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Ficha de equipo

Mini-PC con NPU y 32 GB LPDDR5X

mini-PC con NPU32 GiB120 GB/s4,0 TFLOPS

Cuando el sistema coge lo suyo, a este equipo le quedan 29,00 GiB para el modelo: sitio para 19 de los 26 modelos que medimos en la compresión de referencia, y el que más pesa de los que entran es nemotron-3.5-lightning-30b. ¿Y cómo de rápido responde? Eso no lo decide el chip, sino sus 120 GB/s de ancho de banda de memoria (cifra típica de esta clase de equipo).

De un vistazoDato de equipos · 2026-10-09
Queda para el modelo29,00 GiB
Ancho de banda120 GB/s
Modelos que caben19 / 26
El que más pesa de los que admitenemotron-3.5-lightning-30b
29,00 GiB

Queda para el modelo

Estimación propia

120 GB/s

Ancho de banda de memoria

Estimación propia

19 / 26

Modelos que caben

Medido por Local AI Scope

Memoria

La memoria que de verdad puedes usar

La memoria unificada la comparte el sistema operativo con todo lo que tengas abierto. La reserva de aquí es deliberadamente conservadora; puedes cambiarla en la herramienta.

Cómo la memoria de la caja se convierte en memoria que puedes usar
Memoria GiB
Memoria del equipo 32
Reservada al sistema −3,00
Queda para el modelo 29,00
Lo que Mini-PC con NPU y 32 GB LPDDR5X tiene libre de verdad para un modeloBarra horizontal de los 32 GiB de Mini-PC con NPU y 32 GB LPDDR5X, repartidos en 3,0 GiB para el sistema, 23,7 GiB para el modelo nemotron-3.5-lightning-30b, 0,8 GiB para el contexto y 4,5 GiB libres.032 GiBSistema: 3,0 GiBSistema 3,0Modelo: 23,7 GiBModelo23,7Contexto (8.192): 0,8 GiBContexto (8.192) 0,8Margen: 4,5 GiBMargen4,5
De los 32 GiB que tiene el equipo, 3,0 GiB no llegan nunca al modelo. La barra enseña nemotron-3.5-lightning-30b en Q4_K_M, el mayor de los 26 modelos del conjunto que todavía entra con un contexto de 8.192 tokens, y la caché KV que ese contexto necesita — calculada capa a capa, no con la regla de tres de siempre.
Velocidad

Ancho de banda de memoria

Son dos límites distintos y es fácil confundirlos. Mientras el modelo escribe la respuesta manda el ancho de banda: cada token obliga a releer los pesos que usa (todos en un modelo denso; en uno de mezcla de expertos, las capas comunes y solo los expertos activos), así que los tokens por segundo son aproximadamente el ancho de banda dividido entre esa cantidad. Mientras el modelo lee tu documento manda el cómputo: la entrada se procesa de una vez. Por eso un portátil sin GPU puede tardar minutos en soltar la primera palabra y luego escribir a un ritmo tolerable.

120 GB/s — Estimado · no hay un fabricante único: esto es una clase de equipo, no un producto. La cifra es una estimación conservadora para esa clase, no una especificación.

Cómputo: 4,0 TFLOPS (estimación para esta clase de equipo) — Estimado · no hay un fabricante único: esto es una clase de equipo, no un producto. La cifra es una estimación conservadora para esa clase, no una especificación. Las cifras de esta línea no salen todas de la misma medida según el equipo, porque cada fabricante publica una distinta. Compáralas entre equipos sabiendo eso.

Encaje

Qué modelos entran aquí y cuáles no

Que quepa significa que caben tres cosas a la vez en la memoria que sobra: el fichero del modelo, su memoria de contexto y el margen de trabajo del runtime. La memoria de contexto se calcula con el patrón de atención que cada modelo declara capa a capa, no con la fórmula genérica: por eso aquí caben modelos que esa fórmula daría por imposibles.

Cada modelo medido frente a este equipo: tamaño, si cabe en cada contexto y el mayor contexto que aguanta
Modelo Compresión mostrada Tamaño del modelo 8k 32k 128k Mayor contexto que cabe
qwen3-1.7b Q4_K_M 1,03 GiB sí sí — 32k
qwen3-4b-2507 Q4_K_M 2,33 GiB sí sí sí 128k
gemma4-e2b Q4_K_M 2,89 GiB sí sí sí 128k
gemma4-e4b Q4_K_M 4,63 GiB sí sí sí 128k
qwen3-8b Q4_K_M 4,68 GiB sí sí — 32k
granite-4.2-8b Q4_K_M 4,98 GiB sí sí sí 128k
qwen3.5-9b Q4_K_M 5,29 GiB sí sí sí 256k
gemma4-12b Q4_K_M 6,63 GiB sí sí sí 256k
gpt-oss-20b Q4_K_M 10,83 GiB sí sí sí 128k
mistral-small-24b Q4_K_M 13,35 GiB sí sí no 64k
qwen3.8-27b Q4_K_M 15,33 GiB sí sí sí 128k
muse-glimmer-30b Q4_K_M 15,61 GiB sí sí sí 128k
qwen3.6-27b Q4_K_M 15,66 GiB sí sí sí 128k
gemma4-26b-a4b Q4_K_M 15,78 GiB sí sí sí 256k
gemma4-31b Q4_K_M 17,07 GiB sí sí no 64k
qwen3-coder-30b Q4_K_M 17,28 GiB sí sí no 64k
qwen3.6-35b-a3b Q4_K_M 20,61 GiB sí sí sí 128k
flint-40b Q4_K_M 23,61 GiB sí sí no 64k
nemotron-3.5-lightning-30b Q4_K_M 23,73 GiB sí sí sí 128k
gpt-oss-120b Q4_K_M 58,46 GiB no no no —
llama4-scout-17b Q4_K_M 60,87 GiB no no no —
nemotron-3.5-super-120b Q4_K_M 65,29 GiB no no no —
qwen3.8-flash-next IQ4_XS 87,25 GiB no no no —
deepseek-v4-flash IQ4_XS 127,28 GiB no no no —
glm-5.3-flash Q4_K_M 187,04 GiB no no no —
glm-5.2 Q4_K_M 433,83 GiB no no no —

Los tamaños son los de los ficheros realmente publicados en la compresión de referencia, un escalón por fila: Q4_K_M donde el autor la publica y el vecino más cercano donde no. Cada fila dice cuál está enseñando. Q4_K_M es nuestro suelo de calidad: por debajo la pérdida se nota en las respuestas. Un modelo que solo cabría aquí con una compresión más agresiva figura como que no cabe, a propósito. Un guion en una columna de contexto significa que el modelo no ofrece ese contexto, así que no hay nada que encajar.

Modelos que caben — 19 de los 26 modelos medidos

Modelos que no caben — 7 de los 26 modelos medidos

Los equipos de al lado

Precio

Precio y disponibilidad

Lo que cuesta una máquina decide tanto como lo que le cabe, así que el precio pertenece a esta página. Aquí abajo va solo lo que publica el fabricante, con el mercado al que se aplica y el día en que se leyó.

No hay precio: esta fila es una clase de equipo, no un producto concreto con tarifa.

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