{"id":132425,"date":"2026-05-23T06:18:35","date_gmt":"2026-05-23T06:18:35","guid":{"rendered":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=132425"},"modified":"2026-05-23T06:18:35","modified_gmt":"2026-05-23T06:18:35","slug":"como-elegir-que-modelo-de-ia-deberias-instalar-en-tu-pc-con-ollama","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=132425","title":{"rendered":"C\u00f3mo elegir qu\u00e9 modelo de IA deber\u00edas instalar en tu PC con Ollama"},"content":{"rendered":"<figure><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"683\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/imgs.hipertextual.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Ollama-Portatil-Chips-Conexiones-IA.jpg?fit=1024%2C683&amp;quality=70&amp;strip=all&amp;ssl=1\" class=\"attachment-rss-image-size size-rss-image-size wp-post-image\" alt=\"Elegir modelo de IA con Ollama\" \/><\/figure>\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Ollama<\/strong> es una de las herramientas m\u00e1s populares para <strong>instalar modelos de IA<\/strong> en tu ordenador. Pero aunque un modelo de IA local tiene muchas ventajas, como m\u00e1s privacidad y control sobre tus datos, tambi\u00e9n tiene alg\u00fan inconveniente. El principal, el <strong>uso intensivo de hardware<\/strong>. As\u00ed que, aunque quieras <strong>instalar varios modelos de IA en tu computadora<\/strong> y probarlos todos a la vez, te encontrar\u00e1s con un problema: que tu PC no pueda. As\u00ed que, para evitar sorpresas como quedarte sin memoria o que tu CPU o GPU se saturen, te proponemos algunos consejos para <strong>elegir modelo de IA con Ollama<\/strong>.<\/p>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para <a href=\"https:\/\/ollama.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">empezar<\/a>, Ollama es <strong>compatible con la mayor\u00eda de modelos LLM<\/strong> que hay en el mercado. Solo hay que <a href=\"https:\/\/ollama.com\/search\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ver esta impresionante lista<\/a> con nombres como <strong>DeepSeek, Granite, Kimi, Mistral, Gemma, Qwen, GLM, Nemotron, Olmo<\/strong> o <strong>GPT-OSS<\/strong>. En la actualidad, puedes elegir entre un variado surtido de modelos de IA local o en la nube. E incluso probar modelos especializados o con pensamiento profundo para tareas complejas. Y dentro de cada modelo, puedes <strong>seleccionar su tama\u00f1o en par\u00e1metros<\/strong>. A m\u00e1s par\u00e1metros, m\u00e1s compleja es la IA. Pero, al mismo tiempo, m\u00e1s espacio ocupa y m\u00e1s RAM, CPU y\/o GPU necesitar\u00e1 para funcionar.<\/p>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En resumen. El problema no es tanto qu\u00e9 modelo de IA local elegir. La clave est\u00e1 en elegir un modelo de IA con Ollama que <strong>pueda ejecutarse en tu ordenador<\/strong>. Y te sea \u00fatil respondiendo a tus preguntas y realizando las tareas que le encomiendes. Veamos en qu\u00e9 tienes que fijarte para elegir bien y as\u00ed <strong>evitar que te encuentres con un modelo de IA que no funciona<\/strong> una vez lo has descargado.<\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_81 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Tabla de Contenido<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Alternar tabla de contenidos\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=132425\/#Medir_un_modelo_de_IA_por_parametros\" >Medir un modelo de IA por par\u00e1metros<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=132425\/#Medir_un_modelo_de_IA_por_contexto\" >Medir un modelo de IA por contexto<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=132425\/#Elegir_modelo_de_IA_con_Ollama\" >Elegir modelo de IA con Ollama<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-medir-un-modelo-de-ia-por-parametros\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Medir_un_modelo_de_IA_por_parametros\"><\/span>Medir un modelo de IA por par\u00e1metros<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" data-recalc-dims=\"1\" width=\"780\" height=\"520\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/imgs.hipertextual.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Ollama-Launch-Window-1500x1000.jpg?resize=780%2C520&amp;quality=70&amp;strip=all&amp;ssl=1\" alt=\"Elegir modelo de IA con Ollama\" class=\"wp-image-1887623\" \/><\/figure>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para determinar el tama\u00f1o de un modelo LLM o modelo de IA, hay muchos factores a tener en cuenta. Si hablamos de n\u00fameros para comparar de manera objetiva, destacan los <strong>par\u00e1metros<\/strong> y el <strong>contexto<\/strong>. Luego hay otros factores, como los datos de entrenamiento o la t\u00e9cnica de entrenamiento que ha recibido el modelo, que son <strong>m\u00e1s dif\u00edciles de cuantificar<\/strong>. Si nos centramos en <strong>cu\u00e1nto ocupar\u00e1 el modelo de IA local<\/strong> que quieres instalar en tu PC y cu\u00e1nta RAM, CPU y GPU necesitar\u00e1, ten en cuenta <strong>par\u00e1metros<\/strong> y <strong>contexto<\/strong>.<\/p>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El <strong>par\u00e1metro<\/strong> o <strong>n\u00famero de par\u00e1metros<\/strong> es un n\u00famero ajustable dentro del modelo de IA. Tal y como explica IBM, \u201ccuantos m\u00e1s par\u00e1metros se utilicen, m\u00e1s precisos ser\u00e1n los modelos a la hora de capturar patrones de datos matizados\u201d. Un mismo modelo de IA puede tener distintos par\u00e1metros, lo que da al modelo un tama\u00f1o concreto. El n\u00famero de par\u00e1metros determina la <strong>potencia y el coste del modelo de IA<\/strong>. Es decir, que lo deseable es tener cuantos m\u00e1s par\u00e1metros, mejor. Pero esto significa <strong>consumir m\u00e1s recursos de hardware y electricidad<\/strong>.\u00a0<\/p>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">De ah\u00ed que se faciliten <strong>modelos peque\u00f1os<\/strong> con menos par\u00e1metros para <a href=\"https:\/\/hipertextual.com\/guias\/instalar-gemma-4-google-ai-edge-gallery-ios-android\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">dispositivos m\u00f3viles<\/a>, <strong>modelos medianos<\/strong> para hardware modesto y, finalmente, <strong>modelos grandes<\/strong> para m\u00e1quinas m\u00e1s potentes en un contexto m\u00e1s profesional. Aunque no hay unas cifras exactas, para hacernos una idea, podemos acotar los <strong>modelos peque\u00f1os<\/strong> entre 1.000 millones y 3.000 millones de par\u00e1metros (1B-3B en ingl\u00e9s por la B de <em>billion<\/em>), los <strong>modelos medianos<\/strong> entre 7B y 13B, aunque tambi\u00e9n pueden superar los 20B o 20.000 millones de par\u00e1metros. Y los <strong>modelos grandes<\/strong> suelen superar los 70B.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-medir-un-modelo-de-ia-por-contexto\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Medir_un_modelo_de_IA_por_contexto\"><\/span>Medir un modelo de IA por contexto<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" data-recalc-dims=\"1\" width=\"780\" height=\"520\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/imgs.hipertextual.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Ollama-Gemma-Modelos-1500x1000.jpg?resize=780%2C520&amp;quality=70&amp;strip=all&amp;ssl=1\" alt=\"Elegir modelo de IA con Ollama\" class=\"wp-image-1887624\" \/><\/figure>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El segundo factor cuantificable que define el tama\u00f1o de un modelo de IA es el <strong>contexto, ventana de contexto o longitud de contexto<\/strong>. Se trata de la \u201ccantidad de texto que el modelo puede considerar o recordar en cualquier momento\u201d. Seg\u00fan explica IBM, \u201cuna ventana de contexto m\u00e1s grande permite que un modelo de IA procese entradas m\u00e1s largas e incorpore una mayor cantidad de informaci\u00f3n\u201d.&nbsp;<\/p>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Este concepto se mide en <strong>tokens<\/strong>. A m\u00e1s cantidad de tokens, m\u00e1s contexto. Lo que \u201cse traduce en <strong>una mayor precisi\u00f3n, menos alucinaciones, respuestas de modelo m\u00e1s coherentes<\/strong>, conversaciones m\u00e1s largas y una mayor capacidad para analizar secuencias de datos m\u00e1s largas\u201d. Por contra, tambi\u00e9n se traduce en que <strong>tarde m\u00e1s en responder<\/strong> y en que la m\u00e1quina <strong>consuma m\u00e1s electricidad<\/strong>.<\/p>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En la documentaci\u00f3n oficial de Ollama <a href=\"https:\/\/docs.ollama.com\/context-length\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">encontramos<\/a> unas cifras aproximadas de <strong>cu\u00e1nta memoria VRAM necesita un modelo de IA local<\/strong> para funcionar en funci\u00f3n de su ventana de contexto. Para un contexto de 4k o 4.000 tokens, bastan menos de 24 GB de VRAM. Para 32k o 32.000 tokens, se necesitan entre 24 y 48 GB de VRAM. Y, finalmente, para un contexto de 256k o 256.000 tokens, necesitar\u00edamos 48 GB de VRAM o m\u00e1s. La app de <strong>Ollama permite acotar la longitud de contexto<\/strong> en funci\u00f3n de tus necesidades y de las capacidades de tu PC. Solo tienes que ir a sus ajustes y elegir una cifra entre 4k, 8k, 16k, 32k, 64k, o 128k.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-elegir-modelo-de-ia-con-ollama\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Elegir_modelo_de_IA_con_Ollama\"><\/span>Elegir modelo de IA con Ollama<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" data-recalc-dims=\"1\" width=\"780\" height=\"520\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/imgs.hipertextual.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/OllamaModels-Example-1500x1000.jpg?resize=780%2C520&amp;quality=70&amp;strip=all&amp;ssl=1\" alt=\"Elegir modelo de IA con Ollama\" class=\"wp-image-1887626\" \/><\/figure>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ollama te lo pone muy f\u00e1cil para <strong>descargar e instalar un modelo de IA<\/strong>. Basta con un simple comando de texto. Pero, como hemos visto, no todos los modelos son adecuados para tu ordenador. Depender\u00e1 del <strong>espacio que tengas disponible<\/strong>, de la cantidad de memoria RAM, de tu procesador y su cantidad de n\u00facleos y, claro est\u00e1, de la potencia de tu GPU o procesador gr\u00e1fico. En este sentido, Ollama nos da pocas pistas. Aunque, para evitar problemas, suele <strong>configurar el modelo de IA en un contexto de 4k<\/strong>, es decir, el m\u00ednimo. Luego t\u00fa puedes subirlo si crees que tu PC lo aguantar\u00e1.<\/p>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La popularidad de Ollama ha hecho que surjan p\u00e1ginas y proyectos relacionados. En el caso que nos ocupa, <a href=\"https:\/\/ollamamodels.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">OllamaModels<\/a> es un sitio web que resuelve la duda sobre elegir modelo de IA con Ollama. Su objetivo es detectar tu hardware (RAM, CPU y GPU) y decirte <strong>qu\u00e9 modelo de IA local te conviene<\/strong>. La lista muestra una pr\u00e1ctica ficha t\u00e9cnica con los modelos compatibles, su tama\u00f1o en disco, cantidad de RAM y VRAM necesarios, contexto m\u00e1ximo asumible, etc. Incluso muestra <strong>el comando necesario para instalar ese modelo<\/strong> en tu PC o Mac a trav\u00e9s de Ollama.<\/p>\n<p>Seguir leyendo: <a href=\"https:\/\/hipertextual.com\/guias\/elegir-modelo-ia-ollama\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">C\u00f3mo elegir qu\u00e9 modelo de IA deber\u00edas instalar en tu PC con Ollama<\/a><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/hipertextual.com\/guias\/elegir-modelo-ia-ollama\/\" class=\" target=\" title=\"C\u00f3mo elegir qu\u00e9 modelo de IA deber\u00edas instalar en tu PC con Ollama\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Ver fuente<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ollama es una de las herramientas m\u00e1s populares para instalar modelos de IA en tu ordenador. 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