Elegir modelo sin perseguir benchmarks

Los rankings cambian cada semana. Tres preguntas, en cambio, sirven siempre.

1. ¿Qué entra?

A la memoria total restale unos 6 GB. Lo que queda es el tope para el archivo del modelo. llama.app y LM Studio marcan cuáles son recomendados para tu equipo.

2. ¿Es reciente?

Ojo con la biblioteca de Ollama: ordena por descargas acumuladas, no por novedad. Cuando se verificó, llama3.1 (120 millones de descargas, «actualizado hace 1 año») aparecía por encima de qwen3.5 (21,5 millones, «actualizado hace 12 horas»). Leé la línea de actualización, no la cantidad de descargas.

3. ¿La licencia es Apache-2.0 o MIT?

Si lo es, no te preocupes más por ese tema. Si no, leela:

• Apache-2.0 o MIT: Gemma 4, la familia Qwen3.5, gpt-oss, Phi-4, Whisper.
• Con condiciones: Llama 4 (licencia propia, atribución obligatoria), Qwen Community License, Mistral Medium 3.5, y modelos de uso no comercial como jina-ocr-v1.

Puntos de partida

Son estimaciones, no veredictos: Qwen3.5-4B con 8 GB; Gemma 4 E4B o Qwen3.5-9B con 16 GB; Gemma 4 12B con 16 a 24 GB y placa de video.

Y para el español rioplatense, la prueba la hacés vos.