Elige el tamaño del modelo
Un modelo 8B cuantizado ocupa poco. Los modelos 32B y 70B pueden ofrecer más capacidad, pero exigen bastante más memoria.
IA local. Tu hardware. Tus datos.
Encuentra el PC adecuado para ejecutar tu LLM en local
Calcula cuánta memoria rápida necesita realmente tu modelo y compara sistemas completos por tamaño de modelo, velocidad, formato y presupuesto.
- sin depender de la nube
- comparación por memoria
- criterios transparentes
Elegir bien en tres pasos
No todos los «PC para IA» sirven para un LLM local
Los pesos del modelo, la caché de contexto y el margen operativo deben caber juntos en memoria rápida. La cifra TOPS de la NPU no responde a esa pregunta.
¿Velocidad o capacidad?
Una GPU dedicada potente da más velocidad. Mucha memoria unificada admite modelos mayores, aunque con un perfil de rendimiento distinto.
Comprueba el sistema completo
Refrigeración, límite UMA, SSD, ampliación y configuración exacta importan tanto como el nombre del procesador.
Clases de memoria
¿Cuánta memoria rápida necesitas?
Modelos compactos
Un comienzo práctico para muchos modelos 7B–14B cuantizados y una longitud de contexto normal.
Chat · resúmenes · primer asistente de códigoMás calidad y velocidad
Adecuado para modelos 20B–32B cuantizados o varios componentes pequeños con margen útil.
Programación · RAG · agentesModelos grandes
La clase de capacidad para modelos 70B y contextos largos, según el motor y la cuantización.
70B · contexto largo · varios serviciosLos intervalos incluyen una reserva práctica, pero no son una garantía. Arquitectura, cuantización, caché KV y motor cambian el consumo real.
Sistemas completos concretos
Cuatro PC para IA con funciones diferentes
Compara dos mini PC Ryzen AI Max+ con mucha memoria, una workstation profesional y un sistema NVIDIA pensado para desarrollo de IA.
Capacidad · formato compacto
GMKtec EVO-X2
Ryzen AI Max+ 395, 128 GB de memoria unificada y una configuración de 2 TB para modelos cuantizados grandes en poco espacio.
- 128 GBmemoria unificada
- 2 TBSSD
- Compactopara el escritorio
Capacidad y red · compacto
Beelink GTR9 Pro
Un sistema de 128 GB, SSD de 2 TB y doble 10GbE para compartir un LLM con varios equipos de casa.
- 128 GBmemoria unificada
- 2 TBSSD
- 2× 10GbEred cableada
Workstation · soporte profesional
HP Z2 Mini G1a
Ryzen AI Max+ PRO 395, hasta 128 GB, fuente interna y Thunderbolt 4 en una carcasa profesional compacta.
- 128 GBconfiguración máxima
- 2× M.2almacenamiento
- Thunderbolt 4conectividad
Entorno NVIDIA · sistema de IA
ASUS Ascent GX10
GB10 Grace Blackwell, 128 GB de memoria coherente y entorno NVIDIA sobre Ubuntu. Está pensado para CUDA, no como PC Windows convencional.
- 128 GBmemoria coherente
- 4 TBconfiguración SSD
- Arm/Linuxplataforma
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Empieza por tu carga de trabajo
Del modelo a un PC compatible en aproximadamente un minuto
El buscador usa clase de modelo, contexto, aplicación y prioridad. Obtendrás una clase de hardware explicada y sistemas concretos compatibles.
Elige según tu objetivo
¿Qué tipo de PC para IA te ayuda de verdad?
Código y RAG rápidos
Para 8B–32B, una RTX 5090 con 32 GB de VRAM prioriza la velocidad. Combínala con al menos 64 GB de RAM y 2 TB NVMe.
Qué comprobar en un PC RTX 5090Ejecutar un 70B en casa
128 GB de memoria unificada pueden albergar muchos modelos 70B cuantizados con margen, aunque la velocidad sea menor que con grandes GPU profesionales.
Comparar opciones para 70BUna biblioteca de modelos grande
Un SSD de 2 TB es un buen comienzo. Varias familias, cuantizaciones y datos RAG lo llenan rápido; comprueba la segunda ranura M.2.
Comparar almacenamiento y ampliación