Windows, macOS y Linux con una interfaz de chat y un explorador de modelos. Desc\u00e1rguela desde lmstudio.ai, in\u00edciela, busque modelos en la pesta\u00f1a \u00abDescubrir\u00bb y haga clic en \u00abDescargar\u00bb. Los modelos usan el formato GGUF y se cargan con niveles ajustables de cuantizaci\u00f3n.<\/p>\n<p>LM Studio muestra en tiempo real el uso de VRAM y la velocidad de inferencia, lo que facilita el ajuste de los par\u00e1metros. Adem\u00e1s, ejecuta un servidor API local compatible con OpenAI en <code>http:\/\/localhost:1234\/v1<\/code> http:\/\/localhost:1234 <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/lm-studio-complete-guide-2026\/\">Gu\u00eda completa de LM Studio<\/a> documentaci\u00f3n de LM Studio<\/p>\n<h3>llama.cpp (Avanzado)<\/h3>\n<p>llama.cpp es el motor subyacente de Ollama y LM Studio, y ofrece el m\u00e1ximo control para desarrolladores:<\/p>\n<pre><code># Clonar y compilar\ngit clone https:\/\/github.com\/ggerganov\/llama.cpp\ncd llama.cpp\nmake\n\n# Con soporte CUDA\nmake LLAMA_CUDA=1\n\n# Ejecutar inferencia\n.\/main -m models\/llama-3.1-8b-instruct-q4_0.gguf -p \"Explica la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica\" -n 512 --gpu-layers 35\n<\/code><\/pre>\n<p>El <code>--gpu-layers<\/code> controla cu\u00e1ntas capas del transformador se cargan en la GPU frente a la RAM. Valores m\u00e1s altos consumen m\u00e1s VRAM, pero aceleran la ejecuci\u00f3n. Comience con la mitad del n\u00famero total de capas del modelo y ajuste seg\u00fan sea necesario.<\/p>\n<h3>Otras herramientas<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>text-generation-webui:<\/strong> Interfaz web con extensiones y soporte para m\u00faltiples motores de inferencia<\/li>\n<li><strong>vLLM:<\/strong> Servidor de inferencia optimizado para despliegues productivos de alto rendimiento<\/li>\n<li><strong>LocalAI:<\/strong> Sustituto directo de la API de OpenAI que admite m\u00faltiples formatos de modelo<\/li>\n<li><strong>Jan:<\/strong> Aplicaci\u00f3n de escritorio similar a LM Studio, con \u00e9nfasis especial en privacidad<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Model_Formats_and_Quantization\"><\/span>Formatos de modelo y cuantizaci\u00f3n<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La cuantizaci\u00f3n reduce la precisi\u00f3n del modelo, pas\u00e1ndola de n\u00fameros de coma flotante de 16 o 32 bits a 8 bits, 4 bits o precisi\u00f3n mixta, reduciendo as\u00ed los requisitos de memoria entre un 50 % y un 75 %, con una p\u00e9rdida de calidad del 2 al 5 %. Distintos formatos est\u00e1n optimizados para distintos tipos de hardware:<\/p>\n<h3>GGUF (Ollama, LM Studio, llama.cpp)<\/h3>\n<p>GGUF es el formato est\u00e1ndar para despliegues locales. Niveles comunes de cuantizaci\u00f3n:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Q4_0:<\/strong> 4 bits, tama\u00f1o m\u00e1s peque\u00f1o, p\u00e9rdida de calidad del 5-10 %<\/li>\n<li><strong>Q4_K_M:<\/strong> 4 bits con precisi\u00f3n mixta, buen equilibrio entre tama\u00f1o y calidad<\/li>\n<li><strong>Q5_K_M:<\/strong> 5 bits, mejor calidad que Q4, a\u00fan compacto<\/li>\n<li><strong>Q8_0:<\/strong> 8 bits, p\u00e9rdida m\u00ednima de calidad, archivos m\u00e1s grandes<\/li>\n<li><strong>F16:<\/strong> Precisi\u00f3n completa de 16 bits, sin cuantizaci\u00f3n<\/li>\n<\/ul>\n<p>Para la mayor\u00eda de los casos de uso, Q4_K_M o Q5_K_M ofrecen la mejor relaci\u00f3n calidad\/tama\u00f1o. Use Q8_0 o F16 \u00fanicamente si dispone de VRAM sobrante y necesita la m\u00e1xima precisi\u00f3n.<\/p>\n<h3>GPTQ (Inferencia en Python)<\/h3>\n<p>GPTQ realiza cuantizaci\u00f3n a 4 bits o 3 bits y est\u00e1 optimizada para inferencia en GPU mediante bibliotecas como AutoGPTQ o ExLlama. Es muy com\u00fan en flujos de trabajo con Transformers de Hugging Face. Los modelos GPTQ se cargan m\u00e1s r\u00e1pido que los GGUF, pero requieren entornos Python.<\/p>\n<h3>AWQ (Inferencia r\u00e1pida en GPU)<\/h3>\n<p>AWQ (Activation-aware Weight Quantization) conserva mayor precisi\u00f3n que GPTQ a 4 bits, protegiendo los pesos m\u00e1s relevantes. Requiere motores de inferencia compatibles con AWQ, como vLLM o TGI.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Choosing_a_Local_LLM_Model\"><\/span>Elecci\u00f3n de un modelo local de LLM<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Ajuste el tama\u00f1o del modelo a su hardware y caso de uso:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Modelos de 7-8B:<\/strong> Caben en GPUs de consumo (12-16 GB de VRAM), respuestas r\u00e1pidas, adecuados para chat y tareas sencillas<\/li>\n<li><strong>Modelos de 13-14B:<\/strong> Requieren 20-24 GB de VRAM, ofrecen una mejora notable en razonamiento y seguimiento de instrucciones<\/li>\n<li><strong>Modelos de 30-34B:<\/strong> Necesitan 40 GB o m\u00e1s de VRAM, o una configuraci\u00f3n h\u00edbrida GPU+RAM; su calidad se aproxima a la de GPT-3.5<\/li>\n<li><strong>Modelos de 70 mil millones o m\u00e1s:<\/strong> Requieren hardware de servidor o una cuantizaci\u00f3n agresiva, y compiten con GPT-4 en muchas tareas<\/li>\n<\/ul>\n<p>Explore las especificaciones y las puntuaciones de referencia de 37 modelos en la <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/models\/\">Base de datos de modelos de IA<\/a>, o compare los rankings en la <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/llm-leaderboard\/\">Clasificaci\u00f3n de modelos de lenguaje grande (LLM)<\/a> ordenada por inteligencia, precio y longitud de contexto.<\/p>\n<p>Para el an\u00e1lisis de costos, utilice la <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/self-hosting-vs-api-calculator\/\">calculadora de autohospedaje frente a API<\/a> para hallar el punto de equilibrio entre los costos del hardware local y los de las APIs en la nube. Los modelos locales tienen un costo inicial mayor, pero su costo marginal por token es cero, lo que los hace m\u00e1s econ\u00f3micos a alto volumen.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Frequently_Asked_Questions\"><\/span>Preguntas frecuentes<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>\u00bfPuedo ejecutar modelos locales de LLM en una laptop?<\/h3>\n<p>S\u00ed, siempre que tengas 16 GB o m\u00e1s de memoria unificada (Apple Silicon) o 16 GB o m\u00e1s de RAM junto con una GPU dedicada con 8 GB o m\u00e1s de VRAM. Los MacBook Pro con M1 Max\/Ultra, M2 Pro\/Max o M3 Max ejecutan eficientemente modelos de 7 a 13 mil millones de par\u00e1metros. Las laptops con Windows o Linux equipadas con GPUs m\u00f3viles RTX 4060-4090 manejan modelos de 7 a 30 mil millones de par\u00e1metros, dependiendo de la VRAM disponible. La inferencia exclusiva en CPU funciona en cualquier laptop con 16 GB o m\u00e1s de RAM, aunque es 10 a 50 veces m\u00e1s lenta.<\/p>\n<h3>\u00bfCu\u00e1nto m\u00e1s lentos son los modelos locales de LLM comparados con los proveedores de API?<\/h3>\n<p>Depende del hardware. Un modelo de 7B en una RTX 4090 genera entre 80 y 120 tokens por segundo, lo cual es comparable a la latencia de las APIs. El mismo modelo en CPU genera entre 5 y 15 tokens por segundo. Modelos m\u00e1s grandes (70B+) en hardware de consumo generan solo 2 a 10 tokens por segundo incluso con aceleraci\u00f3n GPU. Los proveedores en la nube utilizan cl\u00fasteres H100 optimizados para el rendimiento, pero los modelos locales eliminan la latencia de red: obtienes la respuesta del primer token de forma inmediata.<\/p>\n<h3>\u00bfRequieren conexi\u00f3n a Internet los modelos locales de LLM?<\/h3>\n<p>No, una vez descargados. Descargas los pesos del modelo una sola vez (de 1 a 150 GB, seg\u00fan el tama\u00f1o del modelo), y luego la inferencia se ejecuta completamente sin conexi\u00f3n. Ollama, LM Studio y llama.cpp almacenan en cach\u00e9 los modelos localmente. Esto hace que los LLM locales sean adecuados para entornos aislados (air-gapped), viajes o trabajos sensibles a la privacidad donde ning\u00fan dato puede salir de tu red.<\/p>\n<h3>\u00bfCu\u00e1l es la diferencia de calidad entre los modelos cuantizados y los de precisi\u00f3n completa?<\/h3>\n<p>La cuantizaci\u00f3n de 4 bits (Q4_K_M) implica una p\u00e9rdida de calidad del 2 al 5 % en la mayor\u00eda de las pruebas comparada con la precisi\u00f3n de 16 bits, afectando principalmente el razonamiento complejo y la recuperaci\u00f3n de hechos. La cuantizaci\u00f3n de 8 bits implica una p\u00e9rdida inferior al 1 %. Para conversaciones, asistencia en programaci\u00f3n y procesamiento de documentos, la mayor\u00eda de los usuarios no perciben diferencias entre Q4_K_M y F16. Para aplicaciones cr\u00edticas que exigen la m\u00e1xima precisi\u00f3n (m\u00e9dicas, legales, cient\u00edficas), use Q8_0 o F16 si dispone de suficiente VRAM.<\/p>\n<h3>\u00bfPuedo ajustar finamente (fine-tune) modelos locales de LLM?<\/h3>\n<p>S\u00ed, usando bibliotecas como Axolotl, Ludwig o Hugging Face TRL. El ajuste fino requiere m\u00e1s VRAM que la inferencia: espera al menos 24 GB para modelos de 7B con ajuste completo, o entre 12 y 16 GB con m\u00e9todos eficientes en par\u00e1metros como LoRA. Los pesos ajustados reemplazan o complementan los pesos del modelo base, por lo que puedes desplegar el modelo ajustado usando las mismas herramientas (Ollama, LM Studio, llama.cpp) tras convertirlo al formato GGUF u otro formato compatible con inferencia.<\/p>\n<h3>\u00bfQu\u00e9 modelo local de LLM se acerca m\u00e1s a la calidad de ChatGPT?<\/h3>\n<p>Llama 3.1 70B approaches GPT-4&#8217;s quality on reasoning and instruction following, while Llama 3.1 405B matches or exceeds it on many benchmarks. For GPT-3.5-level quality, Llama 3.1 8B, Mistral 7B, or Qwen 2.5 14B are sufficient. No local model fully replicates ChatGPT&#8217;s behavior since ChatGPT uses retrieval augmentation, multiple models, and post-processing, but raw model capabilities are now comparable at the 70B+ scale.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>TL;DR:Local LLM models run on your hardware without API calls. Popular options include Llama 3.1 (8B-405B), Mistral 7B, Phi-3, and [\u2026]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":2415,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[7],"tags":[],"class_list":["post-2414","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-news"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2414","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2414"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2414\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2416,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2414\/revisions\/2416"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2415"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2414"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2414"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2414"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}