La mejor IA gratis, local y open source (2026): modelos para tu propio equipo

Qwen3.8 27B (xhigh)

Alibaba · ★★★★★

Porque es la IA más lista que funciona en un ordenador con una tarjeta gráfica de 24 GB (necesita unos 20,0 GB), sin pagar nada.

Gratis (open source)Open sourceConsolidadoMuy usado

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Índice AA: 34
Coste por tarea (API): $1,01
Precio API: $0,50 / $3,00 por millón de tokens (entrada / salida)
Parámetros: 27B (27B (denso) activos)
Memoria: VRAM mín. 20,0 GB aprox. · cabe en 1× 80 GB (BF16) · 1× 24–32 GB (Q4) · disco 55,6 GB
Licencia: Apache 2.0
Madurez: Consolidado — 6,8 M descargas HF/mes · en OpenRouter · 4 leaderboards · 56 días
Adopción: ⬇ 6,8M/mes HF · 4 rankings
Fuente del dato

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MiMo-V2.6-Pronecesita 625 GB de VRAM · MIT
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GLM-5.3 (max)necesita 833 GB de VRAM · GLM-5.3 (condición >10.000 M$ MaaS)
★★★★★
Kimi K3 (max)necesita 1719 GB de VRAM · Kimi K3 (atribución y acuerdo MaaS >20 M$)
★★★★★
GLM-5.3-Flashnecesita 363 GB de VRAM · MIT
★★★★★
Qwen3.8 2.4T A95Bnecesita 5384 GB de VRAM · Qwen3.8-Max (condiciones comerciales)
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GLM-5.3 (max)necesita 833 GB de VRAM · GLM-5.3 (condición >10.000 M$ MaaS)
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MiMo-V2.6-Pronecesita 625 GB de VRAM · MIT
★★★★★
GLM-5.3-Flashnecesita 363 GB de VRAM · MIT
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DeepSeek V4.1 Flash (max)necesita 563 GB de VRAM · MIT
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Qwen3.8-Flash-Nextnecesita 124 GB de VRAM · Qwen Community 1.0
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Qwen-Image-2.1necesita 10,0 GB de VRAM · Qwen Research (no comercial)
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Ideogram 4.0 (Quality)necesita 12,0 GB de VRAM · Ideogram 4 Non-Commercial
★★★★★
Ideogram 4.0necesita 12,0 GB de VRAM · Ideogram 4 Non-Commercial
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FLUX.2 [dev]necesita 73,0 GB de VRAM · FLUX Non-Commercial
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Qwen Image Max 2512necesita 47,0 GB de VRAM · Apache 2.0
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MiniMax H3 (768p)necesita 25,0 GB de VRAM · MiniMax H3 Community License
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LTX-2.5 Fastnecesita 32,0 GB de VRAM · LTX-2.x Community
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LTX-2.5 Pronecesita 32,0 GB de VRAM · LTX-2.x Community
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LTX-2.3 Pronecesita 16,0 GB de VRAM · LTX-2 Community
★★★★★
LTX-2.3 Fastnecesita 16,0 GB de VRAM · LTX-2 Community
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LLM de pesos abiertos

Inteligencia frente a coste por tarea (solo open)

14 modelos · 4 en la frontera · pasa el ratón o toca un punto para ver nombre y valores

XiaomiZ AIMoonshot AIAlibabaDeepSeekMiniMaxNVIDIAMetaOpenAIMistralCerradoOpen weightsFrontera eficiente

Coste por tarea con la API más barata medida por Artificial Analysis; en local el coste es tu hardware.

Ordenar: Madurez: Consolidado Reciente Poco probado (pasa el ratón o abre ▸ para ver el motivo; «Poco probado» = sin evaluar)Adopción: Muy usado ≥ 100k descargas HF/mes, top 20 OpenRouter o ≥ 1.000 likes · Uso medio ≥ 5k/mes, en OpenRouter, ≥ 100 likes o API alojada con ≥ 1k/mes · Poco usado por debajo · Sin datos = sin repo HF ni OpenRouter (se muestra el n.º de rankings)

Modelo	ÍndiceAA ⇅	Costepor tarea ⇅	PesosPesos⇅	MadurezMad.⇅	$/1Mentr. / sal.	Paramstotal / act.	Memoria ⇅VRAM · disco	Licencia
MiMo-V2.6-Pro Xiaomi	46	$0,13	AbiertoOpen	RecienteRecien. ⬇ 93k/mes HF · 4 rankingsUso medioUso medio	$0,43 / $0,87	1,0T / 42B	625 GB aprox. ▣ 1 nodo 8 GPU disco 566 GB 1 nodo 8× Blackwell (2 nodos en Hopper)	MIT
Destacado: ★ Mejor open (y barato) · en la frontera eficiente (nadie da más rendimiento por menos precio) Pesos: AbiertoOpen 🤗 Hugging Face Madurez: RecienteRecien. Salió hace 18 días · 93k descargas HF/mes · en OpenRouter · 4 leaderboards · Adopción: Uso medio (⬇ 93k/mes HF · 4 rankings) (leaderboards: AA Intelligence Index, AA Terminal-Bench 4.0, LMArena Text, LMArena WebDev; lanzamiento: 2026-09-21; datos del 2026-10-09) Nota: Mejor open por índice (21 sep). Memoria: disco 566 GB (FP4/FP8 mixto) · VRAM mín. 625 GB aprox. · cabe en: 1 nodo 8× Blackwell (2 nodos en Hopper) Oficial FP4/FP8 566 GB Requisito: Model card: vLLM con tensor-parallel 8 (SGLang tp 16). GenAI Brief: ~1 TB en FP8; un nodo de 8 GPU Blackwell. fuente Licencia: MIT Fuente: artificialanalysis.ai/leaderboards/models · 2026-10-08
GLM-5.3 (max) Z AI	45	$2,01	AbiertoOpen	ConsolidadoConsol. OpenRouter top 20 · #4 · 5 rankingsMuy usadoMuy usado	$1,40 / $4,40	753B / 40B	833 GB aprox. ▣ 1 nodo 8 GPU disco 756 GB 1 nodo 8× H200 (FP8)	GLM-5.3 (condición >10.000 M$ MaaS)
Pesos: AbiertoOpen 🤗 Hugging Face Madurez: ConsolidadoConsol. 1,5 M descargas HF/mes · top 20 OpenRouter · 5 leaderboards · 52 días · Adopción: Muy usado (OpenRouter top 20 · #4 · 5 rankings) (leaderboards: AA Intelligence Index, AA Terminal-Bench 4.0, AA Coding Agents, LMArena Text, LMArena WebDev; lanzamiento: 2026-08-18; datos del 2026-10-09) Memoria: disco 756 GB (FP8) · VRAM mín. 833 GB aprox. · cabe en: 1 nodo 8× H200 (FP8) Oficial FP8 756 GB Requisito: GenAI Brief: ~750 GB en FP8; cabe en un nodo 8× H200. fuente Repo zai-org/GLM-5.3-FP8 da 401 (no accesible). Licencia: GLM-5.3 (condición >10.000 M$ MaaS) Fuente: artificialanalysis.ai/leaderboards/models · 2026-10-08
Kimi K3 (max) Moonshot AI	44	$2,00	AbiertoOpen	ConsolidadoConsol. OpenRouter top 20 · #6 · 5 rankingsMuy usadoMuy usado	$3,00 / $15,00	2,8T / 104B	1719 GB aprox. ▣ Multinodo disco 1561 GB Multinodo en Hopper; nodo Blackwell de alta memoria	Kimi K3 (atribución y acuerdo MaaS >20 M$)
Pesos: AbiertoOpen 🤗 Hugging Face Madurez: ConsolidadoConsol. 1,2 M descargas HF/mes · top 20 OpenRouter · 5 leaderboards · 85 días · Adopción: Muy usado (OpenRouter top 20 · #6 · 5 rankings) (leaderboards: AA Intelligence Index, AA Terminal-Bench 4.0, AA Coding Agents, LMArena Text, LMArena WebDev; lanzamiento: 2026-07-16; datos del 2026-10-09) Memoria: disco 1561 GB (MXFP4/U8) · VRAM mín. 1719 GB aprox. · cabe en: Multinodo en Hopper; nodo Blackwell de alta memoria Oficial MXFP4 1561 GB GGUF UD-IQ1_S (comunidad) 594 GB Requisito: GenAI Brief: ~1,4 TB en MXFP4; multinodo en Hopper. fuente Licencia: Kimi K3 (atribución y acuerdo MaaS >20 M$) Fuente: artificialanalysis.ai/leaderboards/models · 2026-10-08
GLM-5.3-Flash Z AI	42	$0,25	AbiertoOpen	ConsolidadoConsol. OpenRouter top 20 · #11 · 4 rankingsMuy usadoMuy usado	$0,15 / $0,50	320B / 18B	363 GB aprox. ▣ 1 nodo 8 GPU disco 328 GB 1 nodo 8× H100 (FP8)	MIT
Pesos: AbiertoOpen 🤗 Hugging Face Madurez: ConsolidadoConsol. 6,4 M descargas HF/mes · top 20 OpenRouter · 4 leaderboards · 44 días · Adopción: Muy usado (OpenRouter top 20 · #11 · 4 rankings) (leaderboards: AA Intelligence Index, AA Terminal-Bench 4.0, LMArena Text, LMArena WebDev; lanzamiento: 2026-08-26; datos del 2026-10-09) Memoria: disco 328 GB (FP8) · VRAM mín. 363 GB aprox. · cabe en: 1 nodo 8× H100 (FP8) Oficial FP8 328 GB GGUF Q8_0 341 GB GGUF UD-IQ1_S 93,1 GB Requisito: GenAI Brief: Flash cabe holgado en 8× H100. fuente Licencia: MIT Fuente: artificialanalysis.ai/leaderboards/models · 2026-10-08
Qwen3.8 2.4T A95B Alibaba	40	$2,16	AbiertoOpen	ConsolidadoConsol. ⬇ 33k/mes HF · 2 rankingsMuy usadoMuy usado	$2,00 / $6,00	2,4T / 95B	5384 GB aprox. ▣ Multinodo disco 4892 GB Multinodo (no cabe en un nodo Hopper)	Qwen3.8-Max (condiciones comerciales)
Pesos: AbiertoOpen 🤗 Hugging Face Madurez: ConsolidadoConsol. 33k descargas HF/mes · en OpenRouter · 2 leaderboards (AA Intelligence Index, AA Terminal-Bench 4.0) · 58 días · Adopción: Muy usado (⬇ 33k/mes HF · 2 rankings) (leaderboards: AA Intelligence Index, AA Terminal-Bench 4.0; lanzamiento: 2026-08-12; datos del 2026-10-09) Memoria: disco 4892 GB (BF16) · VRAM mín. 5384 GB aprox. · cabe en: Multinodo (no cabe en un nodo Hopper) Oficial BF16 4892 GB Requisito: GenAI Brief: no cabe en un nodo Hopper en ninguna precisión publicada. fuente Licencia: Qwen3.8-Max (condiciones comerciales) Fuente: artificialanalysis.ai/leaderboards/models · 2026-10-08
Qwen3.8-Flash-Next Alibaba	40	$0,37	AbiertoOpen	ConsolidadoConsol. ⬇ 1,6M/mes HF · 3 rankingsMuy usadoMuy usado	$0,15 / $0,47	180B / 6B	124 GB aprox. ▣ 2–4 GPU disco 360 GB 1× H200 (141 GB) o 2× 80 GB (aprox.)	Qwen Community 1.0
Pesos: AbiertoOpen 🤗 Hugging Face Madurez: ConsolidadoConsol. 1,6 M descargas HF/mes · 3 leaderboards · 44 días · Adopción: Muy usado (⬇ 1,6M/mes HF · 3 rankings) (leaderboards: AA Intelligence Index, AA Terminal-Bench 4.0, LMArena WebDev; lanzamiento: 2026-08-26; datos del 2026-10-09) Memoria: disco 360 GB (BF16) · VRAM mín. 124 GB aprox. · cabe en: 1× H200 (141 GB) o 2× 80 GB (aprox.) Oficial BF16 360 GB GGUF UD-Q4_K_XL 111 GB GGUF UD-IQ1_S 72,5 GB 180B totales / 6B activos: en Q4 corre en 2× 80 GB o un Mac de 128 GB+ (aprox.). Licencia: Qwen Community 1.0 Fuente: artificialanalysis.ai/leaderboards/models · 2026-10-08
DeepSeek V4.1 Flash (max) DeepSeek	40	$0,27	AbiertoOpen	ConsolidadoConsol. OpenRouter top 20 · #3 · 4 rankingsMuy usadoMuy usado	$0,30 / $1,20	552B / 16B	563 GB aprox. ▣ 1 nodo 8 GPU disco 510 GB 1 nodo 8 GPU (FP8)	MIT
Pesos: AbiertoOpen 🤗 Hugging Face Madurez: ConsolidadoConsol. 1,3 M descargas HF/mes · top 20 OpenRouter · 4 leaderboards · 29 días · Adopción: Muy usado (OpenRouter top 20 · #3 · 4 rankings) (leaderboards: AA Intelligence Index, AA Terminal-Bench 4.0, LMArena Text, LMArena WebDev; lanzamiento: 2026-09-10; datos del 2026-10-09) Nota: El más rápido de los grandes (~216 tok/s). Memoria: disco 510 GB (FP8/INT8) · VRAM mín. 563 GB aprox. · cabe en: 1 nodo 8 GPU (FP8) Oficial FP8 510 GB GGUF Q2 (antirez) 366 GB Requisito: GenAI Brief: ~550 GB en FP8; un nodo de 8 GPU. fuente Licencia: MIT Fuente: artificialanalysis.ai/leaderboards/models · 2026-10-08
MiMo-V2.6-Flash Xiaomi	38	$0,062	AbiertoOpen	ConsolidadoConsol. OpenRouter top 20 · #8 · 4 rankingsMuy usadoMuy usado	$0,14 / $0,28	309B / 15B	186 GB aprox. ▣ 2–4 GPU disco 173 GB 4× GPU 80 GB (TP 4)	MIT
Destacado: ★ Open ultrabarato · en la frontera eficiente (nadie da más rendimiento por menos precio) Pesos: AbiertoOpen 🤗 Hugging Face Madurez: ConsolidadoConsol. 56k descargas HF/mes · top 20 OpenRouter · 4 leaderboards · 18 días · Adopción: Muy usado (OpenRouter top 20 · #8 · 4 rankings) (leaderboards: AA Intelligence Index, AA Terminal-Bench 4.0, LMArena Text, LMArena WebDev; lanzamiento: 2026-09-21; datos del 2026-10-09) Memoria: disco 173 GB (FP4/FP8 mixto) · VRAM mín. 186 GB aprox. · cabe en: 4× GPU 80 GB (TP 4) Oficial FP4/FP8 173 GB GGUF MXFP4 167 GB Requisito: Model card: ejemplo vLLM con tensor-parallel 4. fuente Licencia: MIT Fuente: artificialanalysis.ai/leaderboards/models · 2026-10-08
Qwen3.8 27B (xhigh) Alibaba	34	$1,01	AbiertoOpen	ConsolidadoConsol. ⬇ 6,8M/mes HF · 4 rankingsMuy usadoMuy usado	$0,50 / $3,00	27B / 27B (denso)	20,0 GB aprox. ▣ 1 GPU consumo disco 55,6 GB 1× 80 GB (BF16) · 1× 24–32 GB (Q4)	Apache 2.0
Destacado: ★ Cabe en 1 GPU Pesos: AbiertoOpen 🤗 Hugging Face Madurez: ConsolidadoConsol. 6,8 M descargas HF/mes · en OpenRouter · 4 leaderboards · 56 días · Adopción: Muy usado (⬇ 6,8M/mes HF · 4 rankings) (leaderboards: AA Intelligence Index, AA Terminal-Bench 4.0, LMArena Text, LMArena WebDev; lanzamiento: 2026-08-14; datos del 2026-10-09) Nota: El mejor que cabe en una sola GPU. Memoria: disco 55,6 GB (BF16) · VRAM mín. 20,0 GB aprox. · cabe en: 1× 80 GB (BF16) · 1× 24–32 GB (Q4) Oficial BF16 55,6 GB Oficial FP8 30,9 GB GGUF UD-Q4_K_M 16,5 GB Requisito: GenAI Brief: 55,6 GB BF16 caben en una GPU de 80 GB sin cuantizar; el modelo «single-GPU» por defecto. fuente Licencia: Apache 2.0 Fuente: artificialanalysis.ai/leaderboards/models · 2026-10-08
MiniMax-M3 MiniMax	29	$0,51	AbiertoOpen	ConsolidadoConsol. ⬇ 204k/mes HF · 4 rankingsMuy usadoMuy usado	$0,30 / $1,20	428B / 23B	284 GB aprox. ▣ 1 nodo 8 GPU disco 854 GB 1 nodo 8× H100 (8 bits)	MiniMax Community (uso comercial con aviso)
Pesos: AbiertoOpen 🤗 Hugging Face Madurez: ConsolidadoConsol. 204k descargas HF/mes · en OpenRouter · 4 leaderboards · desde 2026-06 · Adopción: Muy usado (⬇ 204k/mes HF · 4 rankings) (leaderboards: AA Intelligence Index, AA Terminal-Bench 4.0, LMArena Text, LMArena WebDev; lanzamiento: 2026-06-01; datos del 2026-10-09) Memoria: disco 854 GB (BF16) · VRAM mín. 284 GB aprox. · cabe en: 1 nodo 8× H100 (8 bits) Oficial BF16 854 GB Oficial MXFP8 444 GB GGUF MXFP4_MOE 256 GB Requisito: GenAI Brief: a 8 bits los pesos caben en un nodo 8× H100. fuente Licencia: MiniMax Community (uso comercial con aviso) Fuente: artificialanalysis.ai/leaderboards/models · 2026-10-08
Nemotron 3 Ultra NVIDIA	23	$0,60	AbiertoOpen	ConsolidadoConsol. OpenRouter top 20 · #14 · 3 rankingsMuy usadoMuy usado	$0,60 / $2,50	550B / 55B	390 GB aprox. ▣ 1 nodo 8 GPU disco 1121 GB 4× B200/GB200 (NVFP4) u 8× H100	OpenMDW-1.1
Pesos: AbiertoOpen 🤗 Hugging Face Madurez: ConsolidadoConsol. 760k descargas HF/mes · top 20 OpenRouter · 3 leaderboards · desde 2026-06 · Adopción: Muy usado (OpenRouter top 20 · #14 · 3 rankings) (leaderboards: AA Intelligence Index, AA Terminal-Bench 4.0, LMArena Text; lanzamiento: 2026-06-04; datos del 2026-10-09) Nota: Publica también los datos de entrenamiento. Memoria: disco 1121 GB (BF16) · VRAM mín. 390 GB aprox. · cabe en: 4× B200/GB200 (NVFP4) u 8× H100 Oficial BF16 1121 GB Oficial NVFP4 352 GB Requisito: Model card NVFP4: GPU mínima 4× GB200, 4× B200, 4× GB300, 4× B300 u 8× H100. fuente Licencia: OpenMDW-1.1 Fuente: artificialanalysis.ai/leaderboards/models · 2026-10-08
Muse Glimmer (high) Meta	18	$0,057	AbiertoOpen	ConsolidadoConsol. ⬇ 269k/mes HF · 4 rankingsMuy usadoMuy usado	$0,32 / $1,35	30B / n/d	19,0 GB aprox. ▣ 1 GPU consumo disco 59,6 GB 1× 24–32 GB (cuantizado)	Apache 2.0
Destacado: en la frontera eficiente (nadie da más rendimiento por menos precio) Pesos: AbiertoOpen 🤗 Hugging Face Madurez: ConsolidadoConsol. 269k descargas HF/mes · en OpenRouter · 4 leaderboards · 60 días · Adopción: Muy usado (⬇ 269k/mes HF · 4 rankings) (leaderboards: AA Intelligence Index, AA Terminal-Bench 4.0, LMArena Text, LMArena WebDev; lanzamiento: 2026-08-10; datos del 2026-10-09) Nota: Sucesor abierto de Llama. Memoria: disco 59,6 GB (BF16) · VRAM mín. 19,0 GB aprox. · cabe en: 1× 24–32 GB (cuantizado) Oficial BF16 59,6 GB GGUF Q8_0 29,6 GB GGUF UD-Q4_K_XL 15,9 GB Requisito: Meta (vía GenAI Brief): corre en GPUs de consumo de 24 o 32 GB. fuente Licencia: Apache 2.0 Fuente: artificialanalysis.ai/leaderboards/models · 2026-10-08
Gemma 4 31B Google	15	self-host	AbiertoOpen	ConsolidadoConsol. ⬇ 9,6M/mes HF · 4 rankingsMuy usadoMuy usado	n/d	30,7B / 30,7B (denso)	22,0 GB aprox. ▣ 1 GPU consumo disco 62,5 GB 1× 24 GB (aprox.)	Apache 2.0
Pesos: AbiertoOpen 🤗 Hugging Face Madurez: ConsolidadoConsol. 9,6 M descargas HF/mes · en OpenRouter · 4 leaderboards · desde 2026-04 · Adopción: Muy usado (⬇ 9,6M/mes HF · 4 rankings) (leaderboards: AA Intelligence Index, AA Terminal-Bench 4.0, LMArena Text, LMArena WebDev; lanzamiento: 2026-04-02; datos del 2026-10-09) Nota: AA no da coste por tarea (precio $0). Memoria: disco 62,5 GB (BF16) · VRAM mín. 22,0 GB aprox. · cabe en: 1× 24 GB (aprox.) Oficial BF16 62,5 GB GGUF Q8_0 33,2 GB GGUF Q4_K_M 18,3 GB Requisito: Google: 12B/26B A4B/31B pensados para GPUs de consumo y estaciones de trabajo. fuente Licencia: Apache 2.0 Fuente: artificialanalysis.ai/leaderboards/models · 2026-10-08
gpt-oss-120b (high) OpenAI	12	$0,11	AbiertoOpen	ConsolidadoConsol. ⬇ 4,0M/mes HF · 3 rankingsMuy usadoMuy usado	$0,15 / $0,59	117B / 5,1B	74,0 GB aprox. ▣ 1× 80 GB disco 65,2 GB 1× 80 GB (H100 / MI300X)	Apache 2.0
Pesos: AbiertoOpen 🤗 Hugging Face Madurez: ConsolidadoConsol. 4,0 M descargas HF/mes · en OpenRouter · 3 leaderboards · desde 2025-08 · Adopción: Muy usado (⬇ 4,0M/mes HF · 3 rankings) (leaderboards: AA Intelligence Index, AA Terminal-Bench 4.0, LMArena Text; lanzamiento: 2025-08-05; datos del 2026-10-09) Nota: Cabe en una GPU de 80 GB. Memoria: disco 65,2 GB (MXFP4) · VRAM mín. 74,0 GB aprox. · cabe en: 1× 80 GB (H100 / MI300X) Oficial MXFP4 65,2 GB Requisito: Model card: cabe en una sola GPU de 80 GB (H100 o MI300X) gracias a MXFP4. fuente Licencia: Apache 2.0 Fuente: artificialanalysis.ai/leaderboards/models · 2026-10-08
Mistral Large 3 Mistral	9	$0,031	AbiertoOpen	ConsolidadoConsol. ⬇ 2k/mes HF · 4 rankingsUso medioUso medio	$0,50 / $1,50	675B / 41B	445 GB aprox. ▣ 1 nodo 8 GPU disco 682 GB 1 nodo 8× H200/B200 (FP8) · 1 nodo H100/A100 (NVFP4)	Apache 2.0
Destacado: en la frontera eficiente (nadie da más rendimiento por menos precio) Pesos: AbiertoOpen 🤗 Hugging Face Madurez: ConsolidadoConsol. 2k descargas HF/mes · en OpenRouter · 4 leaderboards · desde 2025-12 · Adopción: Uso medio (⬇ 2k/mes HF · 4 rankings) (leaderboards: AA Intelligence Index, AA Terminal-Bench 4.0, LMArena Text, LMArena WebDev; lanzamiento: 2025-12-02; datos del 2026-10-09) Memoria: disco 682 GB (FP8) · VRAM mín. 445 GB aprox. · cabe en: 1 nodo 8× H200/B200 (FP8) · 1 nodo H100/A100 (NVFP4) Oficial FP8 682 GB Oficial NVFP4 403 GB GGUF Q4_K_M 407 GB Requisito: Model card: FP8 en un nodo de B200 o H200; NVFP4 en un nodo de H100 o A100. fuente Licencia: Apache 2.0 Fuente: artificialanalysis.ai/leaderboards/models · 2026-10-08
Mellum2.1 JetBrains	n/d	self-host	AbiertoOpen	Poco probadoPoco prob. ⬇ 110/mes HF · 0 rankingsPoco usadoPoco usado	n/d	12B / 2,5B	12,0 GB aprox. ▣ 1 GPU consumo disco 24,3 GB 1× 16 GB (aprox.)	Apache 2.0
Pesos: AbiertoOpen 🤗 Hugging Face Madurez: Poco probadoPoco prob. Sin benchmark independiente · 110 descargas HF/mes · 19 días · Adopción: Poco usado (⬇ 110/mes HF · 0 rankings) (lanzamiento: 2026-09-20; datos del 2026-10-09) Nota: Nuevo. Sin índice AA ni precio API; para agentes de código en local. Memoria: disco 24,3 GB (BF16) · VRAM mín. 12,0 GB aprox. · cabe en: 1× 16 GB (aprox.) Oficial BF16 24,3 GB GGUF Q8_0 12,9 GB GGUF Q4_K_M 8,8 GB Licencia: Apache 2.0
Liquid AI d1-3B Liquid AI	n/d	self-host	AbiertoOpen	RecienteRecien. ⬇ 5,4k/mes HF · 1 rankingUso medioUso medio	n/d	3B / 3B (denso)	4,0 GB aprox. ▣ Edge · ≤10 GB disco 6,2 GB Cualquier GPU de 8 GB, Jetson o Mac	LFM Open License 1.0
Pesos: AbiertoOpen 🤗 Hugging Face Madurez: RecienteRecien. Salió hace 4 días · 5k descargas HF/mes · 1 leaderboard (Decision Index 0.3) · Adopción: Uso medio (⬇ 5,4k/mes HF · 1 ranking) (leaderboards: Decision Index 0.3; lanzamiento: 2026-10-05; datos del 2026-10-09) Nota: Nuevo (7 oct). Modelo de decisión (no chat): 8–50 ms por respuesta. Memoria: disco 6,2 GB (BF16) · VRAM mín. 4,0 GB aprox. · cabe en: Cualquier GPU de 8 GB, Jetson o Mac Oficial BF16 6,2 GB GGUF Q8_0 2,9 GB GGUF Q4_K_M 1,7 GB Requisito: Model card: 8 ms por decisión en RTX 4090 (bf16); también Jetson Orin Nano (50 ms) y Apple M5 Pro (30 ms). fuente Licencia: LFM Open License 1.0

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