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IA de frontera local en Mac: qué cambia para desarrolladores que quieren correr modelos abiertos con más privacidad, menor latencia y flujos reales en equipos Apple, desde prototipos hasta uso diario sin depender siempre de la nube.
Edge suma IA local y Microsoft mueve parte del procesamiento al dispositivo para mejorar privacidad, costos y latencia. Aquí ves qué cambia para usuarios en Latinoamérica, qué PC podrían aprovecharlo y qué APIs nuevas se abren para web y escritorio.
Nativ simplifica la ejecución local de modelos abiertos en Mac para desarrolladores que buscan privacidad, menor latencia y control de costos. Aquí ves cómo funciona, cuándo conviene usarlo y qué revisar antes de mover tus flujos de trabajo a tu equipo.
Gemma 4 26B corriendo sin GPU en un Xeon de 13 años sirve para medir costo, latencia y límites reales de la IA local. Si evalúas despliegues baratos o hardware viejo en LatAm, este caso te da números concretos.
Bonsai 27B pone la IA de 27B en el teléfono y cambia la discusión sobre IA local para equipos y usuarios en LatAm: ya no se trata solo de ahorrar, sino de decidir qué tareas conviene sacar del cloud sin perder utilidad.
Bonsai 27B marca un nuevo punto de partida para la IA local: un LLM de 27B parámetros corriendo en un teléfono. Aquí ves qué cambia en latencia, privacidad y costos de inferencia para equipos y usuarios en LatAm.
GPUs viejas: cuánto rinden hoy de verdad en IA, cómputo y laboratorios caseros. Te contamos qué modelos usados todavía valen la pena, cuánto consumen, qué limita su uso y cómo decidir si comprar hardware de segunda mano en Latinoamérica.
GLM 5.2 en una PC lenta ya no es una curiosidad: este caso muestra cómo correr IA local en equipos modestos y qué significa para desarrolladores, estudiantes y usuarios de Latinoamérica que no quieren depender siempre de la nube.
Aprende cómo correr un LLM potente en una PC lenta con técnicas reales de cuantización, offload y contexto corto. Una guía útil para devs y equipos pequeños en LatAm que quieren IA local sin comprar hardware caro.
Infersec permite montar inferencia local con APIs compatibles y control total de datos y costos. Si trabajas en LatAm o lideras un equipo técnico, aquí ves cuándo conviene, cómo se integra y qué debes revisar antes de mover cargas a tu propio hardware.
Ternlight es un modelo de embeddings de 7 MB que corre en el navegador con WASM. En este artículo ves qué implica para privacidad, latencia y apps offline, con ejemplos concretos para equipos y desarrolladores en LatAm.
El derecho a la IA local pone sobre la mesa soberanía de datos, inferencia en dispositivo y menos dependencia del cloud. Aquí ves por qué importa para equipos técnicos en LatAm, con criterios concretos para decidir cuándo conviene ejecutar modelos en local.
Qwen local no es un reemplazo barato de Opus: es una opción distinta para equipos que priorizan latencia, privacidad y costo. Aquí ves cuándo sí compite en productividad, con ejemplos reales para Latinoamérica y criterios prácticos de uso.
Correr modelos locales ya dejó de ser un experimento y hoy puede ser una decisión técnica y económica real. Aquí ves cuándo conviene, qué hardware necesitas y cómo evaluar costos, privacidad y latencia si trabajas en LatAm.
Modelos locales ya valen la pena para equipos que buscan privacidad, menor costo y menos dependencia de APIs externas. Te explicamos qué cambió, qué casos de uso sí funcionan hoy y cómo evaluarlos en LatAm con criterios prácticos.
OpenVINO 2025.2 suma soporte para nuevos modelos y mejoras para GenAI, con foco en inferencia local para equipos de desarrollo, empresas y usuarios en Latinoamérica que buscan menos dependencia de la nube.
Nvidia quiere redefinir la PC con Windows con una arquitectura donde CPU, GPU e IA local trabajen como un solo sistema. Te explicamos qué cambia para usuarios y empresas en Latinoamérica, y por qué este giro importa más allá del titular.
Convierte la VRAM en swap en Linux y entiende cuándo tiene sentido usar memoria de la GPU para aliviar presión de RAM en equipos de desarrollo o IA local. Te explicamos el enfoque, sus límites y qué mirar antes de probarlo en tu máquina.
Nvidia vuelve a las laptops con N1 y N1X, dos chips ARM para portátiles que apuntan a Windows, IA local y equipos premium. Analizamos qué pueden cambiar para usuarios y fabricantes en Latinoamérica, con foco en rendimiento, consumo y disponibilidad.
NVIDIA RTX Spark pone sobre la mesa un equipo compacto para IA local, inferencia y prototipado en escritorio. Si evalúas hardware para desarrollo, edge o flujos de trabajo en LatAm, aquí tienes lo que cambia y lo que conviene revisar.
Un Xeon de 10 años todavía sirve para IA si eliges bien el modelo y optimizas el entorno. En este artículo para lectores de LatAm, vemos cuánto puede rendir un servidor viejo y qué ajustes sí cambian la experiencia.
Un Xeon viejo todavía puede con IA: este caso muestra cómo un servidor de 2016 puede ejecutar modelos modernos, qué rendimiento real ofrece y por qué importa si evalúas IA local, costos y reutilización de hardware en LatAm.
IA de imágenes local para equipos modestos: conoce Bonsai Image 4B, un modelo pensado para correr en tu hardware con privacidad, costos predecibles y menos dependencia de la nube, ideal para equipos en LatAm que quieren generar imágenes sin pagar cada consulta.
La IA local ya compite en costos cuando combinas talento externo con modelos propios y control operativo. Aquí ves cómo reducir gasto, ganar soberanía técnica y decidir cuándo conviene salir de laboratorios frontera, con un enfoque útil para empresas en LatAm.