M4 Max 48GB
Pros
- 48 GB VRAM — suficiente para Llama 3.1 70B
- Ejecuta modelos hasta 70 GB en Q8
Comparativa detallada para elegir el mejor modelo para IA local: VRAM, contexto, calidad y GPU mínima.
| Métrica | Gemma 2 27B | Llama 3.1 70B |
|---|---|---|
| Parámetros Mayor no siempre es mejor — depende del entrenamiento | 27 B | 70 B Mejor |
| VRAM requerida (Q4) Menos VRAM = más accesible | 15 GB Mejor | 40 GB |
| VRAM requerida (Q8) Q8 ofrece mejor calidad que Q4 | 27 GB Mejor | 70 GB |
| Longitud de contexto Mayor contexto = documentos más largos | 8192 tokens | 131.072 tokens Mejor |
| Quality Score Puntuación compuesta de benchmarks | 89 /100 | 92 /100 Mejor |
| Licencia Uso comercial disponible | Gemma | llama-3.1-community |
| Casos de uso Usos principales declarados | chatcodingreasoninganalysis | chatcodingreasoninganalysis |
Para ejecutar Llama 3.1 70B necesitas al menos 40 GB de VRAM. La GPU mínima recomendada:
Pros
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Gemma 2 27B y Llama 3.1 70B son muy similares en calidad. Si tienes menos VRAM disponible, Gemma 2 27B es más eficiente. Si buscas máxima calidad sin restricciones de hardware, cualquiera de los dos es una excelente elección.
Gemma 2 27B y Llama 3.1 70B son muy similares en calidad. Si tienes menos VRAM disponible, Gemma 2 27B es más eficiente. Si buscas máxima calidad sin restricciones de hardware, cualquiera de los dos es una excelente elección.
Gemma 2 27B requiere 15 GB de VRAM en Q4, 27 GB en Q8, o 54 GB en FP16 completo. La GPU mínima recomendada es la RTX 5080.
Llama 3.1 70B requiere 40 GB de VRAM en Q4, 70 GB en Q8, o 140 GB en FP16 completo. La GPU mínima recomendada es la M4 Max 48GB.
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