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 | Llama 3.1 70B | Qwen2.5-Coder 32B |
|---|---|---|
| Parámetros Mayor no siempre es mejor — depende del entrenamiento | 70 B Mejor | 32 B |
| VRAM requerida (Q4) Menos VRAM = más accesible | 40 GB | 19,2 GB Mejor |
| VRAM requerida (Q8) Q8 ofrece mejor calidad que Q4 | 70 GB | 38,4 GB Mejor |
| Longitud de contexto Mayor contexto = documentos más largos | 131.072 tokens | 131.072 tokens |
| Quality Score Puntuación compuesta de benchmarks | 92 /100 | 92 /100 |
| Licencia Uso comercial disponible | llama-3.1-community | Apache-2.0 |
| Casos de uso Usos principales declarados | chatcodingreasoninganalysis | codingchatreasoninganalysis |
Para ejecutar Llama 3.1 70B necesitas al menos 40 GB de VRAM. La GPU mínima recomendada:
Pros
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Llama 3.1 70B y Qwen2.5-Coder 32B son muy similares en calidad. Si tienes menos VRAM disponible, Qwen2.5-Coder 32B es más eficiente. Si buscas máxima calidad sin restricciones de hardware, cualquiera de los dos es una excelente elección.
Llama 3.1 70B y Qwen2.5-Coder 32B son muy similares en calidad. Si tienes menos VRAM disponible, Qwen2.5-Coder 32B es más eficiente. Si buscas máxima calidad sin restricciones de hardware, cualquiera de los dos es una excelente elección.
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.
Qwen2.5-Coder 32B requiere 19.2 GB de VRAM en Q4, 38.4 GB en Q8, o 76.8 GB en FP16 completo. La GPU mínima recomendada es la RX 7900 XT.
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