Por qué el contexto de 128K falla con 16 GB
Un modelo puede publicitar una ventana de contexto de 128K y aun así fallar en 40K tokens en una GPU de 16 GB. El límite de la arquitectura nunca prometió que los pesos, la caché KV, los búferes de cálculo y el compositor del escritorio cabrían en tu tarjeta al mismo tiempo.
«Por qué tu pila de IA se vuelve más pegajosa cada mes.»
Cada llamada a una API se siente como una transacción simple… hasta que se acumulan tantas que tus datos de afinamiento, tus arneses de evaluación y tus esquemas de herramientas quedan moldeados en torno a un solo proveedor, y cambiar deja de ser un simple cambio de ruteo.
Comparativa de GPUs de IA entre tres proveedores
El panorama del hardware para IA ha cambiado significativamente en 2026, con NVIDIA, AMD e Intel compitiendo por los desarrolladores que necesitan GPUs capaces de ejecutar modelos de lenguaje grandes (LLM) locales y cargas de trabajo de inferencia de IA.
MTP frente a la decodificación estándar en RTX 4080 — benchmarks reales
Probé el rendimiento de la decodificación especulativa (Predicción Multi-token, MTP) en Qwen 3.6 27B y 35B en una RTX 4080 con 16 GB de VRAM.
Velocidad de tokens de llama.cpp con 16 GB de VRAM (tablas).
Aquí estoy comparando la velocidad de varios LLM que se ejecutan en una GPU con 16GB de VRAM, y eligiendo el mejor para autoalojar.
La RTX 5090 en Australia es escasa y sobrevalorada.
Australia tiene existencias de la RTX 5090. Escasamente. Y si encuentras una, pagarás un sobreprecio que parece desconectado de la realidad.
Controla los datos y los modelos con LLMs autoalojados
El autoalojamiento de modelos de lenguaje grandes (LLM) mantiene los datos, los modelos y la inferencia bajo su control: una vía práctica hacia la soberanía de la IA para equipos, empresas y naciones.
Prueba de velocidad de LLM en RTX 4080 con 16 GB de VRAM
Ejecutar grandes modelos de lenguaje (LLM) localmente te ofrece privacidad, capacidad de funcionamiento sin conexión y cero costos de API. Esta benchmark revela exactamente lo que se puede esperar de 14 populares LLMs en Ollama en una RTX 4080.
Verificación de precios de GPU y RAM en enero de 2025
Hoy nos estamos enfocando en las GPUs de consumo de alto nivel y módulos de RAM. Específicamente, me estoy enfocando en precios de RTX-5080 y RTX-5090, y 32GB (2x16GB) DDR5 6000.
Elige el terminal adecuado para tu flujo de trabajo en Linux
Precios reales en AUD de minoristas australianos ahora
El NVIDIA DGX Spark (GB10 Grace Blackwell) ya está disponible en Australia en los principales minoristas de PC con stock local. Si has estado siguiendo los precios y disponibilidad globales del DGX Spark, te interesará saber que los precios en Australia oscilan entre $6.249 y $7.999 AUD, dependiendo de la configuración de almacenamiento y del minorista.
Pruebas de Cognee con LLMs locales - resultados reales
Cognee es un marco de Python para construir grafos de conocimiento a partir de documentos utilizando LLMs. ¿Pero funciona con modelos autohospedados?
Cómo solucioné problemas de red en Ubuntu
Después de instalar automáticamente un nuevo núcleo, Ubuntu 24.04 ha perdido la conexión de red ethernet. Este problema frustrante ocurrió de nuevo para mí, así que estoy documentando la solución aquí para ayudar a otros que enfrenten el mismo problema.
Publicación breve, solo para mencionar el precio.
Con esta loca volatilidad de los precios de la RAM, para formarnos y tener una mejor imagen, primero vamos a rastrear nosotros mismos el precio de la RAM en Australia.
Los precios de la RAM aumentan entre un 163% y un 619% debido a la escasez provocada por la demanda de IA.
El mercado de la memoria está experimentando una volatilidad de precios sin precedentes a finales de 2025, con un aumento dramático en los precios de la RAM en todos los segmentos.
