NVIDIA · IA edge · 2023
64 GB con CUDA y 60 W. Para LLM, hoy la superan Strix Halo y el Mac mini.
desde 1999 US$ (precio de lanzamiento)
Información de los fabricantes y fuentes públicas; no lo hemos probado.· Revisado el 11 oct 2026
Modelos populares a Q4_K_M con un contexto de 32K tokens. La memoria necesaria sale de los archivos reales del modelo; la velocidad es el techo teórico.
Pesos del modeloCaché de contexto (KV)ProgramaLímite utilizable (color = veredicto)
| Modelo | Veredicto | Memoria | Techo de velocidad |
|---|---|---|---|
| Qwen3 1.7B | Funciona | ≤ 185 tok/s | |
| Qwen3.5 9B | Funciona | ≤ 36 tok/s | |
| Gemma 4 12B | Funciona | ≤ 29 tok/s | |
| gpt-oss-20b | Funciona | ≤ 102 tok/s | |
| Qwen3.6 27B | Funciona | ≤ 12 tok/s | |
| Qwen3.6 35B A3B | Funciona | ≤ 111 tok/s | |
| Llama 3.3 70B | Funciona, justo | ≤ 5 tok/s | |
| gpt-oss-120b | No tiene memoria suficiente | — | |
| Qwen3.5 122B A10B | No tiene memoria suficiente | — | |
| Qwen3.5 397B A17B | No tiene memoria suficiente | — |
Máximo teórico al generar texto: ancho de banda de la memoria dividido entre los bytes que se leen por token. En la práctica se suele alcanzar entre la mitad y tres cuartas partes.
Los precios son referencias editoriales (precio de lanzamiento y un precio habitual en la fecha indicada), no precios en directo. En 2026 la escasez de memoria ha subido muchos precios por encima del de lanzamiento.
Solo mostramos precios actualizados en las últimas 24 horas y pueden cambiar; vale el precio de la tienda al pagar. Podemos recibir una comisión por estos enlaces, sin coste para ti. Afiliación
Ideal para: Proyectos edge y de robótica que además necesitan un modelo de lenguaje mediano.
Solo para edge o robótica; como servidor de LLM doméstico hay opciones mejores.
Fuente: Especificaciones del fabricante
Qué tal funcionan hoy las herramientas habituales de IA local (valoración editorial).
Resultados medidos, con su fuente. Nunca inventamos velocidades.
Aún no hay resultados medidos. La tabla de arriba muestra el techo teórico.
Apple silicon
Mayor modelo popular a 4 bits: Qwen3.6 35B A3B
Hasta 64 GB a 307 GB/s en un mini PC silencioso: modelos de 27–35B a buen ritmo.
Apple silicon
Mayor modelo popular a 4 bits: Qwen3.5 122B A10B
128 GB a 614 GB/s: gpt-oss-120b y MoE de 122B a buen ritmo, casi sin ruido.
GPU NVIDIA
Mayor modelo popular a 4 bits: Qwen3.5 122B A10B
96 GB en una tarjeta a la velocidad de una RTX 5090: gpt-oss-120b y MoE de 122B enteros en la GPU.
