M4 Max 48GB
Pros
- 48 GB VRAM — suficiente para Llama 3.3 70B
- Ejecuta modelos hasta 84 GB en Q8
Comparativa detallada para elegir el mejor modelo para IA local: VRAM, contexto, calidad y GPU mínima.
| Métrica | Llama 3.3 70B | Qwen2.5 72B |
|---|---|---|
| Parámetros Mayor no siempre es mejor — depende del entrenamiento | 70 B | 72 B Mejor |
| VRAM requerida (Q4) Menos VRAM = más accesible | 42 GB | 41 GB Mejor |
| VRAM requerida (Q8) Q8 ofrece mejor calidad que Q4 | 84 GB | 72 GB Mejor |
| Longitud de contexto Mayor contexto = documentos más largos | 128.000 tokens | 131.072 tokens Mejor |
| Quality Score Puntuación compuesta de benchmarks | 95 /100 Mejor | 93 /100 |
| Licencia Uso comercial disponible | llama-3-community | Apache-2.0 |
| Casos de uso Usos principales declarados | chatcodingreasoninganalysis | chatcodingreasoninganalysis |
Para ejecutar Llama 3.3 70B necesitas al menos 42 GB de VRAM. La GPU mínima recomendada:
Pros
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Llama 3.3 70B y Qwen2.5 72B son muy similares en calidad. Si tienes menos VRAM disponible, Qwen2.5 72B es más eficiente. Si buscas máxima calidad sin restricciones de hardware, cualquiera de los dos es una excelente elección.
Llama 3.3 70B y Qwen2.5 72B son muy similares en calidad. Si tienes menos VRAM disponible, Qwen2.5 72B es más eficiente. Si buscas máxima calidad sin restricciones de hardware, cualquiera de los dos es una excelente elección.
Llama 3.3 70B requiere 42 GB de VRAM en Q4, 84 GB en Q8, o 168 GB en FP16 completo. La GPU mínima recomendada es la M4 Max 48GB.
Qwen2.5 72B requiere 41 GB de VRAM en Q4, 72 GB en Q8, o 144 GB en FP16 completo. La GPU mínima recomendada es la M4 Max 48GB.
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