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Elige tu equipo de IA local por el modelo más grande que vayas a usar y por cuántas personas lo usarán a la vez. Hasta unos 32B compartidos, una GPU CUDA de 24 GB como Olares One. Para 70B o más, 128 GB unificados.
Olares One → Local LLM server → vLLM · Ollama · OpenAI-compatible API → Your models, served on your network
- Que el modelo quepa en la memoria de la GPU con espacio para el contexto
- Velocidad por persona con varias peticiones simultáneas
- Compatibilidad con CUDA para vLLM y otras herramientas
- Cuentas de usuario, acceso remoto y copias de seguridad
- Ruido y consumo bajos para un equipo siempre encendido
| Machine | Price | Memory for models | Memory type | GPU | CUDA |
|---|---|---|---|---|---|
| Olares One | 4.999 $ · 4.599,95 € | 24 GB | VRAM | RTX 5090 Mobile | yes |
| NVIDIA DGX Spark | 6.950 $ | 128 GB | Unified, 273 GB/s | NVIDIA GB10 | yes |
| ASUS Ascent GX10 | 5.999 $ | 128 GB | Unified | NVIDIA GB10 | yes |
| Apple Mac Studio (M5 Ultra) | 5.499 $ · 6.599 € | 96 GB | Unified, 1.2 TB/s | M5 Ultra, 64-core GPU | no |
| Apple Mac Studio (M5 Max) | 2.499 $ · 2.999 € | 36 GB | Unified, 460 GB/s | M5 Max, 32-core GPU | no |
| Apple Mac mini (M5 Pro, 64GB) | 3.199 $ · 3.649 € | 64 GB | Unified, 307 GB/s | M5 Pro, 20-core GPU | no |
| Minisforum MS-S1 Max | 3.959 $ | 128 GB | Shared (unified) | Radeon 8060S | no |
| GMKtec EVO-X2 (Ryzen AI Max+ 395, 128GB) | 3.499,99 $ | 128 GB | Shared (unified) | Radeon 8060S | no |
| Framework Desktop (Ryzen AI Max+ 395, 128GB) | 3.449 $ | 128 GB | Shared (unified) | Radeon 8060S | no |
| Beelink GTR9 Pro (Ryzen AI Max+ 395, 128GB) | 4.199 $ | 128 GB | Shared (unified) | Radeon 8060S | no |
| Used RTX 3090 tower build | 3.800 $ | 24 GB | GDDR6X VRAM, 936 GB/s | RTX 3090 (used) | yes |
| NVIDIA GeForce RTX 5090 (desktop card) | 1.999 $ | 32 GB | GDDR7 VRAM | RTX 5090 desktop | yes |
Prices and specs read on the makers' pages on 12-13 November 2026; each name links to its source.
¿Cómo se calcula la memoria que hace falta?
La memoria se calcula con una regla aproximada: a 4 bits, un modelo necesita unos 0,5-0,6 GB por cada mil millones de parámetros, más unos pocos GB para el contexto. Eso da unos 9 GB para 14B, 19-20 GB para 32B y 40 GB para 70B. Con esa cifra sabes si basta una GPU de 24 GB.
El detalle está en cuánta VRAM necesito.
¿Qué equipo encaja con cada necesidad?
Hasta 32B con varias personas, Olares One. Hasta 32B con presupuesto ajustado y ganas de montarlo, una torre con RTX 3090 usada. Para 70B a 120B con CUDA, una DGX Spark o una ASUS Ascent GX10, y para modelos aún mayores, un Mac Studio M5 Ultra. Precios leídos el 12 de noviembre de 2026.
| Si necesitas | Mira |
|---|---|
| Hasta 32B, varias personas, CUDA | Olares One (24 GB, 4.999 USD) |
| Hasta 32B con presupuesto ajustado | Torre con RTX 3090 usada (24 GB, unos 3.800 USD según una guía) |
| 70B a 120B con CUDA | DGX Spark (128 GB, 6.950 USD) o ASUS Ascent GX10 (128 GB, 5.999 USD) |
| Modelos aún mayores en un solo equipo | Mac Studio M5 Ultra (desde 96 GB, hasta 512 GB) |
Preguntas y respuestas
¿Sirve un PC gaming para IA local?
Sí, si su tarjeta NVIDIA tiene suficiente VRAM para tu modelo. Para IA importa más la memoria de la tarjeta que su rendimiento en juegos.
¿Más RAM ayuda?
Solo como desbordamiento. Si el modelo no cabe en la VRAM, la parte que pasa a la RAM del sistema va más lenta. En la prueba propia de Olares, gpt-oss-120b dio unos 36 tokens por segundo en ese caso.
Fuentes
- Olares One specifications (Olares docs) (Company-published)
- Olares One FAQ (Olares docs) (Company-published)
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Local LLM Server. “Selection guide.” Contenido revisado el 13 de noviembre de 2026.
https://localllmserver.com/es/choosing/