Hoy bajamos todavía más el consumo de VRAM.
Después de probar modelos de 4GB y 3GB, en este vídeo ponemos a prueba 6 modelos de inteligencia artificial que puedes ejecutar en local con solamente 2GB de VRAM o menos utilizando Ollama.
Los modelos que probamos son:
• Qwen3-VL 2B — 1,9 GB • MiniCPM-V 4.6 1B — 1,6 GB • Luciole-Instruct 1.1 1B — 1,0 GB • Qwen3.5 0.8B — 1,0 GB • LFM2.5 Thinking 1.2B — 731 MB • MiniCPM5 1B — 688 MB
Todos pasan por nuestras pruebas para comprobar hasta dónde pueden llegar modelos tan pequeños: seguimiento de instrucciones, razonamiento, código y capacidades agénticas.
Estamos llegando a modelos que ocupan menos de 1GB y que aun así incluyen razonamiento, tool calling, visión y capacidades pensadas para agentes.
¿Cuál será el mejor?
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Fuente externa: YouTube · ANDO TV ↗
