Ranking actualizado el 22/09/2026
El MacBook Pro M3 Pro / Max (18-128 GB, 300-400 GB/s) sigue siendo un excelente portátil para la IA local en 2026. Permite ejecutar con comodidad modelos de 30B en Q4 / 70B en Q3.
Compara los precios de MacBook Pro M5 Pro — 24 GB / 1 TB en nuestros comercios asociados (fichas de producto verificadas):
¿Qué PC elegir según tu presupuesto? Nuestras opciones de 800 a 3 500 € →
Enlaces de afiliados — QuelLLM puede percibir una comisión por las compras, sin coste adicional para ti, lo cual no influye en el ranking (establecido de forma independiente). Como socio de Amazon, QuelLLM obtiene un beneficio de las compras que cumplen las condiciones requeridas.
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)
GLM-4.7-Flash (MoE 31B, ~3B activos): la mejor relación código/VRAM de la clase 30B. MIT, 128k ctx, muy rápido en 3090/4090.
ollama run glm-4.7-flash
Híbrido Mamba-2 + MoE 32B/9B activos. ~70% menos de RAM en contexto largo. Apache 2.0.
ollama run granite4:small-h
MoE 30B/3B activos, razonamiento híbrido. MMLU 81.4, AIME24 80.4. Más de 100 idiomas.
ollama run qwen3:30b-a3b
MoE 33B/3B activos, Apache 2.0, especialista en programación con agentes. 68.2% SWE-Bench Verified, 128k ctx. Funciona en un Mac con 36 GB. Lanzamiento el 28 de abril de 2026.
ollama run laguna-xs.2
Modelo denso multimodal de 27B, lanzado el 22 de abril de 2026. 262k ctx (1M YaRN). SWE-bench Verified 77.2%.
ollama run qwen3.6:27b
Qwen 3.8 27B: modelo denso multimodal (texto + visión), 262k de contexto, ~16 GB de VRAM en Q4 (18 GB de pesos en Ollama). Apache 2.0, programación con agentes y visión.
ollama run qwen3.8:27b
| Puesto | Modelo | Params | VRAM Q4 | Contexto | Licencia | En Apple M3 Max (64 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 · FP16 |
| #3 | GLM 4.7 Flash | 31B | 19 GB | 128 000 | MIT | 40 tok/s · Q8 |
| #4 | Granite 4.0 H-Small 32B-A9B | 32B | 19 GB | 128 000 | Apache 2.0 | 30 tok/s · Q8 |
| #5 | Qwen 3 30B-A3B | 30B | 19 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 40 tok/s · Q8 |
| #6 | Laguna XS.2 | 33B | 19 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 40 tok/s · Q8 |
| #7 | Qwen 3.6 27B | 27B | 16 GB | 262 144 | Apache 2.0 | 13 tok/s · Q8 |
| #8 | Qwen 3.8 27B | 27B | 16 GB | 262 144 | Apache 2.0 | 14 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.
Memo gratuito
Recibe el resumen VRAM → mejor modelo de código → comando Ollama (una sola pantalla, copiar y pegar). Y pasa al kit Copiloto Local para convertirlo en una configuración que realmente funcione.
El kit Copiloto Local — las configuraciones de Ollama + Cline + Aider listas para pegar, Modelfiles ajustados, solución de problemas, espacio en línea de por vida →Sin spam. Darte de baja en 1 clic. Tus datos se quedan con nosotros (nunca se venden).
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: 3-100B, con Q4_K_M bajo 70 GB. Bonus 13-70B (peak M3 Max) y 7-32B (M3 Pro). MoE bien anotados.
Criterios considerados:
La puntuación es totalmente transparente: consulta nuestra metodología para conocer los detalles del cálculo de VRAM/tokens/seg.
MBP M3 Pro de 18 GB: ¿suficiente para un 13B?
Sí — Mistral Nemo 12B Q4 (~7 GB) a 28-35 tok/s. Mistral Small 24B Q4 (~13 GB) cabe por poco y funciona a 22-26 tok/s. Ver el guía MBP M3.
¿Puede un MBP M3 Max de 128 GB ejecutar Llama 70B?
Sí — Llama 3.3 70B Q4_K_M (~40 GB) funciona a 10-14 tok/s en M3 Max. Q5_K_M (~48 GB) sigue funcionando con fluidez. Fue el primer portátil capaz de hacerlo en la práctica.
¿M3 Max vs M4 Max?
M4 Max es ~15-20 % más rápido con la misma RAM (Neural Engine mejorado, memoria de 546 GB/s en la versión de 16 núcleos). M3 Max sigue siendo excelente: Llama 70B Q4 = 12 tok/s frente a 15 tok/s en M4 Max. No es necesario cambiar al modelo más reciente.
¿Qué modelo para programar en un MBP M3?
Qwen 2.5 Coder 32B Q4 (~17 GB) en M3 Pro de 36 GB o M3 Max — excelente para código Python/JS/Go. DeepSeek Coder V2 16B Q4 (~9 GB) es más rápido. Ver clasificación para programación.