El rendimiento de la IA local depende más del ancho de banda de memoria que de los FLOPs. La velocidad a la que los pesos viajan desde la VRAM hacia la GPU determina los tokens por segundo y el rendimiento real de los modelos.
Tu Primer Setup con LM Studio y Open WebUI
Guía para montar un entorno de IA local en 2026 usando LM Studio y Open WebUI, desde elegir hardware hasta configurar modelos GGUF, el servidor de inferencia y la interfaz para probar rendimiento y privacidad.
IA Local en 2026: LM Studio, llama.cpp y LLMs Open Source
IA Local en 2026. LM Studio, Ollama, llama.cpp. Modelos open source como Qwen3.6, Gemma 4 y requisitos de hardware.