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LLM locales: Los mejores modelos que corren en tu PC

Sin cloud, sin custos recurrentes, privacidad total. Guía práctica para ejecutar IA potente en tu máquina.

LLM Local

El problema: Esclavitud a APIs en la nube

Es 2026. Tu PYME usa ChatGPT o Claude vía API. Costo: S/ 0.005-0.15 por request. A 100 requests/día = S/ 150-4,500/mes. A 1,000 requests/día = S/ 1,500-45,000/mes.

Además de costo:

  • Privacidad: Cada dato que envías a OpenAI/Anthropic es almacenado, potencialmente analizado, usado para entrenar modelos. ¿Cómo explicas eso a un cliente confidencial?
  • Dependencia: Si OpenAI cae, tu aplicación cae. Si cambian precios, tu margen desaparece. Si cambian términos de servicio, estás atrapado.
  • Latencia: Request a US = 200ms-500ms. En Perú con internet promedio = 1-2 segundos. Tu app se ve lenta.
  • Rate limits: OpenAI te limita a 3,500 requests/minuto en plan básico. ¿Qué pasa si tu negocio crece y necesitas más? Upgrade caro.

La solución: LLM locales. Un modelo de IA que corre en tu computadora. Sin internet (opcional). Sin costos recurrentes. Sin privacidad comprometida.

¿Qué es un LLM local?

Un Large Language Model es un modelo de IA entrenado. OpenAI lo entrena con datos públicos de internet, lo cierra (propietario), y lo vende vía API.

En 2023, Meta lanzó **Llama**, un modelo open-source. Meta dijo: "Aquí están los pesos del modelo. Corran en sus máquinas". La comunidad explotó de creatividad.

Ahora hay cientos de modelos locales:

  • Llama 2 (Meta): 7B, 13B, 70B parámetros. Potente. Open-source.
  • Mistral (francesa): Muy eficiente. Corre en hardware modesto.
  • Phi (Microsoft): Pequeño pero sorprendentemente inteligente.
  • Deepseek (China): Modelo nuevo, muy rápido.

La magia: Estos modelos son tan buenos que en muchos casos compiten con GPT-3.5 (y a veces con GPT-4) en tareas específicas. Y corren en tu laptop.

Comparativa: Nube vs Local

Aspecto OpenAI/Claude (Cloud) LLM Local
Costo/mes S/ 500-10,000+ (según uso) S/ 0 (una sola compra de PC)
Privacidad Datos enviados a servidores OpenAI Todo queda en tu PC. Privacidad 100%.
Dependencia de internet Necesario internet constante Opcional (offline = completamente funcional)
Latencia (respuesta) 200-500ms (red) + tiempo procesamiento 100-300ms (depende PC). Puede ser 0 latency.
Rate limits Limitado por OpenAI (3,500 req/min básico) Ilimitado (depende CPU/GPU tuya)
Customización No puedes cambiar el modelo Puedes fine-tune el modelo con tus datos
Requisitos Internet y API key CPU/GPU moderada + RAM + almacenamiento
Mejor para Prototipado rápido, máxima inteligencia Privacidad crítica, costo importante, custom

Los mejores modelos locales 2026 (y qué PC necesitas)

1. Llama 4 con Mixture of Experts (Meta, 2026)

  • Tamaño: 128 expertos. Arquitectura de Mixture of Experts (MoE).
  • Performance: El modelo más inteligente de Meta. Llama 4 con MoE es comparable a GPT-4 en muchas tareas. Razonamiento avanzado, código complejos, análisis profundo.
  • Velocidad: 40-80 tokens/seg en CPU; 400-600 tokens/seg en GPU moderna.
  • PC mínima: GPU Nvidia 24GB (RTX 4090 o L40) O múltiples GPUs medianas. O CPU i9 con 64GB RAM (lento pero funciona).
  • Mejor para: Tareas de máxima complejidad, análisis empresarial, razonamiento crítico, código profesional.
  • Costo: Modelo gratis. PC = S/ 35,000-80,000.

2. GPT OSS 20B (Open Source Initiative)

  • Tamaño: 20 mil millones parámetros.
  • Performance: Modelo potente y eficiente. Mejor que Mistral 7B. Conversación natural, análisis, generación de contenido de calidad.
  • Velocidad: 60-120 tokens/seg en CPU; 600-900 tokens/seg en GPU.
  • PC mínima: GPU Nvidia 12GB (RTX 4060 Ti, RTX 3080 o mejor) O CPU i7 32GB RAM.
  • Mejor para: Chatbots avanzados, análisis de datos, generación de reportes, traducción.
  • Costo: Modelo gratis. PC = S/ 12,000-25,000.

3. Gemma 27B (Google, versión completa)

  • Tamaño: 27 mil millones parámetros (también disponible en 12B).
  • Performance: Modelo de Google optimizado. Excelente en comprensión de contexto largo, matemáticas, razonamiento. La versión 27B es muy potente.
  • Velocidad: 50-100 tokens/seg en CPU; 500-800 tokens/seg en GPU.
  • PC mínima: GPU Nvidia 16GB (RTX 4070 Ti, L40S o mejor) O CPU i9 32GB RAM.
  • Mejor para: Análisis técnico, investigación, documentación, QA (preguntas-respuestas).
  • Costo: Modelo gratis. PC = S/ 18,000-40,000.

4. Gemma 12B (Google, versión eficiente)

  • Tamaño: 12 mil millones parámetros.
  • Performance: Versión optimizada de Gemma. Muy rápida, muy buena comprensión. Balance perfecto entre potencia y velocidad.
  • Velocidad: 80-150 tokens/seg en CPU; 800-1200 tokens/seg en GPU.
  • PC mínima: GPU Nvidia 8GB (RTX 4060, RTX 3070 o mejor) O CPU i7 16GB RAM.
  • Mejor para: Producción empresarial, soporte automático, análisis de documentos, chatbots escalables.
  • Costo: Modelo gratis. PC = S/ 10,000-18,000.

5. Mistral Large (Francesa, 2026)

  • Tamaño: 36B parámetros (aproximadamente).
  • Performance: La versión más potente de Mistral. Razonamiento avanzado, code generation, análisis complejo.
  • Velocidad: 40-80 tokens/seg en CPU; 400-700 tokens/seg en GPU.
  • PC mínima: GPU Nvidia 20GB (RTX 4090) O GPU 16GB + CPU potente.
  • Mejor para: Arquitectura empresarial, desarrollo de software, análisis financiero.
  • Costo: Modelo gratis. PC = S/ 30,000-60,000.

Herramientas para correr LLM locales

Herramienta Facilidad Costo Mejor para
Ollama ⭐⭐⭐⭐⭐ Super fácil Gratis Principiantes, MacOS/Linux/Windows
LM Studio ⭐⭐⭐⭐ Muy fácil Gratis GUI bonita, Windows/Mac
GPT4All ⭐⭐⭐⭐⭐ Muy fácil Gratis Novatos absolutos, UI simple
llama.cpp ⭐⭐⭐ Intermedio Gratis Performance máxima, CLI
vLLM ⭐⭐ Técnico Gratis Servidores, múltiples usuarios
LocalAI ⭐⭐ Técnico Gratis (self-hosted) / S/ 500-3,000/mes (hosted) API compatible con OpenAI

Guía rápida: Correr Llama 2 en tu PC (en 3 pasos)

Paso 1: Instala Ollama

  • Descarga desde https://ollama.ai
  • Instala como cualquier programa.
  • Toma 2 minutos.

Paso 2: Descarga un modelo

  • Abre terminal/cmd.
  • Escribe: ollama pull llama2
  • Espera a que descargue (4GB, toma 5-10 minutos según internet).

Paso 3: Chatea

  • En terminal: ollama run llama2
  • Escribe tu pregunta, presiona Enter.
  • El modelo responde localmente en tu PC.

Tiempo total: 20 minutos. Costo: $0.

Caso real 1: Abogacía en Lima (soporte legal automático)

SITUACIÓN:

  • Bufete con 10 abogados.
  • Reciben 50 consultas/día por correo.
  • Cada respuesta toma 15 minutos (generación de doc, investigación).
  • Tiempo perdido: 750 minutos/día = 12.5 horas/día.

SOLUCIÓN: LLM local + Ollama

  • Instalan Mistral 7B en servidor local (costo inicial S/ 15,000).
  • Conectan con sistema de correo interno.
  • Cuando entra consulta: sistema la clasifica (penal, civil, laboral).
  • LLM genera respuesta template basada en jurisprudencia peruana.
  • Abogado revisa (toma 2 minutos) y envía.

RESULTADOS:

  • Tiempo/respuesta: 15 min → 2 min. Ahorro 13 min × 50 consultas = 10.8 horas/día.
  • Costo: S/ 15,000 inicial (servidor) + S/ 0/mes operativo.
  • Privacidad: Casos confidenciales NUNCA salen de la red local.
  • ROI: 1.5 abogados liberados = S/ 60,000/mes ahorro. Payback: 3.75 meses.

Caso real 2: Análisis de reportes (empresa de auditoría, Arequipa)

SITUACIÓN:

  • Empresa analiza reportes financieros de clientes.
  • Cada reporte = 50-100 páginas de datos complejos.
  • Auditor tarda 4 horas en generar análisis + recomendaciones.
  • 20 reportes/mes × 4 horas = 80 horas/mes.

SOLUCIÓN: Llama 2 13B + fine-tuning

  • Descargan modelo Llama 2 13B (13GB).
  • Lo fine-tunean con 50 reportes históricos de la empresa (toma 2 horas).
  • Modelo aprende el "estilo" de análisis de la empresa.
  • Auditor sube reporte PDF → modelo genera análisis en 2 minutos.
  • Auditor revisa y refina (toma 30 minutos total).

RESULTADOS:

  • Tiempo/reporte: 4 horas → 30 minutos. Ahorro 3.5 horas × 20 reportes = 70 horas/mes.
  • Costo: Modelo gratis. PC S/ 25,000 (GPU RTX 4070). Fine-tuning S/ 5,000 (desarrollo).
  • Total inversión: S/ 30,000.
  • Ahorro en salarios: 70 horas/mes × S/ 150/hora (auditor) = S/ 10,500/mes.
  • ROI: Payback en 2.8 meses. Beneficio año 1 = S/ 85,500 - S/ 30,000 = S/ 55,500.

Comparativa de costos: 12 meses

Escenario ChatGPT/Claude (Cloud) LLM Local (Mistral 7B) Diferencia
100 requests/día S/ 1,500-4,500/mes = S/ 18,000-54,000/año S/ 0/mes + PC S/ 5,000 (amort.) = S/ 5,000/año Ahorras S/ 13,000-49,000/año
1,000 requests/día S/ 15,000-45,000/mes = S/ 180,000-540,000/año S/ 0/mes + PC S/ 15,000 (amort.) = S/ 15,000/año Ahorras S/ 165,000-525,000/año
10,000 requests/día (escalado) S/ 150,000-450,000/mes = S/ 1.8M-5.4M/año S/ 5,000/mes (servidor + poder) + PC S/ 50,000 = S/ 110,000/año Ahorras S/ 1.69M-5.29M/año

Los 5 mitos sobre LLM locales (¡refutados!)

Mito 1: "Los modelos locales son mucho más lentos"

Realidad: Con GPU moderna, Mistral 7B genera respuesta en 1-2 segundos. OpenAI tarda 0.5-1 segundo. Diferencia imperceptible al usuario.

Mito 2: "Necesito una GPU cara (RTX 4090 = S/ 50,000)"

Realidad: RTX 3060 (S/ 8,000-12,000) corre Llama 2 7B perfectamente. RTX 4060 (S/ 10,000) también. Incluso CPU moderno funciona (lento pero funciona).

Mito 3: "Los modelos locales no entienden contexto largo"

Realidad: Mistral 7B entiende 32K tokens (~20,000 palabras) de contexto. Llama 2 también. Suficiente para 90% de casos.

Mito 4: "Necesito ser experto en ML para usarlos"

Realidad: Ollama hace todo automático. Descargas, ejecutas, preguntas. Es tan fácil como usar ChatGPT.

Mito 5: "Los modelos abiertos siempre pierden contra GPT-4"

Realidad: En tareas específicas, Mistral 7B y hasta Phi 2 vencen a GPT-3.5. En tareas generales, GPT-4 gana, pero con LLM local tienes 80-90% de inteligencia a 10% del costo.

Cuándo usar local vs. cloud

Usa LOCAL si:

  • Privacidad es crítica (abogados, médicos, financiero).
  • Costo es importante (PYME con presupuesto ajustado).
  • Necesitas offline (sin internet).
  • Tienes miles de requests/día (costo cloud insostenible).
  • Quieres fine-tune el modelo con tus datos.

Usa CLOUD si:

  • Máxima inteligencia es crítica (investigación, análisis complejo).
  • No tienes presupuesto para PC potente.
  • Necesitas escalabilidad automática.
  • Quieres lo último en modelos (GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet).
  • Bajo volumen de requests (< 100/día).

El futuro: Híbrido

Lo inteligente en 2026: usar ambos. LLM local para:

  • Clasificación rápida de documentos.
  • Resúmenes iniciales.
  • Preguntas simples (privacidad).

LLM cloud (GPT-4) solo para:

  • Tareas muy complejas que requieren máxima inteligencia.
  • Análisis especializados.

Esta arquitectura híbrida = mejor costo + privacidad + inteligencia.

Checklist: ¿Puedo correr LLM local?

  • ¿Tengo una computadora con CPU i5/Ryzen 5 o mejor? SÍ/NO
  • ¿Tengo al menos 8GB RAM? SÍ/NO
  • ¿Tengo 30GB de almacenamiento libre? SÍ/NO
  • ¿Estoy dispuesto a aprender Ollama/LM Studio (30 minutos)? SÍ/NO
  • ¿La privacidad/costo es importante en mi caso? SÍ/NO

Si respondiste "SÍ" a 4+ preguntas: LLM local es para ti.

Conclusión: El futuro es local

En 2023, OpenAI monopolizaba. En 2024, Meta lanzó Llama y rompió el monopolio. En 2026, cualquiera con laptop puede tener IA potente en casa.

Los modelos locales mejoran cada mes. Mistral hace 6 meses = mejor que GPT-3.5 hoy. La diferencia entre local y cloud se achica.

Para PYMES peruanas, LLM local = libertad. Libertad de costos, libertad de privacidad, libertad de dependencia.

¿OpenAI sube precios? No te importa. ¿OpenAI limita requests? Ilimitado en tu PC. ¿Datos de cliente? Nunca salen de tu red local.

La pregunta no es "¿Debería usar LLM local?" sino "¿Por qué aún no lo he hecho?"

Implementar LLM local en mi empresa Volver al blog