Mejores modelos de IA local (2026): cuál usar según tu VRAM

Esta guía es para quien quiere usar un modelo de IA en su propio ordenador, sin conexión y sin cuotas, y no sabe cuál descargar. Solo incluye modelos de pesos abiertos que se pueden ejecutar en casa, y los ordena por lo que de verdad decide la elección: cuánta memoria tienes y para qué lo vas a usar. Si aún no tienes nada instalado, empieza por cómo instalar Ollama en Windows; si dudas entre programas, lee Ollama o LM Studio.

Cómo hemos elegido

No hemos probado estos modelos en nuestros equipos. La selección sale de tres cosas:

• Datos de las fichas oficiales: parámetros, contexto, licencia, tipo de entrada y memoria orientativa en cuantización Q4, que es la que usan por defecto Ollama y LM Studio.
• Lo que cuentan los usuarios en r/LocalLLaMA, Hacker News o el blog de Simon Willison: velocidad real, fallos habituales y para qué los usan.
• Que se puedan ejecutar en casa: hemos dejado fuera modelos abiertos que necesitan cientos de GB, como DeepSeek-V4 o Llama 4 Maverick, aunque sus pesos se puedan descargar.

Las cifras de memoria son orientativas. A ellas hay que sumar el contexto de la conversación, que también ocupa memoria; lo explicamos en cuánta VRAM necesito, y en qué es la cuantización GGUF verás por qué Q4 es el punto de partida habitual.

Qué modelo usar según tu memoria

La regla práctica es que el modelo quepa entero en la gráfica con un margen de uno o dos gigas. Si no cabe, el programa pasa una parte a la RAM del sistema y la velocidad se desploma.

Si quieres comprobarlo con tu equipo concreto, la herramienta ¿qué IA puedo ejecutar? hace el cálculo por ti.

Con 8 GB o en un portátil

Aquí la elección es Gemma 4 E4B. Pide unos 6 GB, entiende texto, imágenes y audio, y funciona incluso en móviles y en una Raspberry Pi. Según los usuarios, es sorprendentemente bueno para su tamaño, aunque en tareas complejas se le notan los límites. Cualquier gráfica de 8 GB vale; si dudas entre las más vendidas, mira el duelo RTX 5060 vs RX 9060 XT 8 GB. No intentes meter un modelo de 27B en 8 GB: los usuarios de r/LocalLLM cuentan que Qwen3.8-27B es casi inutilizable así.

Con 16 GB

gpt-oss-20b es el modelo de razonamiento que cabe entero, con unos 14 GB en Q4, y va rápido porque solo usa 3,6B parámetros activos. Su gran pega, según los usuarios, es que se inventa datos en preguntas factuales y tiene filtros muy estrictos: úsalo para razonar sobre lo que tú le das, no como enciclopedia. Con una gráfica de 12 GB no cabe entero. Para elegir tarjeta en este escalón, el duelo RTX 5060 Ti 16 GB vs RX 9060 XT 16 GB es el punto de partida.

Con 24 o 32 GB

Es el escalón donde están los mejores modelos locales. Qwen3.8-27B es, según los usuarios, el mejor que cabe en una sola gráfica de 24 GB: fiable en sesiones de agente de horas, con visión y contexto largo. A cambio piensa demasiado por defecto y en equipos domésticos se queda en 15-30 tokens por segundo, así que conviene bajar el esfuerzo de razonamiento. Si lo comparas con su rival de Google, tienes el duelo Qwen3.8-27B vs Gemma 4 31B.

Las alternativas dependen del uso. Gemma 4 26B A4B solo activa 3,8B parámetros, así que va muchísimo más rápido (unos 150 tokens por segundo en 24 GB según usuarios) y es muy fiable devolviendo JSON y siguiendo reglas; para programar, en cambio, flojea. Lo comparamos en Gemma 4 26B A4B vs Qwen3.8-27B. Gemma 4 31B destaca en tareas en varios idiomas y con imágenes, pero es denso y lento en gráficas de consumo.

Para este escalón, las gráficas de 24 GB de nuestra base son de generaciones anteriores (mira RTX 3090 vs RX 7900 XTX); con 32 GB tienes más margen para el contexto, y el duelo RTX 5090 vs Radeon AI PRO R9700 resume las dos opciones nuevas. Un Mac con 32 GB de memoria unificada también mueve Qwen3.8-27B según su ficha. La elección de tarjeta la desarrollamos en las mejores gráficas para IA local.

Con 64 GB o más

Los modelos que piden unos 50 GB o más no caben ni en la gráfica de consumo más grande (la RTX 5090 tiene 32 GB), así que entran la RAM del sistema y los equipos de memoria unificada. Qwen3-Coder-Next ocupa unos 50 GB y pide 64 GB de RAM o un Mac de 64 GB. Con 128 GB de memoria unificada, Qwen3.8-Flash-Next es según los usuarios el Qwen local más rápido y potente, aunque puede pasarse minutos razonando. Si dudas entre él y la opción de OpenAI, mira gpt-oss-120b vs Qwen3.8-Flash-Next.

Qué modelo usar según para qué lo quieres

Sobre programar: Qwen3-Coder-Next fue la referencia local a principios de 2026 por su velocidad y porque no gasta tokens pensando, pero los usuarios citan bucles en agentes y muchos prefieren ya Qwen3.8-27B, que además cabe en 24 GB. Si programar es tu uso principal, la comparativa completa, local y en la nube, está en la mejor IA para programar.

Errores típicos

• Elegir por tamaño y no por memoria. Un modelo pequeño que cabe entero suele ser más útil que uno grande que se desborda a la RAM.
• Fiarse del nombre. Mistral Small 4 tiene 119B parámetros: pese al «Small», necesita unos 75 GB.
• Olvidar el contexto. Documentos largos o agentes de programación piden varios GB extra sobre la cifra del modelo.
• No ajustar el razonamiento. Qwen3.8 y gpt-oss permiten bajar el esfuerzo, y con eso ganan mucha velocidad en tareas simples.

Puedes ver todos los modelos con sus datos en el comparador de modelos de IA, y el duelo Qwen3.8-27B vs gpt-oss-20b ayuda si estás entre 16 y 24 GB.

Alternativas que no han entrado

• Muse Glimmer 30B (Meta): buena visión y uso de herramientas en 24 GB, pero según los usuarios queda por detrás de Qwen en código y es lento sin una gráfica potente.
• gpt-oss-120b: necesita unos 70 GB y, según r/LocalLLaMA, ya está superado por modelos abiertos más recientes.
• Mistral Small 4 y Mistral Medium 3.5: buenos generalistas y para programar con agentes, pero necesitan 75-80 GB y su uso más cómodo es a través de la API.