Rockchip · IA edge · 2022
Placas Arm baratas cuya pequeña NPU ejecuta modelos convertidos con RKLLM. Lentas, pero gastan muy poco.
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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.
Este equipo solo ejecuta modelos compilados por su fabricante (2 de nuestros modelos).
Pesos del modeloCaché de contexto (KV)ProgramaLímite utilizable (color = veredicto)
| Modelo | Veredicto | Memoria | Techo de velocidad |
|---|---|---|---|
| Qwen3 1.7B | Funciona | — | |
| Qwen3.5 9B | Funciona | — | |
| Gemma 4 12B | No compatible | — | — |
| gpt-oss-20b | No compatible | — | — |
| Qwen3.6 27B | No compatible | — | — |
| Qwen3.6 35B A3B | No compatible | — | — |
| Llama 3.3 70B | No compatible | — | — |
| gpt-oss-120b | No compatible | — | — |
| Qwen3.5 122B A10B | No compatible | — | — |
| Qwen3.5 397B A17B | No compatible | — | — |
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: Quien quiere una placa de pocos vatios siempre encendida con modelos pequeños convertidos.
Plataforma de hobby. Para un chat local útil, cualquier GPU de 12–16 GB es muchísimo más rápida.
RKLLM admite Qwen 2–3.5, Llama, Gemma, Phi, MiniCPM y otros tras convertirlos a su formato.
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.
GPU NVIDIA
Mayor modelo popular a 4 bits: Qwen3.6 35B A3B
La tarjeta doméstica más rápida para IA local: 32 GB y 1,8 TB/s hacen volar los modelos de 30B.
GPU AMD
Mayor modelo popular a 4 bits: Qwen3.6 35B A3B
32 GB por un tercio de lo que cuesta una RTX 5090: la tarjeta nueva de 32 GB más barata.
GPU NVIDIA
Mayor modelo popular a 4 bits: Qwen3.6 27B
24 GB en una tarjeta de una ranura y 140 W: la forma más «homelab» de tener 24 GB nuevos.