7 min read
Mac Studio M5 Ultra: LLMs frontier corriendo en tu escritorio
Apple lanzó el M5 Ultra: cuatro dies, GPU de 80 núcleos, 1.2 TB/s y hasta 512 GB de memoria unificada. Por qué cambia la conversación sobre IA local.
$ grep -l "#ia-local" posts/
#ia-local
7 artículosrss9 min read
Mojo 1.0 Apache 2.0: la apuesta heterogénea de Modular post-Qualcomm
Modular liberó Mojo 1.0 bajo Apache 2.0 tras la compra de Qualcomm. Qué cambia, qué abre para correr LLMs en hardware no NVIDIA y por qué el momento importa.
8 min read
Qwen3.8-2.4T-A95B: el open-weights más grande que existe
Qwen publicó Qwen3.8-2.4T-A95B: 2.4 billones de parámetros, 95B activos por MoE y ~5 TB en BF16. Qué significa, qué se puede correr en casa y por qué importa.
8 min read
Cua en macOS VM: desbloquear Metal y correr LLMs 11x más rápido
Cua liberó una capa que expone los fast paths de Metal dentro de VMs de macOS y multiplica 11-16x la inferencia con llama.cpp. El truco y por qué importa.
11 min read
Meta Muse Glimmer: 30B agéntico local que siempre está ahí
Meta liberó Muse Glimmer: 30B con pesos abiertos y 4-bit, pensado para agentes locales always-on en hardware de consumo. Qué cambia y cómo probarlo.
7 min read
Swiftlet: cómo correr un 80B con 4.3 GB de RAM en tu Mac
Swiftlet es un runtime en Swift y Metal que corre un Qwen de 80B con 4.3 GB de RAM y un 35B en un iPhone. El truco MoE que lo hace posible y cómo probarlo.
10 min read
Cómo usar Ollama para correr LLMs localmente: guía completa para developers
Instala Ollama, descarga modelos abiertos como Qwen 3, Gemma 3 o Llama y córrelos en tu máquina: privacidad, cero costos de API y control total de tus datos.