Rendimiento de los LLM en 2026: Benchmarks, cuellos de botella y optimización
El rendimiento de los LLM
no se trata solo de tener una GPU poderosa. La velocidad de inferencia, la latencia y la eficiencia de costos dependen de las restricciones en toda la pila:
- Tamaño del modelo y cuantización
- Capacidad de VRAM y ancho de banda de memoria
- Longitud de contexto y tamaño del prompt
- Programación y agrupamiento del runtime
- Uso de núcleos de CPU
- Topología del sistema (canales PCIe, NUMA, etc.)
Este centro organiza estudios detallados sobre cómo se comportan los modelos de lenguaje grandes bajo cargas reales — y cómo optimizarlos.
¿Qué Significa Realmente el Rendimiento de los LLM?
El rendimiento es multidimensional.
Throughput vs Latencia
- Throughput = tokens por segundo en muchas solicitudes
- Latencia = tiempo al primer token + tiempo total de respuesta
La mayoría de los sistemas reales deben equilibrar ambos.
El Orden de las Restricciones
En la práctica, las cuellos de botella suelen aparecer en este orden:
- Capacidad de VRAM
- Ancho de banda de memoria
- Programación del runtime
- Tamaño de la ventana de contexto
- Sobrecarga de CPU
Entender qué restricción estás golpeando es más importante que “mejorar el hardware”.
Rendimiento del Runtime de Ollama
Ollama se usa ampliamente para inferencia local. Su comportamiento bajo carga es crucial para entender.
Programación de Núcleos de CPU
Manejo de Solicitudes Paralelas
Comportamiento de Asignación de Memoria
Problemas de Runtime con Salida Estructurada
Restricciones de Hardware que Importan
No todos los problemas de rendimiento son problemas de cálculo en GPU.
Efectos de PCIe y Topología
Tendencias de Cálculo Especializado
Benchmarks y Comparaciones de Modelos
Los benchmarks deben responder a una pregunta de decisión.
Comparaciones de Plataformas de Hardware
Pruebas Reales con 16 GB de VRAM
Benchmarks de Velocidad y Calidad del Modelo
- Qwen3 30B vs GPT-OSS 20B
- Gemma2 vs Qwen2 vs Mistral Nemo 12B
- Mistral Small vs Gemma2 vs Qwen2.5 vs Mistral Nemo
Pruebas de Estrés de Capacidad
Guía de Optimización
El ajuste de rendimiento debe ser incremental.
Paso 1 — Hacer que Cabe
- Reducir el tamaño del modelo
- Usar cuantización
- Limitar la longitud del contexto
Paso 2 — Estabilizar la Latencia
- Reducir el costo de prellena
- Evitar reintentos innecesarios
- Validar salidas estructuradas temprano
Paso 3 — Mejorar Throughput
- Aumentar el agrupamiento
- Ajustar la concurrencia
- Usar runtimes enfocados en servir cuando sea necesario
Si tu cuello de botella es la estrategia de alojamiento en lugar del comportamiento del runtime, consulta:
Preguntas Frecuentes
¿Por qué mi LLM es lento incluso en una GPU potente?
A menudo es el ancho de banda de memoria, la longitud de contexto o la programación del runtime — no el cálculo bruto.
¿Qué importa más: el tamaño de VRAM o el modelo de GPU?
La capacidad de VRAM suele ser la primera restricción dura. Si no cabe, nada más importa.
¿Por qué disminuye el rendimiento bajo concurrencia?
La cola, la competencia por recursos y los límites del programador causan curvas de degradación.
Reflexiones Finales
El rendimiento de los LLM es ingeniería, no suposiciones.
Mide deliberadamente.
Entiende las restricciones.
Optimiza según los cuellos de botella — no según suposiciones.