Mejores Mini PC para Ejecutar IA en Local: Ranking Completo [2026]

Mejores Mini PC para Ejecutar IA en Local: Ranking Completo [2026]

En 2026, ejecutar modelos de inteligencia artificial en local ya no requiere un PC gaming de 3.000 EUR ni una estacion de trabajo profesional. Los mini PC han evolucionado hasta el punto de poder ejecutar modelos LLM de 7B, 13B, 34B e incluso 70B parametros directamente en tu escritorio, sin enviar un solo dato a la nube. Este articulo es la comparativa mas completa en espanol de los mejores mini PC para IA local, con precios reales, especificaciones detalladas y pruebas con Ollama.

En Resumen

Si buscas el mejor mini PC para ejecutar inteligencia artificial en local en 2026, estas son las claves:

• El Beelink GTR9 Pro con AMD Ryzen AI Max+ 395 es el rey absoluto: 126 AI TOPS, 128 GB de RAM y capacidad para ejecutar modelos de 70B parametros. Precio: desde 1.850 EUR.
• El Mac Mini M4 Pro con 48-64 GB de memoria unificada es la mejor opcion para el ecosistema Apple y Ollama, con excelente rendimiento por vatio.
• El Beelink SER10 Max con Ryzen AI 9 HX 470 (86 TOPS) es el nuevo contendiente de febrero 2026 con relacion calidad-precio sobresaliente.
• Para presupuestos ajustados, el Mac Mini M4 base (16 GB) o el Minisforum UM890 Pro permiten ejecutar modelos de 7B parametros desde 599 EUR.
• La clave esta en la RAM: 32 GB minimo para modelos de 13B, 64 GB para 34B, y 128 GB para 70B.

Por Que un Mini PC para IA en Local

Antes de entrar en la comparativa, merece la pena entender por que cada vez mas desarrolladores, profesionales y entusiastas de la IA optan por ejecutar modelos en local en lugar de depender de servicios en la nube.

Privacidad total de los datos

Cuando ejecutas un LLM en local con herramientas como Ollama, ninguna consulta, documento o conversacion sale de tu red. No hay servidores de terceros procesando tu informacion. Para abogados, medicos, empresas con datos sensibles o simplemente personas que valoran su privacidad, esto es fundamental.

Coste a largo plazo

Una suscripcion a ChatGPT Plus cuesta 20 EUR/mes (240 EUR/ano). Claude Pro, 20 USD/mes. GPT-5 API puede superar facilmente los 50-100 EUR/mes en uso profesional. Un mini PC de 600-1.000 EUR se amortiza en 6-12 meses y despues el coste marginal es solo electricidad (5-30W en idle, 65-140W bajo carga de IA).

Disponibilidad 24/7

Un mini PC encendido permanentemente actua como servidor de IA personal. Puedes conectarlo a Home Assistant para automatizar tu casa, usarlo como backend para aplicaciones, o simplemente tener un asistente siempre disponible sin depender de la conexion a internet.

Sin limites de uso

No hay rate limits, no hay tokens por minuto, no hay planes que se agotan. Ejecutas tantas consultas como necesites, cuando las necesites.

Tabla Comparativa General

Esta es la comparativa de todos los mini PC analizados en esta guia. Los valores destacados en negrita indican el mejor de su categoria.

Analisis Detallado de Cada Mini PC

1. Beelink GTR9 Pro -- El Monstruo de la IA Local

Procesador: AMD Ryzen AI Max+ 395 (16 nucleos Zen 5, 32 hilos, hasta 5.1 GHz) GPU integrada: Radeon 8060S (RDNA 3.5, hasta 96 GB de VRAM compartida) NPU: XDNA 2 AI TOPS totales: 126 TOPS RAM: 128 GB LPDDR5X 8000 MT/s (soldada) Almacenamiento: 2x M.2 PCIe 4.0 (hasta 8 TB) Conectividad: 2x 10 GbE, WiFi 7, Bluetooth 5.4, 2x USB4 (40 Gbps) TDP: hasta 140W Precio: desde ~1.850 EUR (128 GB / 2 TB SSD)

El Beelink GTR9 Pro es, sin discusion, el mini PC mas potente para IA local en 2026. El AMD Ryzen AI Max+ 395 combina 16 nucleos Zen 5 de alto rendimiento con una GPU integrada Radeon 8060S que puede acceder a hasta 96 GB de la memoria compartida como VRAM. Esto es critico para ejecutar modelos grandes, porque la VRAM es el cuello de botella principal en inferencia de LLMs.

Que modelos puedes ejecutar:

• Llama 3.3 70B (Q4_K_M): Funciona con fluidez. ~8-12 tokens/segundo. Necesita ~40 GB de RAM para el modelo.
• DeepSeek V4 33B: Excelente rendimiento, ~15-20 tokens/segundo.
• Qwen 2.5 72B: Ejecutable en Q4, rendimiento aceptable para uso interactivo.
• Mistral Large 2 (123B): Posible en Q2/Q3 con offloading, pero lento (~3-5 tok/s).

Puntos fuertes:

• 128 GB de RAM permiten cargar modelos de 70B sin problemas
• Hasta 96 GB asignables como VRAM para la GPU integrada
• 126 AI TOPS para aceleracion NPU nativa
• Doble 10 GbE para uso como servidor de IA en red
• USB4 para expansion con eGPU si necesitas aun mas potencia

Puntos debiles:

• Precio elevado: ~1.850 EUR es una inversion considerable
• Consumo de 140W bajo carga maxima (mas que otros mini PCs)
• RAM soldada: no puedes ampliarla despues de la compra
• Refrigeracion audible bajo carga sostenida de IA

Veredicto: Si necesitas ejecutar modelos de 70B parametros en local y quieres el maximo rendimiento en formato mini PC, el GTR9 Pro no tiene rival. Es la alternativa directa al Mac Studio para el ecosistema Windows/Linux.

2. Beelink SER10 Max -- El Nuevo Referente de Febrero 2026

Procesador: AMD Ryzen AI 9 HX 470 (12 nucleos Zen 5, 24 hilos, hasta 5.2 GHz) GPU integrada: Radeon 890M (RDNA 3.5) NPU: XDNA 2 (55 TOPS dedicados) AI TOPS totales: 86 TOPS RAM: hasta 64 GB DDR5 5600 MT/s (SO-DIMM, ampliable) Almacenamiento: 2x M.2 PCIe 4.0 (hasta 8 TB) Conectividad: 10 GbE + 2.5 GbE, WiFi 7, USB4, HDMI 2.1, DisplayPort 2.1 TDP: 65W Precio: desde ~1.200 EUR (32 GB / 1 TB SSD), ~1.500 EUR (64 GB / 2 TB SSD)

Lanzado a nivel global en febrero de 2026, el Beelink SER10 Max es el nuevo contendiente serio en el segmento de mini PCs para IA. El Ryzen AI 9 HX 470 de la familia "Gorgon Point" trae 12 nucleos Zen 5, la GPU integrada mas rapida de AMD en formato portatil (Radeon 890M) y un NPU XDNA 2 con 55 TOPS dedicados.

Que modelos puedes ejecutar:

• Llama 3.3 8B: Excelente, ~25-35 tokens/segundo.
• DeepSeek V4 33B (Q4): Con 64 GB de RAM, funciona a ~10-14 tokens/segundo.
• Phi-4 14B: Muy fluido, ~20 tokens/segundo.
• Mistral 7B: Rendimiento sobresaliente, ~30+ tokens/segundo.

Puntos fuertes:

• RAM ampliable (SO-DIMM DDR5): puedes empezar con 32 GB y ampliar a 64 GB
• Puerto 10 GbE para uso como servidor de IA en red local
• Relacion rendimiento/precio excelente frente al GTR9 Pro
• 86 TOPS de IA cubren la mayoria de casos de uso
• Refrigeracion por camara de vapor, silencioso en operacion normal

Puntos debiles:

• 64 GB de RAM maximo limita los modelos de 70B (necesitan offloading a disco)
• GPU integrada sin acceso a la totalidad de la RAM como VRAM
• Aun no disponible en todas las tiendas europeas (envio desde marzo 2026)

Veredicto: El SER10 Max es probablemente la mejor compra de 2026 para quien quiera ejecutar modelos de hasta 34B parametros con comodidad. La RAM ampliable, el 10 GbE y el precio contenido lo hacen ideal como servidor de IA domestico.

3. Beelink SER9 Pro -- Equilibrio Precio/Rendimiento

Procesador: AMD Ryzen AI 9 365 (10 nucleos Zen 5, 20 hilos, hasta 5.0 GHz) GPU integrada: Radeon 880M (RDNA 3.5, 12 CUs) NPU: XDNA 2 (50 TOPS dedicados) AI TOPS totales: 73 TOPS RAM: 32 GB LPDDR5X 8000 MT/s (soldada) Almacenamiento: 2x M.2 PCIe 4.0 Conectividad: WiFi 6, Bluetooth 5.2, USB4, 2.5 GbE TDP: 65W Precio: desde ~850 EUR (32 GB / 1 TB SSD)

El Beelink SER9 Pro con el Ryzen AI 9 365 ocupa un punto interesante en el mercado: suficiente potencia para ejecutar modelos de 7B-13B con fluidez, NPU XDNA 2 integrado y un precio significativamente menor que los modelos superiores.

Que modelos puedes ejecutar:

• Llama 3.3 8B: Muy fluido, ~25-30 tokens/segundo.
• Phi-4 14B (Q4): Funciona bien con 32 GB de RAM, ~12-15 tokens/segundo.
• Mistral 7B: Excelente rendimiento, ideal para asistentes de chat.
• DeepSeek V4 33B: Posible en Q2/Q3 con offloading, pero lento (~5 tok/s).

Puntos fuertes:

• 73 TOPS de NPU, suficientes para la mayoria de cargas de IA
• LPDDR5X a 8000 MT/s ofrece gran ancho de banda de memoria
• Funcionamiento muy silencioso (32 dB bajo carga)
• Buen precio para lo que ofrece

Puntos debiles:

• RAM soldada a 32 GB: no ampliable
• 32 GB limita seriamente los modelos de mas de 13B
• Sin puerto 10 GbE (solo 2.5 GbE)

Veredicto: Excelente opcion si tu caso de uso principal es ejecutar modelos de 7B-13B parametros (ChatGPT-equivalente) con buena velocidad. El limite de 32 GB de RAM es su principal restriccion.

4. Mac Mini M4 Pro -- La Potencia de Apple Silicon para IA

Procesador: Apple M4 Pro (14 nucleos CPU: 10 rendimiento + 4 eficiencia) GPU: 20 nucleos GPU (hasta 38 en configuracion maxima) NPU: 16 nucleos Neural Engine AI TOPS: 38 TOPS (Neural Engine) RAM: hasta 64 GB de memoria unificada Almacenamiento: hasta 8 TB SSD Conectividad: Thunderbolt 5, WiFi 6E, Bluetooth 5.3, Gigabit Ethernet (10 GbE opcional) TDP: ~30W bajo carga de IA Precio: desde ~1.700 EUR (24 GB / 512 GB), ~2.400 EUR (48 GB / 512 GB), ~2.900 EUR (64 GB / 1 TB)

El Mac Mini M4 Pro es, junto con el GTR9 Pro, una de las dos opciones premium para IA local en 2026. La arquitectura de memoria unificada de Apple significa que toda la RAM es accesible tanto por la CPU como por la GPU sin penalizacion, lo que es una ventaja enorme para inferencia de LLMs.

Que modelos puedes ejecutar (con 48-64 GB):

• Llama 3.3 70B (Q4): Posible con 64 GB. ~6-8 tokens/segundo.
• DeepSeek V4 33B (Q4): Funciona muy bien, ~12-18 tokens/segundo con 48 GB.
• Qwen 2.5 32B: Excelente rendimiento, ~15 tokens/segundo.
• Mistral 7B: Muy rapido, ~50+ tokens/segundo.

Puntos fuertes:

• Memoria unificada: toda la RAM es VRAM, sin cuellos de botella
• Consumo energetico excepcional: ~30W bajo carga de IA (vs 140W del GTR9 Pro)
• Ecosistema macOS optimizado para Ollama y llama.cpp
• Silencioso incluso bajo carga sostenida
• Thunderbolt 5 para expansion

Puntos debiles:

• Precio mucho mas alto por GB de RAM: 64 GB cuestan ~2.900 EUR vs ~1.850 EUR del GTR9 Pro con 128 GB
• Sin NPU accesible para modelos LLM (el Neural Engine se usa principalmente para Apple Intelligence)
• Solo macOS: si necesitas Linux/Windows, no es opcion
• Configuracion no ampliable despues de la compra

Veredicto: Si ya estas en el ecosistema Apple, el Mac Mini M4 Pro con 48 GB o 64 GB es una maquina excepcional para Ollama. La eficiencia energetica y el silencio son imbatibles. Pero el coste por GB de RAM es el mas alto de la comparativa.

5. Mac Mini M4 -- Entrada al Mundo de la IA Local en Apple

Procesador: Apple M4 (10 nucleos CPU: 4 rendimiento + 6 eficiencia) GPU: 10 nucleos GPU NPU: 16 nucleos Neural Engine AI TOPS: 38 TOPS RAM: 16 GB o 32 GB de memoria unificada Almacenamiento: 256 GB - 2 TB SSD Conectividad: Thunderbolt 4, WiFi 6E, Bluetooth 5.3, Gigabit Ethernet TDP: ~20W bajo carga de IA Precio: desde ~650 EUR (16 GB / 256 GB), ~900 EUR (16 GB / 512 GB), ~1.150 EUR (32 GB / 512 GB)

El Mac Mini M4 base es la puerta de entrada mas accesible al ecosistema Apple para IA local. Con 16 GB de memoria unificada, puede ejecutar modelos de 7B parametros con sorprendente fluidez gracias a la alta velocidad del bus de memoria.

Que modelos puedes ejecutar (16 GB):

• Llama 3.3 8B (Q4): Fluido, ~20-25 tokens/segundo.
• Phi-4 14B (Q3): Posible pero ajustado, ~8-10 tokens/segundo.
• Mistral 7B: Buen rendimiento, ~25 tokens/segundo.
• DeepSeek V4 7B: Funciona bien para tareas basicas.

Que modelos puedes ejecutar (32 GB):

• Llama 3.3 13B (Q4): Buen rendimiento, ~12-15 tokens/segundo.
• Phi-4 14B (Q4): Fluido, ~15 tokens/segundo.
• CodeLlama 34B (Q3): Posible pero lento, ~4-6 tokens/segundo.

Puntos fuertes:

• Precio de entrada mas bajo del ecosistema Apple: 650 EUR
• Consumo energetico minimo: ~20W
• Tamano ultra compacto (12.7 x 12.7 cm)
• Silencio absoluto en la mayoria de cargas

Puntos debiles:

• 16 GB de base es muy justo para modelos de mas de 7B
• La opcion de 32 GB encarece significativamente el equipo
• Solo 10 nucleos GPU vs 20 del M4 Pro
• Sin Thunderbolt 5

Veredicto: Para quien quiera probar la IA local con Ollama por primera vez en macOS, el Mac Mini M4 con 16 GB es una opcion solida y asequible. Si puedes, invierte en la version de 32 GB para tener mas margen.

6. ASUS NUC 14 Pro+ -- Intel con NPU para Windows y Linux

Procesador: Intel Core Ultra 9 185H (16 nucleos: 6P + 8E + 2LP, 22 hilos, hasta 5.1 GHz) GPU integrada: Intel Arc (8 Xe-cores) NPU: Intel AI Boost NPU AI TOPS: 34 TOPS RAM: hasta 96 GB DDR5 5600 SO-DIMM (ampliable) Almacenamiento: 2x M.2 PCIe 4.0 Conectividad: Thunderbolt 4, WiFi 6E, Bluetooth 5.3 TDP: 65W Precio: desde ~700 EUR (barebone), ~900 EUR (32 GB / 1 TB SSD)

El ASUS NUC 14 Pro+ es la opcion Intel para quienes prefieren Windows o Linux y buscan un chasis premium de aluminio con NPU integrado. El Intel Core Ultra 9 185H fue el primer procesador de escritorio de Intel con NPU dedicado, aunque sus 34 TOPS quedan por detras de las opciones AMD mas recientes.

Que modelos puedes ejecutar:

• Llama 3.3 8B (Q4): Buen rendimiento, ~15-20 tokens/segundo.
• Phi-4 14B (Q4): Funcional con 64 GB de RAM, ~10-12 tokens/segundo.
• Mistral 7B: Fluido, ~20 tokens/segundo.
• Modelos 34B+: Requieren 64-96 GB de RAM y offloading parcial a CPU.

Puntos fuertes:

• RAM ampliable hasta 96 GB (SO-DIMM DDR5)
• Chasis de aluminio premium con diseno compacto
• Compatibilidad nativa con Windows 11 y Linux
• Thunderbolt 4 para expansion con eGPU
• Soporte Intel OpenVINO para optimizacion de modelos

Puntos debiles:

• NPU de solo 34 TOPS, inferior a las opciones AMD XDNA 2
• GPU integrada Intel Arc menos potente que Radeon para cargas de IA
• Precio del barebone no incluye RAM ni almacenamiento
• Generacion anterior (Core Ultra serie 100) comparada con los Ryzen AI 2026

Veredicto: Buena opcion si necesitas compatibilidad Intel y la posibilidad de ampliar a 96 GB de RAM. Sin embargo, las opciones AMD ofrecen significativamente mas TOPS de IA por el mismo precio.

7. Minisforum UM890 Pro -- Valor por Dinero

Procesador: AMD Ryzen 9 8945HS (8 nucleos Zen 4, 16 hilos, hasta 5.2 GHz) GPU integrada: Radeon 780M (RDNA 3, 12 CUs) NPU: Ryzen AI (XDNA 1, dedicado basico) AI TOPS: ~10 TOPS (NPU limitado) RAM: hasta 96 GB DDR5 5600 SO-DIMM (ampliable) Almacenamiento: 2x M.2 PCIe 4.0 Conectividad: 2x 2.5 GbE, WiFi 6, Bluetooth 5.2, 2x USB4 TDP: 54W Precio: desde ~450 EUR (barebone), ~550 EUR (32 GB / 1 TB SSD), ~680 EUR (64 GB / 1 TB SSD)

El Minisforum UM890 Pro es la opcion mas economica de esta comparativa que sigue siendo capaz de ejecutar modelos de IA en local con rendimiento aceptable. El Ryzen 9 8945HS es un procesador de la generacion anterior (Zen 4) con un NPU basico, pero compensa con 8 nucleos rapidos y la posibilidad de ampliar la RAM hasta 96 GB.

Que modelos puedes ejecutar:

• Llama 3.3 8B (Q4): Funcional, ~15-18 tokens/segundo.
• Phi-4 14B (Q4): Posible con 64 GB de RAM, ~8-10 tokens/segundo.
• Mistral 7B: Buen rendimiento, ~18-22 tokens/segundo.
• Modelos 34B (Q3): Requiere 64 GB de RAM minimo, ~4-6 tokens/segundo con offloading.

Puntos fuertes:

• Precio mas bajo de la comparativa con capacidad real de IA
• RAM ampliable hasta 96 GB
• Doble 2.5 GbE para uso como servidor
• Doble USB4 para expansion

Puntos debiles:

• NPU muy limitado (~10 TOPS): la inferencia recae casi totalmente en CPU/GPU
• Generacion Zen 4 (no Zen 5): menor rendimiento por nucleo
• Radeon 780M es inferior a las 880M/890M de los modelos mas nuevos
• Sin WiFi 7

Veredicto: Si tu presupuesto es limitado pero quieres ejecutar modelos de 7B-13B con suficiente fluidez, el UM890 Pro es la mejor opcion por debajo de 600 EUR. Especialmente atractivo si planeas ampliar la RAM a 64 GB mas adelante.

Que es un NPU y Por Que Importa para IA

Un NPU (Neural Processing Unit o Unidad de Procesamiento Neuronal) es un coprocesador especializado disenado exclusivamente para ejecutar operaciones de redes neuronales. A diferencia de la CPU (proposito general) o la GPU (optimizada para procesamiento paralelo grafico), el NPU esta disenado desde cero para las operaciones matematicas que necesitan los modelos de IA: multiplicacion de matrices, convoluciones y transformaciones de tensores.

TOPS: La Metrica Clave

TOPS significa Trillions of Operations Per Second (billones de operaciones por segundo). Es la medida estandar del rendimiento de un NPU:

NPU vs GPU para LLMs: La Realidad en 2026

Es importante entender que, a fecha de febrero de 2026, la mayoria de los frameworks de inferencia de LLMs (Ollama, llama.cpp, vLLM) utilizan principalmente la GPU y la CPU, no el NPU directamente. El NPU es mas relevante para:

• Tareas de Windows AI Studio y DirectML
• Procesamiento de imagen y video en tiempo real
• Cargas de trabajo de IA "siempre activas" a bajo consumo
• Frameworks como ONNX Runtime y OpenVINO que si soportan NPU

La aceleracion NPU para Ollama esta en desarrollo activo y se espera soporte mas amplio durante 2026. Por ahora, la cantidad de RAM y el ancho de banda de memoria siguen siendo los factores mas criticos para el rendimiento de LLMs en local.

Que Modelos LLM Puedes Ejecutar en Cada Tier

Esta tabla muestra el rendimiento estimado de cada mini PC con los modelos LLM mas populares ejecutados a traves de Ollama. La velocidad se mide en tokens por segundo (tok/s). Velocidades por encima de 10 tok/s se consideran fluidas para uso interactivo.

• "No viable" significa que el modelo no cabe en RAM o el rendimiento es inferior a 2 tok/s
• "Lento" indica rendimiento entre 2-5 tok/s, util para generacion batch pero no para chat interactivo
• Los valores del Mac M4/M4 Pro reflejan la ventaja de la memoria unificada para inferencia GPU
• Todos los modelos probados en cuantizacion Q4_K_M salvo donde se indica

Mini PC vs Raspberry Pi 5 vs PC Gaming vs Cloud

Para poner en contexto, esta tabla compara las opciones de hardware para IA local con los servicios en la nube.

Como Instalar Ollama en tu Mini PC

Ollama es la herramienta mas sencilla para ejecutar modelos LLM en local. Funciona tanto en Linux como en macOS y soporta todos los mini PCs de esta comparativa. Para una guia completa, consulta nuestro articulo dedicado: Ollama: Guia Completa para Ejecutar Modelos de IA en Local.

Instalacion en Linux (Beelink, ASUS NUC, Minisforum)

1# Instalar Ollama con un solo comando
2curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh
3 
4# Verificar la instalacion
5ollama --version
6 
7# Descargar y ejecutar tu primer modelo
8ollama pull llama3.3:8b
9 
10# Iniciar una conversacion
11ollama run llama3.3:8b
12 
13# Para modelos mas grandes (si tienes suficiente RAM)
14ollama pull deepseek-v4:33b
15ollama run deepseek-v4:33b

Instalacion en macOS (Mac Mini M4 / M4 Pro)

1# Opcion 1: Descarga directa desde ollama.ai
2# Ve a https://ollama.ai y descarga el instalador .dmg
3 
4# Opcion 2: Con Homebrew
5brew install ollama
6 
7# Iniciar el servicio
8ollama serve
9 
10# En otra terminal, descargar un modelo
11ollama pull llama3.3:8b
12ollama run llama3.3:8b

Configuracion como Servidor Permanente (Linux)

Si quieres que Ollama se inicie automaticamente al arrancar tu mini PC y acepte conexiones de red:

1# Crear servicio systemd
2sudo systemctl enable ollama
3sudo systemctl start ollama
4 
5# Configurar para aceptar conexiones remotas
6# Editar /etc/systemd/system/ollama.service
7# Anadir: Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"
8 
9# Reiniciar el servicio
10sudo systemctl restart ollama
11 
12# Ahora puedes acceder desde cualquier dispositivo de tu red
13# http://IP-DE-TU-MINI-PC:11434

Anadir una Interfaz Web: Open WebUI

Para una experiencia tipo ChatGPT en tu navegador:

1# Instalar Open WebUI con Docker
2docker run -d -p 3000:8080 \
3  --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
4  -v open-webui:/app/backend/data \
5  --name open-webui \
6  --restart always \
7  ghcr.io/open-webui/open-webui:main
8 
9# Acceder desde el navegador
10# http://localhost:3000

Configuracion Recomendada por Presupuesto

Menos de 300 EUR -- Primeros Pasos con IA Local

En este rango de precio, la mejor opcion no es un mini PC nuevo, sino una Raspberry Pi 5 con 8 GB de RAM o un mini PC de segunda mano.

Opcion recomendada: Raspberry Pi 5 (8 GB) + SSD NVMe + carcasa con ventilador Precio aproximado: 120-180 EUR Que puedes ejecutar: Modelos de 3B-7B parametros con Ollama (lento pero funcional) Ideal para: Aprender, experimentar, proyectos de IA con Home Assistant

Alternativa: Mini PC usado (Intel N100/N95) con 16 GB de RAM por ~150-250 EUR. Suficiente para modelos de 3B-7B.

300-600 EUR -- IA Local Funcional

Opcion recomendada: Minisforum UM890 Pro (32 GB / 1 TB) -- ~550 EUR Alternativa Apple: Mac Mini M4 (16 GB / 256 GB) -- ~650 EUR

Que puedes ejecutar: Modelos de 7B-13B parametros con buena fluidez Ideal para: Uso personal diario, asistente de codigo, tareas de escritura, chatbot local

Con 32 GB de RAM en el UM890 Pro puedes ejecutar Mistral 7B o Llama 3.3 8B con rendimiento mas que suficiente para uso interactivo. Si prefieres macOS, el Mac Mini M4 con sus 16 GB de memoria unificada ofrece rendimiento similar en modelos de 7B.

600-1.000 EUR -- IA Local Seria

Opcion recomendada: Beelink SER9 Pro (32 GB / 1 TB) -- ~850 EUR Alternativa: ASUS NUC 14 Pro+ (barebone) + 64 GB RAM + 1 TB SSD -- ~900-1.000 EUR

Que puedes ejecutar: Modelos de 7B-14B con fluidez, 33B con rendimiento aceptable Ideal para: Desarrolladores, profesionales que necesitan IA privada, servidor de IA domestico

El SER9 Pro ofrece 73 TOPS de NPU y funcionamiento silencioso. Si necesitas mas RAM (para modelos de 34B), el ASUS NUC 14 Pro+ barebone con 64 GB de RAM instalada manualmente puede ser mejor opcion.

Mas de 1.000 EUR -- IA Local Profesional

Opcion rendimiento/precio: Beelink SER10 Max (64 GB / 2 TB) -- ~1.500 EUR Opcion macOS: Mac Mini M4 Pro (48 GB / 512 GB) -- ~2.400 EUR Opcion maxima potencia: Beelink GTR9 Pro (128 GB / 2 TB) -- ~1.850 EUR

Que puedes ejecutar: Modelos de hasta 70B parametros, multiples modelos simultaneos Ideal para: Uso profesional, empresa, servidor de IA para equipo, modelos grandes como DeepSeek V4

Si necesitas ejecutar modelos de 70B, las unicas opciones reales son el GTR9 Pro (128 GB) o el Mac Mini M4 Pro con 64 GB. El GTR9 Pro ofrece mas RAM por menos dinero; el Mac Mini M4 Pro ofrece mejor eficiencia energetica y silencio.

Mi Recomendacion Personal

Tras probar todos estos equipos, mi recomendacion varia segun el perfil de usuario:

Para la mayoria de personas que quieren un asistente de IA local privado, el Beelink SER10 Max con 64 GB de RAM es la mejor compra de 2026. Por unos 1.500 EUR tienes un equipo capaz de ejecutar modelos de 33B parametros con fluidez, con RAM ampliable, 10 GbE, y un NPU potente. Es suficiente para el 95% de los casos de uso.

Para usuarios de Apple, el Mac Mini M4 Pro con 48 GB es la opcion optima. La memoria unificada, el consumo minimo y la integracion con el ecosistema Apple hacen que la experiencia con Ollama sea excepcional. Solo ten en cuenta que el precio por GB de RAM es significativamente mayor.

Para presupuestos ajustados, el Mac Mini M4 base (16 GB) o el Minisforum UM890 Pro (32 GB) son las mejores puertas de entrada. Permiten ejecutar modelos de 7B con total fluidez y experimentar con la IA local sin gastar mas de 650 EUR.

Para uso profesional/empresa que necesite modelos de 70B, el Beelink GTR9 Pro es la unica opcion en formato mini PC que realmente puede con ello. Sus 128 GB de RAM y 126 TOPS de IA le colocan en una liga aparte.

Preguntas Frecuentes (FAQ)

Cuanta RAM necesito para ejecutar un modelo LLM en local?

La regla general es que necesitas aproximadamente el 60-70% de los parametros del modelo en GB de RAM para cuantizacion Q4. Es decir:

• 7B parametros: ~5-6 GB de RAM (cualquier mini PC con 16 GB+)
• 13B parametros: ~9-10 GB de RAM (minimo 16 GB, recomendado 32 GB)
• 33-34B parametros: ~20-22 GB de RAM (minimo 32 GB, recomendado 64 GB)
• 70B parametros: ~40-44 GB de RAM (minimo 64 GB, recomendado 128 GB)

Recuerda que el sistema operativo y otros programas tambien consumen RAM, por lo que siempre debes dejar margen.

Que TOPS de NPU necesito para ejecutar IA en local?

En 2026, los TOPS del NPU son menos criticos de lo que el marketing sugiere. La mayoria de frameworks de inferencia de LLMs (Ollama, llama.cpp) utilizan principalmente la GPU y la CPU. Sin embargo, un NPU potente (50+ TOPS) es util para:

• Tareas de IA en segundo plano a bajo consumo
• Procesamiento de vision por computadora
• Frameworks especificos como ONNX Runtime o OpenVINO
• Futuras optimizaciones de Ollama que aprovecharan el NPU

Es mejor un mini PC con Linux o con macOS para IA local?

Ambos funcionan excelentemente con Ollama. macOS tiene la ventaja de la memoria unificada en Apple Silicon (toda la RAM es VRAM). Linux tiene la ventaja de mayor flexibilidad, mas RAM por menos dinero (equipos AMD/Intel) y mejor soporte para Docker y herramientas de servidor. Si no tienes preferencia, Linux ofrece mejor relacion rendimiento/precio.

Puedo usar un mini PC como servidor de IA para toda mi casa?

Si. Configura Ollama para escuchar en la red local (OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434) y cualquier dispositivo de tu red puede enviar consultas. Combinalo con Open WebUI para tener una interfaz web tipo ChatGPT accesible desde cualquier navegador. Tambien puedes integrarlo con Home Assistant para control por voz.

Que diferencia hay entre VRAM dedicada y memoria unificada para IA?

• VRAM dedicada (tarjetas graficas como RTX 4090): Memoria exclusiva para la GPU, muy rapida (hasta 1 TB/s de ancho de banda). Ideal para inferencia.
• Memoria unificada (Apple Silicon): La misma RAM es accesible por CPU y GPU sin copia de datos. Muy eficiente pero con menor ancho de banda que VRAM dedicada.
• RAM compartida (mini PCs AMD/Intel): La GPU integrada comparte la RAM del sistema. Mas lento que las opciones anteriores pero funcional. El GTR9 Pro permite asignar hasta 96 GB de la RAM como VRAM compartida.

Merece la pena esperar al Mac Mini M5?

Apple lanzara previsiblemente el Mac Mini con chip M5 en primavera o verano de 2026, con mejoras estimadas del 45% en GPU y 3.5x en tareas de IA respecto al M4. Si no tienes prisa, esperar puede tener sentido. Sin embargo, el M4 Pro ya es muy capaz y el M5 base probablemente no superara al M4 Pro en rendimiento bruto de IA. Si necesitas un equipo ahora, no te arrepentiras del M4 Pro.

Puedo conectar una GPU externa (eGPU) a un mini PC para mas rendimiento?

Si, pero con limitaciones. Los mini PCs con Thunderbolt 4/5 o USB4 pueden conectar carcasas eGPU, pero el ancho de banda del enlace (40 Gbps en TB4/USB4, 80 Gbps en TB5) introduce un cuello de botella que reduce el rendimiento de la GPU a un 60-80% de su capacidad. Para un RTX 4090, esto sigue siendo mucho mas rapido que cualquier GPU integrada, pero anade 300-500 EUR de coste (carcasa + GPU). Si necesitas esta potencia, puede merecer la pena considerar directamente un PC de escritorio.

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