Guía de Modelos: Los mejores LLMs para correr en local
DominicodeLa primera vez que abres Hugging Face, te abrumas. Hay cientos de miles de modelos subidos. Nombres crípticos como Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Q4_K_M.gguf o DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B llenan la pantalla de descargas.
¿Cuál de todos ellos deberías bajar?
Si descargas el equivocado, tu ordenador tardará diez segundos en responder cada palabra o, peor aún, la IA empezará a alucinar código absurdo. Correr modelos de IA en local de forma eficiente requiere elegir el modelo adecuado para tu hardware. Como vimos en nuestro post anterior, configurar tu entorno de hardware para LLMs locales es el paso inicial antes de elegir tu modelo de uso diario.
Hoy te quiero enseñar la guía definitiva con las mejores familias de modelos libres que puedes ejecutar hoy mismo localmente, en qué tareas destaca cada uno y cómo dimensionar su tamaño según tu memoria RAM.
Las 5 mejores familias de modelos locales
A día de hoy, el ecosistema de código abierto se ha consolidado en torno a cinco grandes opciones que cubren todas las necesidades de desarrollo y automatización:
1. Qwen 2.5 Coder (7B y 32B) — El Rey de la Programación
Desarrollado por Alibaba, es el mejor modelo del mundo para desarrollo de software local en 2026. Su variante de 7B parámetros es tan rápida y precisa que puede correr en cualquier portátil, mientras que el modelo de 32B rivaliza directamente con GPT-4o en generación de código.
- Ideal para: Autocompletado en IDEs (Cursor/VS Code), refactorizaciones de código y escritura de scripts.
2. Llama 3 (8B y 70B) — El estándar multipropósito
El modelo de Meta es la base del ecosistema. Cuenta con un excelente soporte para múltiples idiomas, sigue instrucciones complejas con mucha precisión y está altamente integrado en todos los frameworks de desarrollo.
- Ideal para: Chatbots generales, análisis de texto, tareas RAG (búsqueda sobre tus documentos locales) y soporte al cliente.
3. DeepSeek-R1 Distilled (8B y 32B) — Razonamiento avanzado (o1/o3-style)
Estos modelos han sido entrenados para "pensar antes de hablar". Muestran su cadena de razonamiento y son excepcionales resolviendo problemas lógicos complejos, matemáticas y planificación de arquitectura.
- Ideal para: Resolver bugs difíciles, planificar especificaciones funcionales y analizar flujos lógicos en bucle.
4. Mistral & Nemo (7B y 12B) — Ligero y compatible con Herramientas
La empresa francesa Mistral AI destaca por crear modelos extremadamente compactos con un excelente soporte para la llamada de funciones (Tool Calling).
- Ideal para: Agentes autónomos (como Hermes Agent) que necesitan interactuar con APIs externas y ejecutar comandos de consola de forma rápida y segura.
5. Gemma 2 (2B y 9B) — La opción eficiente de Google
Google ha diseñado una arquitectura muy eficiente que exprime la memoria al máximo. Su modelo de 2B parámetros es perfecto para dispositivos móviles o portátiles antiguos, mientras que la versión de 9B destaca en fluidez de redacción.
- Ideal para: Dispositivos con recursos limitados (computadores de 16GB de RAM o menos).
El Secreto del Rendimiento Local: La Cuantización
No puedes descargar un modelo en su formato original de flotantes (FP16) y esperar que corra en tu ordenador. Ocuparía demasiada memoria. Un modelo de 7B parámetros sin optimizar requeriría más de 14GB de VRAM solo para cargarse en memoria.
Para solucionar esto, utilizamos cuantización.
La cuantización consiste en comprimir los pesos del modelo (reduciendo la precisión matemática de 16 bits a 4 u 8 bits).
El sweet spot indiscutible para la mayoría de desarrolladores es el formato Q4_K_M (cuantización a 4 bits). Reduce el peso en disco del modelo en un 70% (un modelo de 7B pasa de pesar 14GB a ocupar solo 4.5GB en disco) a cambio de una pérdida de precisión matemática prácticamente imperceptible para el usuario.
Guía rápida de Sizing de memoria RAM/VRAM
Antes de iniciar cualquier descarga, verifica este mapa de recursos para saber qué modelo puede digerir tu máquina:
- 16GB de RAM/VRAM: Puedes correr de forma fluida modelos cuantizados de 7B u 8B parámetros (como Qwen 2.5 Coder 7B o Llama 3 8B).
- 32GB de RAM/VRAM: El entorno perfecto para modelos medianos de 12B a 14B parámetros, o versiones muy optimizadas de modelos de 32B.
- 64GB de RAM/VRAM o superior: Puedes correr modelos masivos de 32B y 70B parámetros (como Qwen 32B o Llama 70B) que te darán respuestas al nivel de las mejores IAs de pago de la nube.
Esta lógica de calibración de hardware y selección de modelos locales es la base de las infraestructuras de desarrollo que montamos en el curso de Construye con IA y que llevamos a su máximo rendimiento en el nuevo curso de Hermes Agent.
Conclusión: Descarga con estrategia
No descargues el modelo más grande solo porque tiene mejores números en los benchmarks. Un modelo de 7B corriendo a 50 tokens por segundo en tu GPU local siempre te dará una mejor experiencia de desarrollo que un modelo de 70B que satura tu memoria y responde a 1 token por segundo. Encuentra tu equilibrio de hardware, aplica cuantización a 4 bits y monta un entorno de IA local eficiente.
Si quieres compartir benchmarks de rendimiento de modelos locales en tu propia máquina y conocer qué setups usa nuestra comunidad, te espero en Dominicode Labs.
Preguntas Frecuentes (FAQ)
¿Qué significa el sufijo "Instruct" en los modelos de Hugging Face?
Los modelos marcados como "Instruct" han sido entrenados específicamente para seguir instrucciones de los usuarios y mantener conversaciones. Los modelos "Base" o nativos solo sirven para completar texto y no son aptos para interfaces de chat o asistentes de código directo.
¿Cuál es la diferencia entre los formatos GGUF y safetensors?
GGUF es un formato contenedor diseñado por el ecosistema de llama.cpp para correr modelos en CPU y GPU locales compartiendo la memoria RAM de forma eficiente. Safetensors es el formato nativo utilizado principalmente por runtimes de Python (como PyTorch o Hugging Face transformers) para entrenamiento e inferencia en tarjetas gráficas dedicadas.
¿Se pueden mezclar modelos locales con APIs en la nube?
Sí. Herramientas de orquestación como Hermes Agent permiten configurar setups híbridos. Puedes configurar tu agente para que use un modelo de código local ultra-rápido (como Qwen 2.5 Coder 7B) para autocompletados y delegue las tareas de planificación complejas a APIs externas como Claude 3.5 Sonnet.
¿Los modelos locales pueden dañar mi hardware?
No. Correr modelos locales consumirá el 100% de los recursos de tu GPU/CPU durante la inferencia, lo que aumentará la temperatura de los componentes y activará los ventiladores de tu máquina. Es un comportamiento totalmente normal bajo cargas de trabajo pesadas de computación.
Por Bezael Pérez — Developer senior con más de 15 años de experiencia y fundador de Dominicode.
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