Top 10 LLM locales (2025): ventanas de contexto, objetivos VRAM y licencias en comparación

LOCE LLMS maduró rápido en 2025: familias de peso abierto como Llama 3.1 (128k Longitud de contexto (CTX)), QWEN3 (Apache-2.0, Dense + Moe), Gemma 2 (9B/27B, 8K CTX), Mixtral 8 × 7B (Apache-2.0 SMOE) y Phi-4-Mini (3.8B, 128K Ctx) Runners locales de primera clase (GGUF/LLAMA.CPP, LM Studio, Ollama), haciendo una inferencia de la portátil e incluso práctica si coincide con la longitud y cuantización de contexto con VRAM. Esta guía enumera las diez opciones más desplegables por claridad de licencia, disponibilidad estable de GGUF y características de rendimiento reproducibles (parámetros, longitud de contexto (CTX), preajustes cuantitativos).

Top 10 LLM locales (2025)

1) Meta Llama 3.1-8b-robusto “conductor diario”, contexto de 128k

Por qué importa. Una línea de base multilingüe estable con contexto largo y soporte de primera clase en cadenas de herramientas locales.
Especificaciones. Denso 8B Decoder solo; contexto oficial de 128k; Variantes de instrucciones y variantes base. Licencia de llamas (pesas abiertas). Las recetas comunes de Gguf y las recetas de Ollama existen. Configuración típica: Q4_K_M/Q5_K_M para ≤12-16 GB VRAM, Q6_K para ≥24 GB.

2) Meta Llama 3.2-1b/3b-Class de borde, contexto de 128k, amigable en el dispositivo

Por qué importa. Modelos pequeños que todavía toman 128k tokens y funcionan aceptablemente en CPU/IGPUS cuando se cuantifican; Bueno para computadoras portátiles y mini-PC.
Especificaciones. Modelos de instrucción 1B/3B; Contexto de 128k confirmado por Meta. Funciona bien a través de Llama.CPP Gguf y la pila multi-runtime de LM Studio (CPU/CUDA/Vulkan/Metal/Rocm).

3) QWEN3-14B / 32B-Abra Apache-2.0, Strong Hool-Use y Multilingüe

Por qué importa. Familia amplia (densa+MOE) bajo Apache-2.0 con puertos comunitarios activos a Gguf; ampliamente informado como un “controlador diario” general capaz/agente localmente.
Especificaciones. Los puntos de control densos 14B/32B con variantes de contexto largo; Tokenizer moderno; Actualizaciones rápidas del ecosistema. Comience en Q4_K_M para 14B en 12 GB; Muévase a Q5/Q6 cuando tenga 24 GB+. (Qwen)

4) Deepseek-R1-Distill-Qwen-7b-razonamiento compacto que se ajusta

Por qué importa. Destilado de las huellas de razonamiento de estilo R1; Ofrece calidad paso a paso a 7b con GGGS ampliamente disponibles. Excelente para matemáticas/codificación en VRAM modesto.
Especificaciones. 7b denso; Existen variantes de contexto largo por conversión; Ggufs curados cubre F32 → Q4_K_M. Para 8–12 GB VRAM intente Q4_K_M; Para 16–24 GB, use Q5/Q6.

5) Google Gemma 2-9b / 27b-eficiente denso; Contexto de 8k (explícito)

Por qué importa. Fuerte comportamiento de cuantización de calidad para tamaño y cuantificación; 9B es un gran modelo local de rango medio.
Especificaciones. Denso 9b/27b; Contexto de 8k (no exagere); Pesos abiertos bajo términos de Gemma; ampliamente empaquetado para Llama.cpp/Ollama. 9B@Q4_K_M se ejecuta en muchas cartas de 12 GB.

6) MIXTRAL 8 × 7B (SMOE)-Apache-2.0 SPARSE MOE; Costo/PERF Horario de batalla

Por qué importa. Beneficios de rendimiento de la mezcla de expertos en la inferencia: ~ 2 expertos/token seleccionados en tiempo de ejecución; Gran compromiso cuando tiene ≥24–48 GB VRAM (o multi-GPU) y desea un rendimiento general más fuerte.
Especificaciones. 8 expertos de 7b cada uno (activación escasa); Apache-2.0; instrucciones/variantes base; Conversiones maduras de Gguf y recetas de Ollama.

7) Microsoft Phi-4-mini-3.8b-Modelo pequeño, contexto de 128k

Por qué importa. Realista “razonamiento de huellas pequeñas” con contexto de 128k y atención agrupada; Sólido para cajas CPU/IGPU y herramientas sensibles a la latencia.
Especificaciones. 3.8b denso; Vocabio de 200k; Alineación SFT/DPO; Documentos de la tarjeta modelo 128K Contexto y perfil de capacitación. Use Q4_K_M en ≤8–12 GB VRAM.

8) Microsoft Phi-4-Razoning-14b-Razonamiento de tamaño medio (verifique CTX por compilación)

Por qué importa. Una variante sintonizada por el razonamiento de 14B que es materialmente mejor para las tareas de estilo de cadena de pensamiento que las líneas de base genéricas de 13-15b.
Especificaciones. Denso 14b; El contexto varía según la distribución (tarjeta modelo para una listas de lanzamiento comunes 32k). Para 24 GB VRAM, Q5_K_M/Q6_K es cómodo; Los corredores de precisión mixta (no GGUF) necesitan más.

9) Yi-1.5-9b / 34b-Apache-2.0 bilingüe; Variantes 4K/16K/32K

Por qué importa. Rendimiento EN/ZH competitivo y licencia permisiva; 9b es una alternativa fuerte a Gemma-2-9B; 34B pasos hacia un razonamiento más alto bajo Apache-2.0.
Especificaciones. Denso; Variantes de contexto 4K/16K/32K; Abra pesas bajo Apache-2.0 con tarjetas HF activas/Repos. Para 9B, use Q4/Q5 en 12–16 GB.

10) Internlm 2 / 2.5-7b / 20b-amigable para la investigación; ramas sintonizadas con matemáticas

Por qué importa. Una serie abierta con cadencia de investigación animada; 7b es un objetivo local práctico; 20b te mueve hacia la capacidad de clase Gemma-2-27b (a VRAM más alta).
Especificaciones. Denso 7b/20b; Variantes de chat/base/matemáticas múltiples; presencia activa de HF. Las conversiones de GGUF y los paquetes Ollama son comunes.

Resumen

In local LLMs, the trade-offs are clear: pick dense models for predictable latency and simpler quantization (eg, Llama 3.1-8B with a documented 128K context; Gemma 2-9B/27B with an explicit 8K window), move to sparse MoE like Mixtral 8×7B when your VRAM and parallelism justify higher throughput per cost, and treat small reasoning models (Phi-4-mini-3.8b, 128k) como el punto óptimo para cajas de CPU/IGPU. Las licencias y los ecosistemas importan tanto como las puntuaciones sin procesar: las tarjetas modelo Apache-2.0 de Qwen3 (Dense + MOE) y Meta/Google/Microsoft Model Tarjetas dan a las barandillas operativas (contexto, tokenizador, términos de uso) con los que vivirá. En el lado del tiempo de ejecución, estandarice en Gguf/Llama.cpp para la portabilidad, el estudio OLLAMA/LM para conveniencia y descarga de hardware, y cuantización de tamaño (Q4 → Q6) a su presupuesto de memoria. En resumen: elija por contexto + licencia + ruta de hardware, no solo las vibraciones de la tabla de clasificación.

Michal Sutter es un profesional de la ciencia de datos con una Maestría en Ciencias en Ciencias de Datos de la Universidad de Padova. Con una base sólida en análisis estadístico, aprendizaje automático e ingeniería de datos, Michal se destaca por transformar conjuntos de datos complejos en ideas procesables.