Selector interactivo de hardware

¿Qué PC para IA encaja con tu LLM local?

Cuatro elecciones bastan para una preselección concreta. El buscador estima pesos, caché de contexto y reserva del motor, y contrasta el resultado con sistemas completos de nuestro catálogo mantenido.

Tus requisitos

Calcula memoria y sistemas compatibles

El cálculo estima la memoria rápida para inferencia cuantizada y muestra configuraciones compatibles. No es una promesa de rendimiento.

1 ¿Qué tamaño de modelo quieres ejecutar en local?

Tu clase de memoria

16 GB de memoria rápida como punto de partida

Necesidad estimada7–9 GBModelo + contexto + reserva
Clase recomendada16 GB de VRAMGPU dedicada
Tipo de sistemaPC con GPU de gama mediacon al menos 32 GB de RAM

¿Por qué encaja esta clase de hardware?

    Resultados concretos del catálogoLa selección valora memoria, tipo de hardware, prioridad y presupuesto.
    Ver resultados

    Sistemas completos concretos

    Modelos compatibles con tu selección

    Las configuraciones del catálogo se comparan con el resultado.

    Cargando el catálogo de sistemas…

    Ver todos los sistemas y diferencias

    Qué incluye el cálculo

    Reserva prudente

    • tamaño típico de pesos Q4 para la clase elegida
    • margen para una caché KV más larga
    • reserva para el motor y la aplicación seleccionada
    • comparación con la memoria de sistemas concretos

    Lo que ninguna calculadora conoce con exactitud

    El modelo y el software siguen siendo decisivos

    • arquitectura y cuantización exactas
    • Flash Attention y soporte del backend
    • codificadores multimodales y usuarios simultáneos
    • cuánta memoria unificada permite asignar el sistema

    Siguiente paso

    Entiende las cifras de memoria del resultado

    Nuestra guía de VRAM explica pesos, caché KV, descarga a RAM y memoria unificada sin complicaciones innecesarias.

    Leer la guía de VRAM