Una ventana de contexto mayor permite manejar más información, pero también consume memoria y puede ralentizar el modelo. Explicamos cuánto necesitas.
IA local
Ollama vs LM Studio: ¿cuál elegir para usar IA local?
Ollama y LM Studio ejecutan modelos locales, pero no están pensados para lo mismo. Comparamos facilidad, control, modelos, privacidad e integraciones.
La IA no es solo el modelo: Nvidia demuestra que el agente puede importar mucho más
Nvidia está demostrando que memoria, herramientas, contexto y arquitectura pueden importar tanto como el propio modelo a la hora de construir agentes realmente útiles.
Meta quiere llevar los agentes de IA a tu PC con Muse Glimmer
Muse Glimmer es el nuevo modelo de pesos abiertos de Meta para ejecutar tareas mediante agentes en un ordenador equipado con una sola tarjeta gráfica.
Ollama, LM Studio u Open WebUI: qué es cada uno y cuál necesitas
Ollama ejecuta modelos, LM Studio reúne motor e interfaz y Open WebUI aporta una experiencia web. Explicamos cuándo usar cada herramienta.
Qué modelo de IA local elegir para chat, código, documentos o imágenes
Chat, código, documentos, visión o agentes exigen capacidades distintas. Esta guía explica qué buscar antes de descargar un modelo de IA local.
Cómo instalar una IA en local en Windows y Mac sin complicarte
Puedes ejecutar un chatbot privado en tu propio ordenador sin programar. Esta guía explica cómo hacerlo con LM Studio u Ollama y qué revisar antes.
Cuánta RAM y VRAM necesitas para ejecutar un modelo de lenguaje en local
La memoria determina qué LLM puedes cargar y con cuánto contexto. Estas son las cifras útiles para modelos de lenguaje locales con 8, 16, 32 y 64 GB.
¿Cuánta memoria RAM necesita un ordenador realmente?
La RAM influye en la multitarea, pero más memoria no siempre significa más velocidad. Te contamos cuándo elegir 8, 16, 32 o 64 GB.
ZML quiere que la IA local deje de depender de Nvidia: un mismo modelo para varias clases de chips
ZML v2 busca compilar modelos de inteligencia artificial para aceleradores de Nvidia, AMD, Google y Amazon desde una misma base de código, reduciendo la dependencia de un único proveedor.