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Guías que contestan con una medición
Cada guía de aquí parte de una cifra medida en este sitio que desmiente algo que se repite mucho. La tabla dice qué zanja cada una y el dato que trae, para que sepas cuál te interesa antes de abrirla.
| Guía | Qué zanja | El dato medido |
|---|---|---|
| ElegirQué PC necesitas para IA local: lo que cabe de verdad, en español | El idioma cambia cuántos modelos caben en la misma tarjeta: en una RTX 4060 de 8 GB con un contrato de 12.000 palabras caben 4 en inglés y 3 en español. | 4 → 3 |
Todas las cifras de esta tabla las mide Local AI Scope sobre los ficheros realmente publicados y un corpus paralelo, y cada guía lleva la fecha de su medición. Ninguna es una afirmación del fabricante.
El mismo método, midiendo otra lengua
No son traducciones unas de otras: cada una cuenta lo que cuesta su propio idioma sobre los mismos 18 modelos. Están aquí porque la respuesta suele estar en la lengua en la que de verdad trabajas.
| Guía | Qué zanja | El dato medido |
|---|---|---|
| Auswahl · DeutschPC für KI-Anwendungen: was auf Deutsch wirklich hineinpasst | Die Sprache ändert, wie viele Modelle auf dieselbe Karte passen: auf einer 12-GB-Karte mit einem Vertrag von 12.000 Wörtern 6 auf Englisch und 3 auf Deutsch. | 6 → 3 |
| Choisir · FrançaisQuelle carte graphique pour une IA en local : ce qui tient vraiment, en français | La langue change le nombre de modèles qui tiennent sur la même carte : sur une RTX 4060 de 8 Go avec un contrat de 12 000 mots, 4 en anglais et 3 en français. | 4 → 3 |
| Choose · EnglishOn German code, qwen3-coder-30b is tied last of the 18 models we measured | A coding model picked on English benchmarks can be the most expensive one on a German codebase: qwen3-coder-30b needs 353 tokens where English needs 210. | 353 vs 210 |
| Privacy · EnglishLLM token calculator: what the same text costs in four languages | What a language costs depends on the model, not only on the language: the same document is ×1.62 tokens in German on qwen3-8b and ×1.29 on gpt-oss-20b. | ×1.62 |
| Choose · EnglishLLM VRAM calculator: what really fits, counted layer by layer | The generic VRAM formula treats every layer as full attention. On gemma4-12b at 32k it claims 12.00 GiB of cache where the real figure is 2.31 GiB. | ×5.2 |
Una guía dice lo que pasa en general. Lo que cabe en tu equipo —con el contexto que tu trabajo necesita y en tu idioma— lo contesta el Buscador de modelos.
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