Ranking actualizado el 22/09/2026
Los 32 GB de memoria unificada representan un nivel de calidad para el público general. Con esa memoria puedes ejecutar cómodamente Mistral Small 24B Q4, Qwen 3 30B Q4 o Qwen 3 30B-A3B MoE en Q8.
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Variante MoE de Gemma 4. 26B/4B activos. Multimodal completo (texto+imagen+audio).
ollama run gemma4:26b
Primer dLLM abierto con licencia Apache 2.0: MoE 16B/1B + decodificador de difusión de 6.2B. Texto+visión unificados. Lanzamiento: 22 de abril de 2026.
# HuggingFace : inclusionAI/LLaDA2.0-Uni (Flash Attn 2 + CUDA 12.4 requis)
MoE 30B/3B activos, razonamiento híbrido. MMLU 81.4, AIME24 80.4. Más de 100 idiomas.
ollama run qwen3:30b-a3b
MoE 30B/3B activos: modo thinking + instruct. Medalla de oro en IMO 2025 e IOI 2025. Inferencia rápida gracias a los 3B activos, capacidades de razonamiento de nivel 30B. Lanzamiento en abril de 2026.
ollama run nemotron-cascade-2
MoE de 30B (3,3B activos), especializado en programación agéntica. Muy rápido en local, contexto nativo de 256k, la referencia para 16-24 GB con Ollama.
ollama run qwen3-coder:30b
Visión MoE 30B/3B activos. Punto óptimo para visión en Qwen 3. 256k ctx.
ollama run qwen3-vl:30b
Modelo coreano MoE con capacidades agénticas, 30B/3B activos. Cubre KR/EN/JP/ZH/TH/VI. Apache 2.0. Atención MLA.
ollama pull hf.co/kakaoai/Kanana-2-30B-GGUF
Omni MoE 30B/3B activos. Streaming de voz. ASR en 119 idiomas. Apache 2.0.
ollama run qwen3-omni:30b
| Puesto | Modelo | Params | VRAM Q4 | Contexto | Licencia | En Apple M4 Pro (48 GB) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | Gemma 4 26B-A4B MoE | 26B | 16 GB | 128 000 | Apache 2.0 | 22 tok/s · Q8 |
| #2 | LLaDA 2.0 Uni 16B | 16B | 18 GB | 8 192 | Apache 2.0 | 60 tok/s · Q8 |
| #3 | Qwen 3 30B-A3B | 30B | 19 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 40 tok/s · Q8 |
| #4 | Nemotron Cascade 2 30B-A3B | 30B | 17 GB | 128 000 | NVIDIA Open Model License | 30 tok/s · Q8 |
| #5 | Qwen3-Coder 30B-A3B | 30B | 19 GB | 262 144 | Apache 2.0 | 40 tok/s · Q8 |
| #6 | Qwen 3 VL 30B-A3B | 30B | 19 GB | 262 144 | Apache 2.0 | 40 tok/s · Q8 |
| #7 | Kanana 2 30B-A3B Thinking | 30B | 18 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 40 tok/s · Q8 |
| #8 | Qwen 3 Omni 30B-A3B | 30B | 19 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 40 tok/s · Q8 |
La IA local en tu Mac, a fondo: memoria unificada, MLX vs GGUF, el modelo adecuado para tu chip, Ollama y LM Studio configurados para Apple Silicon.
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Tu tarjeta → el mejor modelo para programar que puedes ejecutar en local, y el comando exacto de Ollama:
| Tu VRAM | GPU / Mac típicos | Modelo recomendado para programar | Comando Ollama |
|---|---|---|---|
| 8 GB | RTX 4060 / 3060 · M1-M2 16 GB | Qwen 3.5 9B (Q4, 6,6 GB — 256k ctx) | ollama run qwen3.5:9b |
| 12 GB | RTX 3060 12 GB / 4070 / 5070 | Qwen 3.5 9B (Q8, 11 GB) o Gemma 4 12B (7,6 GB) | ollama run qwen3.5:9b-q8_0 |
| 16 GB | RTX 5070 Ti / 4080 / 5080 · RX 9070 XT · M4 24 GB | Devstral 24B (Q4, 14 GB) — especialista en agentes de programación | ollama run devstral:24b |
| 24 GB | RTX 3090 / 4090 · RX 7900 XTX · M4 Pro 48 GB | Qwen 3.8 27B (Q4, 18 GB) — el « casi Copilot » | ollama run qwen3.8:27b |
| 32 GB | RTX 5090 | Qwen 3.6 35B-A3B (Q4, 23 GB) — MoE rápido | ollama run qwen3.6:35b |
| 48 GB+ | Mac M4 Max 64 GB · M2 Ultra 128 GB | Qwen3-Coder 30B-A3B (Q8, 32 GB — 256k ctx) | ollama run qwen3-coder:30b-a3b-q8_0 |
-base : ollama run qwen2.5-coder:7b-base — sigue siendo la referencia en este caso concreto. ⚠️ Qwen 3.8: su nivel de razonamiento está configurado muy alto por defecto y «piensa demasiado» ante solicitudes simples — bájalo a low (o desactívalo) en el primer arranque. ⚠️ La trampa de la licencia: Codestral 22B = Mistral Non-Production License → prohibido para programar en el trabajo. Qwen 3.5/3.8, Gemma 4 y Devstral tienen licencia Apache 2.0. 💡 ¿Se cuelga por falta de memoria? Deja ~1,5 GB de VRAM libre para el contexto, o baja un nivel de cuantización.🔌 Para integrarlo en VS Code: Cline (agente que trabaja con varios archivos), Aider (CLI) o Tabby/Twinny (autocompletado FIM) — todos se conectan a Ollama en local. El kit Copiloto Local — configuraciones listas para pegar + configuración probada — está disponible: /copilote-local.
Filtro: modelos de 3–35B cuya versión Q4_K_M ocupa menos de 22 GB (deja 10 GB para macOS + contexto largo). Puntos extra para los de 13–30B (pico de 32 GB) y los MoE (Qwen 3 30B-A3B en Q8 aquí).
Criterios considerados:
La puntuación es totalmente transparente: consulta nuestra metodología para conocer los detalles del cálculo de VRAM/tokens/seg.
Mac 32 GB: ¿Se puede ejecutar Mistral Small 24B en Q5?
Sí: Q5_K_M ~17 GB. A 18-25 tokens/segundo según el chip (M1 Max es el más rápido, M4 base el más eficiente). Excelente para francés + tareas generales.
¿Qwen 3 30B-A3B (MoE) en Q4 o Q8 con 32 GB?
Q8 (~32 GB) cabe justo: utiliza toda la memoria. Q4 (~17 GB) funciona con más holgura y libera 15 GB para el contexto y otras aplicaciones. Diferencia de calidad entre Q4 y Q8 en MoE: marginal (<2 % en pruebas). Prefiere Q4.
32 GB vs 48 GB: ¿qué salto cualitativo?
48 GB permiten ejecutar modelos densos de 32B en Q5 y modelos de 70B en Q3. Con 32 GB, sigues limitado a modelos de 30B en Q4 o MoE 30B-A3B en Q8. Si compras un equipo nuevo, es mejor optar por 48 GB. Consulta Mac de 48 GB.
¿Qué modelo para trabajar en francés en un Mac con 32 GB?
Mistral Small 3.1 24B Q4 (~13 GB) o Mistral Small 3.2 24B Q4 — las mejores opciones FR. Magistral Small 24B para el razonamiento. Ver clasificación FR.
Profundiza con nuestras comparativas detalladas entre los finalistas: