{"id":381,"date":"2026-05-19T18:16:09","date_gmt":"2026-05-19T18:16:09","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/open-source-llm-leaderboard-hardware-2026\/"},"modified":"2026-07-11T16:59:05","modified_gmt":"2026-07-11T16:59:05","slug":"open-source-llm-leaderboard-hardware-2026","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/es\/open-source-llm-leaderboard-hardware-2026\/","title":{"rendered":"Ranking de modelos de lenguaje de c\u00f3digo abierto 2026: Hardware necesario para ejecutar cada modelo destacado"},"content":{"rendered":"<p>El panorama de los modelos de lenguaje de c\u00f3digo abierto en 2026 es el m\u00e1s s\u00f3lido que jam\u00e1s haya existido. Puedes igualar el rendimiento de clase GPT-4 con pesos abiertos, superarlo en tareas espec\u00edficas y ejecutarlo todo localmente si cuentas con el hardware adecuado. La pregunta es: \u00bfqu\u00e9 modelo es realmente el mejor y qu\u00e9 costo en t\u00e9rminos de hardware implica su ejecuci\u00f3n?<\/p>\n<p>Esta es la clasificaci\u00f3n 2026 de los principales modelos de lenguaje de pesos abiertos, emparejada con la categor\u00eda exacta de hardware requerida para cada uno.<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Conclusiones clave<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Mejor modelo abierto de vanguardia:<\/strong> Llama 3.1 405B (requiere m\u00e1s de 200 GB de memoria).<\/li>\n<li><strong>Mejor modelo de clase 70B:<\/strong> Qwen 2.5 72B Instruct: supera a Llama 3 70B en la mayor\u00eda de los benchmarks en 2026.<\/li>\n<li><strong>Mejor modelo de clase 30B:<\/strong> Qwen 2.5 32B: se ejecuta en una GPU de 24 GB con cuantizaci\u00f3n Q5.<\/li>\n<li><strong>Mejor modelo de clase 7\u201314B:<\/strong> Phi-4 14B: razonamiento excepcional para su tama\u00f1o.<\/li>\n<li><strong>Mejor modelo MoE (de alto consumo de memoria, r\u00e1pido por token):<\/strong> DeepSeek V3 (236B \/ 21B activos).<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_84 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a52e2a6e94f9\" 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 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href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/open-source-llm-leaderboard-hardware-2026\/#What_to_actually_run_by_use_case\" >Qu\u00e9 modelo ejecutar realmente, seg\u00fan el caso de uso<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/open-source-llm-leaderboard-hardware-2026\/#Quantization_tradeoffs\" >Compromisos derivados de la cuantizaci\u00f3n<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/open-source-llm-leaderboard-hardware-2026\/#Pros_and_cons_open_vs_closed_in_2026\" >Ventajas e inconvenientes (modelos abiertos frente a cerrados en 2026)<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/open-source-llm-leaderboard-hardware-2026\/#The_software_lever_your_inference_engine_changes_the_answer\" >El factor software: su motor de inferencia cambia la respuesta<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/open-source-llm-leaderboard-hardware-2026\/#FAQ\" >Preguntas frecuentes<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/open-source-llm-leaderboard-hardware-2026\/#Bottom_line\" >Conclusi\u00f3n<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/open-source-llm-leaderboard-hardware-2026\/#Related_articles\" >Art\u00edculos relacionados<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_2026_leaderboard\"><\/span>La clasificaci\u00f3n 2026<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Puntuaciones compuestas en benchmarks (MMLU + HumanEval + MATH + IFEval, promediadas y normalizadas):<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Posici\u00f3n<\/th>\n<th>Modelo<\/th>\n<th>Par\u00e1metros<\/th>\n<th>Puntuaci\u00f3n compuesta<\/th>\n<th>Lanzado<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>1<\/td>\n<td><strong>Llama 3.1 405B<\/strong><\/td>\n<td>405 B densos<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">87.4<\/td>\n<td>Julio de 2024<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>2<\/td>\n<td>DeepSeek V3<\/td>\n<td>236 B MoE (21 B activos)<\/td>\n<td>86.8<\/td>\n<td>Diciembre de 2024<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>3<\/td>\n<td>Mistral Large 2<\/td>\n<td>123 B densos<\/td>\n<td>84.2<\/td>\n<td>Julio de 2024<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>4<\/td>\n<td>Qwen 2.5 72B Instruct<\/td>\n<td>72 B densos<\/td>\n<td>83.7<\/td>\n<td>Septiembre de 2024<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>5<\/td>\n<td>Llama 3 70B Instruct<\/td>\n<td>70 B densos<\/td>\n<td>82.5<\/td>\n<td>Abril de 2024<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>6<\/td>\n<td>Command R+ 104B<\/td>\n<td>104 B densos<\/td>\n<td>81.3<\/td>\n<td>Abril de 2024<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>7<\/td>\n<td>Mixtral 8x22B<\/td>\n<td>141 B MoE (39 B activos)<\/td>\n<td>80.1<\/td>\n<td>Abril de 2024<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>8<\/td>\n<td>Qwen 2.5 32B Instruct<\/td>\n<td>32 B denso<\/td>\n<td>79.4<\/td>\n<td>Septiembre de 2024<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>9<\/td>\n<td>Phi-4 (14 B)<\/td>\n<td>14 B denso<\/td>\n<td>77.8<\/td>\n<td>Diciembre de 2024<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>10<\/td>\n<td>Llama 3 8B Instruct<\/td>\n<td>8 B denso<\/td>\n<td>69.2<\/td>\n<td>Abril de 2024<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Las clasificaciones se actualizan trimestralmente conforme se lanzan nuevos modelos. Los resultados mostrados corresponden al segundo trimestre de 2026.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Hardware_needed_per_model_Q4_K_M_8_K_context\"><\/span>Hardware necesario por modelo (cuantizaci\u00f3n Q4_K_M, contexto de 8 K)<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Modelo<\/th>\n<th>Memoria necesaria<\/th>\n<th>Hardware de consumo m\u00e1s econ\u00f3mico<\/th>\n<th>Tokens\/segundo en ese hardware<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Llama 3 8B<\/td>\n<td>4,9 GB<\/td>\n<td>RTX 3060 de 12 GB (280 USD)<\/td>\n<td>48 t\/s<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Phi-4 14B<\/td>\n<td>8,5 GB<\/td>\n<td>RTX 3060 de 12 GB (280 USD)<\/td>\n<td>32 t\/s<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Qwen 2.5 14B<\/td>\n<td>9,0 GB<\/td>\n<td>RTX 4060 Ti de 16 GB (430 USD)<\/td>\n<td>55 t\/s<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Qwen 2.5 de 32B<\/td>\n<td>19,8 GB<\/td>\n<td>RTX 4090 (24 GB utilizados, 1300 USD)<\/td>\n<td>40 t\/s<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Llama 3 70B<\/td>\n<td>42,5 GB<\/td>\n<td>RTX 5090 (32 GB con cuantizaci\u00f3n Q4_K_S) o dos RTX 3090<\/td>\n<td>16\u201322 t\/s<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Qwen 2.5 72B<\/td>\n<td>43,8 GB<\/td>\n<td>RTX 5090 (32 GB con cuantizaci\u00f3n Q4_K_S) o dos RTX 3090<\/td>\n<td>15\u201321 t\/s<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Command R+ 104B<\/td>\n<td>62,7 GB<\/td>\n<td>Dos RTX 4090 (2600 USD) o M4 Max de 128 GB<\/td>\n<td>9\u201312 t\/s<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Mistral Large 2 123B<\/td>\n<td>74,5 GB<\/td>\n<td>M4 Max de 128 GB (4999 USD) o DIGITS<\/td>\n<td>6\u20138 t\/s<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Mixtral 8x22B<\/td>\n<td>85,1 GB<\/td>\n<td>M4 Max de 128 GB o DIGITS<\/td>\n<td>11\u201314 t\/s (beneficio de la arquitectura MoE)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>DeepSeek V3 236B<\/td>\n<td>143,6 GB<\/td>\n<td>DIGITS (3000 USD) o M4 Ultra de 256 GB<\/td>\n<td>8\u201311 t\/s (beneficio de la arquitectura MoE)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Llama 3.1 405B<\/td>\n<td>244,5 GB<\/td>\n<td>M4 Ultra de 512 GB (12 000 USD) u ocho RTX 4090<\/td>\n<td>2\u20134 t\/s<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Para conocer los requisitos completos de VRAM en cada nivel de cuantizaci\u00f3n, consulte nuestra <a href=\"\/es\/vram-requirements-every-major-llm-2026\/\">hoja de referencia r\u00e1pida de VRAM<\/a>.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_to_actually_run_by_use_case\"><\/span>Qu\u00e9 modelo ejecutar realmente, seg\u00fan el caso de uso<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><strong>Conversaci\u00f3n diaria \/ preguntas y respuestas:<\/strong> Llama 3 8B sigue siendo realmente bueno en 2026. Cabe en cualquier GPU con 12 GB o m\u00e1s de VRAM. Pruebe Phi-4 14B para una mejor capacidad de razonamiento con un costo marginal de memoria.<\/p>\n<p><strong>Asistente de programaci\u00f3n:<\/strong> Qwen 2.5 32B Instruct o DeepSeek V3 son las mejores opciones. Si dispone \u00fanicamente de 24 GB de VRAM, use Qwen 32B con cuantizaci\u00f3n Q5; si tiene m\u00e1s memoria disponible, DeepSeek V3 supera claramente a Qwen.<\/p>\n<p><strong>An\u00e1lisis de documentos largos (contexto de 32K o superior):<\/strong> Qwen 2.5 72B ofrece el mejor rendimiento en contextos largos entre los modelos abiertos en 2026.<\/p>\n<p><strong>Traducci\u00f3n \/ multiling\u00fcismo:<\/strong> Una vez m\u00e1s, Qwen 2.5 72B: el entrenamiento de Alibaba en chino y otros idiomas le otorga una ventaja real.<\/p>\n<p><strong>Matem\u00e1ticas y razonamiento:<\/strong> Phi-4 (14B) destaca notablemente en pruebas de razonamiento, superando su categor\u00eda. Para razonamiento de vanguardia, Llama 3.1 405B.<\/p>\n<p><strong>Escritura creativa \/ interpretaci\u00f3n de roles:<\/strong> Mistral Large 2 tiene la mejor \u00abvoz\u00bb entre los modelos abiertos, aunque las pruebas de rendimiento lo sit\u00faan ligeramente por debajo de Qwen 72B.<\/p>\n<p><strong>Inferencia en producci\u00f3n a gran escala:<\/strong> DeepSeek V3 (MoE) es el ganador en eficiencia de costes: calidad puntera con velocidad de inferencia equivalente a la de un modelo de par\u00e1metros activos reducidos.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Quantization_tradeoffs\"><\/span>Compromisos derivados de la cuantizaci\u00f3n<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Los valores anteriores suponen una cuantizaci\u00f3n Q4_K_M, que representa en 2026 el mejor equilibrio entre tama\u00f1o y calidad. Referencia:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>FP16 (sin cuantizaci\u00f3n):<\/strong> ~2\u00d7 m\u00e1s memoria, ~1-2 % mejor calidad. Rara vez merece la pena.<\/li>\n<li><strong>Q8_0:<\/strong> ~1,6\u00d7 m\u00e1s memoria, indistinguible de FP16.<\/li>\n<li><strong>Q5_K_M:<\/strong> ~1,17\u00d7 la memoria de Q4_K_M, con una mejora de calidad del 0,5-1 %. Vale la pena si dispones de margen de memoria.<\/li>\n<li><strong>Q4_K_M:<\/strong> <strong>La cuantizaci\u00f3n recomendada.<\/strong> El mejor equilibrio.<\/li>\n<li><strong>Q3_K_M:<\/strong> ~0,82\u00d7 la memoria, ca\u00edda de calidad del 4-7 %. Regresiones perceptibles.<\/li>\n<li><strong>IQ2_XXS:<\/strong> ~0,59\u00d7 la memoria, ca\u00edda de calidad del 15-25 %. \u00danicamente para emergencias.<\/li>\n<\/ul>\n<p>La gu\u00eda completa sobre cuantizaci\u00f3n se encuentra en <a href=\"\/es\/vram-requirements-every-major-llm-2026\/\">Requisitos de VRAM para cada LLM importante<\/a>.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Pros_and_cons_open_vs_closed_in_2026\"><\/span>Ventajas e inconvenientes (modelos abiertos frente a cerrados en 2026)<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<div class=\"convly-procons\">\n<div class=\"pros\">\n<h4>Modelos LLM de c\u00f3digo abierto en 2026: puntos fuertes<\/h4>\n<ul>\n<li>Los mejores modelos abiertos igualan el rendimiento de GPT-4<\/li>\n<li>Privacidad total local + sin costes por API<\/li>\n<li>Personalizables y adaptables mediante ajuste fino<\/li>\n<li>M\u00faltiples arquitecturas (densas, MoE) para distintos compromisos<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div class=\"cons\">\n<h4>Limitaciones<\/h4>\n<ul>\n<li>Los costes de hardware se acumulan: entre 3 000 y 12 000 USD para equipos locales de gama alta<\/li>\n<li>Los mejores modelos cerrados (GPT-5, Claude Opus 4.7) siguen liderando en razonamiento<\/li>\n<li>La latencia en hardware de consumo es mayor que en la nube<\/li>\n<li>Carga operativa adicional (actualizaciones, controladores, cuantizaci\u00f3n)<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!--ai-enriched--><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_software_lever_your_inference_engine_changes_the_answer\"><\/span>El factor software: su motor de inferencia cambia la respuesta<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>El ranking anterior supone que se carga un modelo \u00edntegramente en la VRAM y se ejecuta. En la pr\u00e1ctica, el <strong>motor de inferencia<\/strong> que elija puede variar el rendimiento real en el mundo hasta un orden de magnitud en el mismo <em>mismo<\/em> hardware, y una t\u00e9cnica determinada puede permitir ejecutar un modelo en una GPU que, seg\u00fan la tabla, es demasiado peque\u00f1a. Elegir hardware sin elegir el entorno de ejecuci\u00f3n equivale a tomar solo la mitad de la decisi\u00f3n.<\/p>\n<p>Para quienes hospedan modelos localmente, existen dos enfoques principales. <strong>vLLM<\/strong> (y motores de rendimiento similares, como SGLang) est\u00e1n dise\u00f1ados para la concurrencia: su planificador de procesamiento continuo por lotes mantiene la GPU saturada, de modo que una sola tarjeta que atienda muchas solicitudes simult\u00e1neas puede ofrecer varios veces m\u00e1s tokens por segundo en total que una configuraci\u00f3n ingenua. Si est\u00e1 desarrollando una aplicaci\u00f3n, una API interna o cualquier sistema multiusuario, este es el enfoque recomendado. <strong>llama.cpp<\/strong> (y sus interfaces front-end, Ollama y LM Studio) prioriza al usuario individual y la m\u00e1xima flexibilidad: funciona pr\u00e1cticamente en cualquier dispositivo, admite cuantizaciones GGUF y \u2014lo m\u00e1s importante\u2014 puede trasladar partes del modelo a la memoria RAM del sistema. En los equipos con chip Apple Silicon, el entorno de ejecuci\u00f3n MLX desempe\u00f1a el mismo rol centrado en un solo usuario y aprovecha al m\u00e1ximo la memoria unificada.<\/p>\n<p>Esta capacidad de traslado es lo que hace viable ejecutar los modelos m\u00e1s grandes. Los modelos de mezcla de expertos (MoE), como DeepSeek V3, tienen un n\u00famero total enorme de par\u00e1metros, pero solo activan una fracci\u00f3n reducida por token. La bandera <strong>expert-offload<\/strong> de llama.cpp (<code>--n-cpu-moe<\/code>) mantiene las capas siempre activas en la GPU y env\u00eda los expertos rara vez utilizados a la RAM. El resultado: una tarjeta de 24 GB combinada con mucha memoria del sistema r\u00e1pida puede <em>ejecutar<\/em> ejecutar un modelo MoE puntero que, seg\u00fan la tabla de VRAM, no tendr\u00eda ninguna posibilidad de funcionar.<\/p>\n<p>La advertencia sincera es la velocidad. El traslado implica intercambiar capacidad por latencia. Dependiendo del nivel de cuantizaci\u00f3n y del ancho de banda de su memoria, puede esperar desde menos de un d\u00edgito (tokens por segundo) en configuraciones muy agresivas hasta valores medios de la decena; esto sit\u00faa claramente el rendimiento en la zona de \u00abfunciona t\u00e9cnicamente\u00bb, no en la de \u00abconversaci\u00f3n \u00e1gil\u00bb. El factor es real, pero sirve para acceder a un modelo que de otro modo ser\u00eda inalcanzable, no como una mejora gratuita.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>\u00bfEst\u00e1 desarrollando para m\u00faltiples usuarios?<\/strong> Elija vLLM o SGLang y dimensione la VRAM para alojar completamente el modelo.<\/li>\n<li><strong>\u00bfEs usuario individual y desea el modelo m\u00e1s grande posible en hardware modesto?<\/strong> Use llama.cpp con descarga de MoE y destine su presupuesto a memoria RAM y ancho de banda de memoria, no solo a la GPU.<\/li>\n<li><strong>\u00bfUsa una Mac?<\/strong> Prefiera MLX u Ollama; la memoria unificada ya realiza gran parte de la tarea de \u00abdescarga\u00bb por usted.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"FAQ\"><\/span>Preguntas frecuentes<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><!--geo-faq--><\/p>\n<h3>Are there any open-source LLMs still available in 2026?<\/h3>\n<p>Yes, open-source LLMs are widely available in 2026, and several rival closed models. The leaderboard&#8217;s top picks include Llama 3.1 405B (composite 87.4, ~244.5 GB memory), Qwen 2.5 72B Instruct, Qwen 2.5 32B (19.8 GB), Phi-4 14B (77.8), and the DeepSeek V3 MoE (236B total \/ 21B active), all runnable locally with sufficient hardware.<\/p>\n<h3>\u00bfEs realmente competitivo el mejor LLM de c\u00f3digo abierto frente a GPT-4 en 2026?<\/h3>\n<p>Para la mayor\u00eda de las cargas de trabajo, s\u00ed. Llama 3.1 405B y DeepSeek V3 superan a GPT-4 (versi\u00f3n anterior) en la mayor\u00eda de las pruebas p\u00fablicas y empatan con GPT-4.5 en muchas otras. Sin embargo, quedan rezagados frente a GPT-5 y Claude Opus 4.7 en las tareas m\u00e1s exigentes de razonamiento, matem\u00e1ticas y agentividad. Para la mayor\u00eda de los usuarios, la brecha respecto a los \u00abmodelos cerrados punteros\u00bb ya se mide en puntos porcentuales individuales.<\/p>\n<h3>\u00bfPor qu\u00e9 est\u00e1 tan bien posicionado DeepSeek V3 pese a ser un modelo MoE?<\/h3>\n<p>Los modelos MoE (Mixture of Experts) activan \u00fanicamente un subconjunto de par\u00e1metros por token. DeepSeek V3 tiene un total de 236 000 millones de par\u00e1metros, pero solo unos ~21 000 millones se activan por token. As\u00ed, se obtiene el conocimiento de un modelo mucho m\u00e1s grande a la velocidad de inferencia propia de uno mucho m\u00e1s peque\u00f1o \u2014siempre que la memoria disponible sea suficiente. Es la opci\u00f3n m\u00e1s pr\u00e1ctica en 2026 para lograr \u00abcalidad puntera a velocidad compatible con hardware de consumo\u00bb.<\/p>\n<h3>\u00bfDeber\u00eda ajustar finamente uno de estos modelos o usarlo tal cual?<\/h3>\n<p>\u00daselo tal cual para tareas generales. Ajuste finamente solo si dispone de un caso de uso espec\u00edfico y repetitivo (por ejemplo, estilo de redacci\u00f3n especializado, an\u00e1lisis de documentos legales) Y cuenta con al menos 500-1 000 ejemplos de entrenamiento de alta calidad. Ajustar finamente un modelo de 70 000 millones de par\u00e1metros requiere hardware potente.<\/p>\n<h3>\u00bfQu\u00e9 hay de Llama 4 y nuevos lanzamientos?<\/h3>\n<p>Meta confirm\u00f3 la llegada de Llama 4 para mediados de 2026, manteniendo su compromiso con la publicaci\u00f3n abierta de pesos. Se espera un modelo insignia de 405 000 millones de par\u00e1metros o m\u00e1s, junto con versiones menores mejoradas. Actualizaremos este ranking cuando est\u00e9n disponibles los resultados reales de las pruebas de rendimiento.<\/p>\n<h3>\u00bfQu\u00e9 modelo deber\u00eda ejecutar en un Mac Studio M4 Max con 128 GB?<\/h3>\n<p>Mejor opci\u00f3n: Qwen 2.5 72B en Q5_K_M (51 GB) \u2014 funciona a ~9 tokens\/s y deja amplio margen para el contexto. Para m\u00e1xima calidad, Mistral Large 2 123B en Q4 cabe c\u00f3modamente. Para velocidad MoE, Mixtral 8x22B es excelente.<\/p>\n<h3>\u00bfVale la pena usar modelos m\u00e1s peque\u00f1os (menos de 7 000 millones de par\u00e1metros)?<\/h3>\n<p>S\u00ed, para casos de uso espec\u00edficos. Phi-4 Mini 3,8B, Gemma 2 2B y SmolLM 1,7B funcionan r\u00e1pidamente en tel\u00e9fonos m\u00f3viles y dispositivos perif\u00e9ricos. En conversaciones generales son claramente inferiores a los modelos de 8 000 millones de par\u00e1metros o m\u00e1s, pero para tareas especializadas (clasificaci\u00f3n, extracci\u00f3n estructurada, traducci\u00f3n sencilla), son m\u00e1s que suficientes.<\/p>\n<h3>\u00bfEs mejor usar una GPU grande o dos GPUs m\u00e1s peque\u00f1as para ejecutar estos modelos?<\/h3>\n<p>Para inferencia pura, una sola tarjeta con suficiente VRAM para alojar el modelo completo es m\u00e1s sencilla y evita la sobrecarga derivada de dividir capas entre dispositivos. Dos tarjetas tienen sentido cuando se busca m\u00e1s VRAM total de la que ofrece cualquier GPU individual asequible; por ejemplo, combinar dos tarjetas de 24 GB para alojar un modelo que no cabe en una sola. Las compensaciones son reales: una segunda GPU incrementa el consumo el\u00e9ctrico, el calor generado, los cuellos de botella de ancho de banda PCIe entre tarjetas y requiere una configuraci\u00f3n m\u00e1s compleja. Si una sola tarjeta puede alojar su modelo objetivo con una cuantizaci\u00f3n aceptable, compre esa \u00fanica tarjeta.<\/p>\n<h3>How much does electricity cost to run a local LLM 24\/7?<\/h3>\n<p>El consumo en reposo y bajo uso es moderado, pero una GPU de gama alta bajo carga sostenida puede consumir varios cientos de vatios, lo cual se acumula si el equipo permanece encendido constantemente. La soluci\u00f3n pr\u00e1ctica consiste en mantener el sistema en modo de suspensi\u00f3n o descargar el modelo cuando no est\u00e9 en uso, y solo activarlo bajo demanda real; la mayor\u00eda de los entornos locales cargan y descargan los modelos seg\u00fan se solicitan. Para uso personal ocasional, el costo operativo es insignificante; para un modelo que atiende tr\u00e1fico las 24 horas, debe incluir el consumo el\u00e9ctrico en el costo total de propiedad, junto con el precio del hardware.<\/p>\n<h3>\u00bfTiene realmente sentido ejecutar estos modelos localmente cuando las APIs alojadas son tan econ\u00f3micas?<\/h3>\n<p>Depende del motivo por el que opta por el alojamiento local. Si su \u00fanico objetivo es minimizar el costo por token, las APIs alojadas para estos mismos modelos de c\u00f3digo abierto son dif\u00edciles de superar y no requieren ning\u00fan hardware. El alojamiento local resulta ventajoso cuando necesita garantizar que sus datos nunca abandonen su equipo, desea disponibilidad asegurada sin l\u00edmites de tasa ni facturaci\u00f3n por token, o realiza trabajos por lotes a gran volumen, donde el hardware propio se amortiza. Para la mayor\u00eda de los usuarios ocasionales, la API es la opci\u00f3n racional; para casos de uso orientados a la privacidad, desconectados o con alto volumen de tr\u00e1fico, el alojamiento local s\u00ed compensa.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Bottom_line\"><\/span>Conclusi\u00f3n<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>En 2026 puede ejecutar <strong>capacidad equivalente a GPT-4 localmente<\/strong> si dispone del hardware adecuado. La verdadera pregunta es: \u00bfqu\u00e9 nivel de capacidad necesita realmente y qu\u00e9 categor\u00eda de hardware se ajusta a esa necesidad?<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Clase 8B<\/strong> para uso diario \u2192 cualquier PC moderna con 12+ GB de VRAM<\/li>\n<li><strong>Clase 30B<\/strong> para asistencia seria \u2192 RTX 4090 \/ 3090 con 24 GB<\/li>\n<li><strong>Clase 70B<\/strong> para la m\u00e1xima calidad abierta \u2192 RTX 5090 con 32 GB o M4 Max<\/li>\n<li><strong>Clase 100B+<\/strong> para modelos abiertos punteros \u2192 M4 Max 128 GB \/ Nvidia DIGITS \/ configuraci\u00f3n multi-GPU<\/li>\n<li><strong>Clase 405B<\/strong> para lo absoluto m\u00e1ximo \u2192 M4 Ultra 512 GB o infraestructura empresarial<\/li>\n<\/ul>\n<p>El mercado ha alcanzado finalmente una pila en la que la IA local es genuinamente competitiva frente a la nube \u2014incluso frente a la nube cerrada. Si opta por la soluci\u00f3n local depender\u00e1 principalmente de si la ecuaci\u00f3n de costes del hardware resulta rentable seg\u00fan sus patrones de uso.<\/p>\n<p>Para la parte relacionada con GPU en esta decisi\u00f3n, consulte nuestra <a href=\"\/es\/best-gpus-for-local-llms-2026\/\">gu\u00eda de las mejores GPUs para LLMs locales<\/a>. Para la parte relacionada con port\u00e1tiles, nuestra <a href=\"\/es\/best-laptops-for-machine-learning-2026\/\">mejores port\u00e1tiles para ML 2026<\/a> cubre las opciones port\u00e1tiles.<\/p>\n<p><!--related-block--><\/p>\n<div class=\"convly-related\">\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Related_articles\"><\/span>Art\u00edculos relacionados<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/deepseek-v4-pro-vs-llama-4-maverick\/\">DeepSeek V4-Pro vs Llama 4 Maverick: Specs, Pricing &amp; Which to Choose (2026)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/vram-requirements-every-major-llm-2026\/\">Requisitos de VRAM para cada modelo de lenguaje grande (LLM) importante en 2026 (hoja de referencia sobre cuantizaci\u00f3n)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/how-to-run-llama-3-locally-on-snapdragon-8-gen-4\/\">C\u00f3mo ejecutar Llama 3 localmente en Snapdragon 8 Gen 4 (gu\u00eda paso a paso, 2026)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/claude-5-new-ai-models-june-2026\/\">\u00bfExiste un Claude 5? Claude Fable 5 y todos los principales modelos de IA de junio de 2026<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Top open-source LLMs in 2026 ranked by capability + the exact hardware you need to run each locally. 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