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El sitio local-llm.net se presenta como una referencia centralizada para la comunidad de inteligencia artificial local, consolidando en 2026 un ecosistema que se ha estructurado en tres niveles principales: modelos de frontera con más de 256 GB de memoria, sistemas de una sola GPU de 24 GB y disposi
sFNX es un motor de inferencia para modelos de lenguaje grandes (LLM) de tipo MoE (Mixture of Experts) que optimiza el rendimiento en hardware específico: tres tarjetas NVIDIA Tesla V100-32GB conectadas por PCIe Gen3 sin NVLink. A diferencia de los enfoques tradicionales que asumen NVLink o dividen
Meta ha lanzado Muse Spark Open, un modelo de inteligencia artificial multimodal con 816 mil millones de parámetros totales y 42 mil millones activos, diseñado específicamente para ejecutarse en escritorio. Esta versión de pesos abiertos es la más capaz hasta la fecha y destaca por su capacidad para
Humanizer es un modelo de lenguaje de 12.000 millones de parámetros diseñado para reescribir borradores generados por inteligencia artificial, como correos electrónicos, ensayos o informes, para que lean como si fueran escritos por una persona. La herramienta se destaca por su capacidad para mantene
MegaCapybara es un motor de inferencia optimizado para ejecutar el modelo Qwen3.8-27B en tarjetas gráficas NVIDIA GeForce RTX 5090, alcanzando velocidades de hasta 500 tokens por segundo para un solo agente y 2.000 tokens por segundo para equipos de agentes. La herramienta destaca por su uso de form
El equipo de ShapeLearn ha publicado los modelos completos de optimización para Qwen 3.8 27B, superando en rendimiento a su versión anterior, ShapeLearn-Lite. Aunque la versión Lite, lanzada el 18 de agosto de 2026, mostró una buena estabilidad, los nuevos modelos de ShapeLearn sitúan a todos los ci
CarWatch es un proyecto de código abierto que convierte un Raspberry Pi 5 instalado en el coche en un agente conversacional completamente offline, capaz de participar en salas de chat, responder preguntas y avisar de incidentes. La placa ejecuta en local un modelo de 35.000 millones de parámetros (Q
Soup es una herramienta de línea de comandos pensada para simplificar el ajuste fino y el post-entrenamiento de modelos de lenguaje grandes (LLM). Su premisa es reducir entre el 30% y el 50% del tiempo que los equipos dedican a pelearse con la infraestructura, dedicándolo en su lugar a mejorar los m
Google ha presentado nuevos checkpoints de Gemma 4 optimizados con Quantization-Aware Training (QAT), una técnica que integra la cuantización durante el entrenamiento para reducir la pérdida de calidad al comprimir los modelos. La novedad permite ejecutar Gemma 4 en dispositivos móviles y GPUs de co
Google presenta Gemma 4 12B, un modelo multimodal unificado que se ejecuta en portátiles Google ha presentado Gemma 4 12B, un nuevo modelo de inteligencia artificial de código abierto que destaca por su arquitectura multimodal unificada y por su capacidad de ejecutarse en portátiles convencionales
