Ranking actualizado el 22/09/2026
El MacBook Air M3 (8 / 16 / 24 GB, 100 GB/s) sigue siendo un excelente portátil para IA local. Sin ventilador, se prefieren los 3-9B en Q4_K_M y los MoE con pocos parámetros activos.
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Multimodal con 4B de parámetros efectivos (texto+imagen+audio). 140 idiomas. Para portátiles y edge.
ollama run gemma4:e4b
Dense 8B Apache 2.0, 12 idiomas, incluido FR, 131k ctx, GQA 32Q/8KV. MMLU 73.84, HumanEval 85.37. Salida 29 de abril de 2026.
# HuggingFace : ibm-granite/granite-4.1-8b
Granite 4.2 8B (IBM): modelo denso con licencia Apache 2.0, contexto de 128k, ~4,6 GB de VRAM en Q4. Chat, código y razonamiento multilingües para empresas.
ollama pull granite4.2
Ajuste fino SFT «thinking» de OLMo 3 7B: razonamiento paso a paso, contexto de 16k, ~4,2 GB de VRAM en Q4. 100 % abierto, licencia Apache 2.0.
# HuggingFace : zimplex/olmo3-7b-think-sft-eosfix-16k-3ep-euc
GLM 5.3 (Zhipu): modelo denso de 7B especializado en código y razonamiento, contexto de 128k, ~4,1 GB de VRAM en Q4. Ligero, funciona en GPU de 6-8 GB, licencia MIT.
ollama pull glm-5.3
Modelo denso de 7B, 100 % abierto (pesos + datos + código). Transparencia total para la investigación.
ollama run olmo-3:7b
Modo híbrido thinking/fast. 119 idiomas, 32k nativo (131k mediante YaRN).
ollama run qwen3:8b
| Puesto | Modelo | Params | VRAM Q4 | Contexto | Licencia | En Apple M2 (16 GB) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | Gemma 4 E4B | 4B | 10 GB | 128 000 | Apache 2.0 | 14 tok/s · Q4_K_M |
| #2 | Granite 4.1 8B Instruct | 8B | 5 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 12 tok/s · Q8 |
| #3 | Granite 4.2 8B | 8B | 4.6 GB | 128 000 | Apache 2.0 | 32 tok/s · Q8 |
| #4 | OLMo 3 7B Think (SFT) | 7B | 4.2 GB | 16 000 | Apache 2.0 | 32 tok/s · Q8 |
| #5 | GLM 5.3 7B | 7B | 4.1 GB | 128 000 | MIT | 32 tok/s · Q8 |
| #6 | OLMo 3 7B | 7B | 5 GB | 8 192 | Apache 2.0 | 12 tok/s · Q8 |
| #7 | Qwen 3 8B | 8B | 5 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 12 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: 1-13B, de los cuales Q4_K_M tiene menos de 12 GB. Bonus 3-8B (pico Air M3) y modelos MoE de pequeño tamaño. Bonus licencias libres para MLX (conversión más sencilla).
Criterios considerados:
La puntuación es totalmente transparente: consulta nuestra metodología para conocer los detalles del cálculo de VRAM/tokens/seg.
MacBook Air M3 de 8 GB: ¿es viable?
Muy justo: Llama 3.2 3B Q4 (~2 GB) o Phi-4 Mini 3,8B Q4 (~2,3 GB) — 30-40 tokens/seg. macOS ya consume 4 GB: queda poco margen para el contexto. Es una configuración realmente minimalista; mejor elige 16 GB.
MacBook Air M3 16 GB: ¿qué modelos?
Mistral 7B Q4 (~4,5 GB), Qwen 3 8B Q4 (~5 GB), Gemma 4 9B Q4 (~5,5 GB) — 20-28 tokens/seg. Ideal para chat, programación ligera y RAG personal. Ver el guía para MacBook Air M3.
Air M3 vs Air M4: ¿qué diferencia hay para los LLM?
M4 es aproximadamente un 15-20 % más rápido con un ancho de banda de memoria equivalente (Neural Engine mejorado). Para los LLM, la diferencia sigue siendo mínima: Mistral 7B Q4 = 25 tok/s en M3 frente a 30 tok/s en M4. No es necesario actualizar el equipo.
¿Qué modelo en francés usar en un MacBook Air M3?
Mistral 7B Instruct o Mistral Nemo 12B Q4 (con 24 GB) son los mejores en francés. Lucie 7B (CNRS) es la opción 100 % soberana, pero está limitada a 4k de contexto. Ver clasificación FR.