Septiembre 2025 Última Reseña de IA Local - Limitaciones claras pero usos prácticos esenciales
Actualización de Septiembre 2025
El interés en IA local está creciendo rápidamente debido a limitaciones de uso más estrictas en servicios de IA como ChatGPT y Claude, junto con crecientes preocupaciones de seguridad.
Mientras que los servicios de IA basados en la nube como ChatGPT, Claude y Gemini ofrecen excelente rendimiento, desde principios de 2025, los límites diarios de uso se han vuelto aún más estrictos, y más personas buscan urgentemente alternativas debido a problemas de seguridad de datos.
Este artículo está basado en la información más actual de septiembre 2025 y proporciona una visión completa de la configuración de IA local y experiencias de uso real.
Verificación de Realidad de 2025: Lo que necesitamos discutir honestamente
Permíteme comenzar con la perspectiva realista.
A septiembre de 2025, muchos usuarios comúnmente señalan que “cuando intentas usarla realmente, inmediatamente te topas con limitaciones y terminas volviendo a servicios en línea”.
Los expertos en el campo creen que “el rendimiento de LLM local no puede competir con ChatGPT, y hay una enorme brecha entre el rendimiento de IA en la nube y local”.
Sin embargo, hay razones claras para considerar IA local:
- Uso rentable
- Más importante, no necesitas enviar tus datos a servidores externos, proporcionando ventajas de seguridad
Esto puede ser una alternativa atractiva, especialmente para entornos empresariales que manejan datos sensibles o trabajo creativo personal donde quieres IA sin censura.
Comparación de Principales Plataformas de IA Local en Septiembre 2025
A 2025, hay tres plataformas de IA local más populares:
Ollama (Versión Más Reciente 2025)
Actualmente la más popular. Muchas personas están usando Ollama GUI hoy en día, y la interfaz de usuario se ha vuelto aún más intuitiva con las mejoras recientes.
La función Turbo permite recolección de datos web, lo que ayuda a compensar algunas limitaciones de IA local.
LM Studio
Particularmente bien valorado para tareas relacionadas con programación.
Los usuarios reportan rendimiento especialmente bueno en MacBooks con excelente soporte de configuración detallada.
Jan
Proporciona una interfaz fácil de usar, pero las actualizaciones son algo lentas, lo cual es decepcionante.
Requisitos de Hardware: Costos de Inversión Realistas
Las especificaciones de hardware son el factor más importante al construir IA local.
Basado en experiencias de uso real, aquí está lo que necesitas:
Especificaciones Mínimas
- Windows: GTX 3060 o superior
- Mac: M1 o superior
Pero estas son realmente solo especificaciones ‘mínimas’.
Especificaciones Prácticas
Para usarla correctamente, necesitas inversión significativa.
Incluso para EEVE 10.8B, necesitas al menos RTX 3080 para rendimiento decente. Cuando consideras el costo y consumo de energía, podrías preguntarte si realmente es “gratis” solo porque no pagas tarifas de uso.
Para este tipo de inversión, suscribirse a ChatGPT o Claude podría ser mucho mejor.
Especificaciones Recomendadas
- VRAM 20GB o más para ejecutar modelos 13B suavemente
- RTX 3090 usada (24GB) popular por rentabilidad
- Memoria: mínimo 16GB, recomendado 32GB o más
- Tarjetas gráficas Radeon también funcionan bien para operación LLM
En la práctica, con RTX 4090 24GB, los modelos ChatGPT OSS 20B están aproximadamente en nivel de uso práctico.
Modelos de Soporte de Idioma Coreano: Estado Más Reciente en Septiembre 2025
A 2025, los modelos enfocados en coreano han mejorado significativamente.
Modelos Recomendados 2025
- EEVE-Korean-Instruct-10.8B-v1.0: Desarrollado por Yanolja, permite conversaciones coreanas naturales
- KoAlpaca: Modelo reciente popular optimizado para coreano
- Serie Upstage SOLAR: Desarrollado por Upstage
- KoGPT: Varios modelos derivados disponibles
Sin embargo, en uso real, los prompts en inglés parecen producir mejores resultados que las preguntas en coreano.
Para Desarrolladores: Opciones de Uso
La integración con VSCode es un punto importante para desarrolladores.
Ollama puede conectarse a VSCode como lo hace Cursor.
Sin embargo, para aplicaciones de programación real, usar algo asequible como DeepSeek API es mejor en términos de tiempo y energía.
Los desarrolladores a mi alrededor que han adoptado IA local califican la satisfacción con IA local como muy baja - la brecha de rendimiento comparada con ChatGPT o Gemini es tan grande que es incomparable.
Entrenamiento de Datos Personales: Posibilidades y Limitaciones
Uno de los grandes atractivos de IA local es la capacidad de entrenarla en tus datos personales.
Si la entrenas con numerosos materiales relacionados con trabajo almacenados en NAS y la usas para varios escenarios, puede ser tan buena que no sientes las desventajas de IA local.
Sin embargo, los expertos creen que el entrenamiento serio en PCs personales o Macs sigue siendo bastante difícil.
Necesitas nube o máquinas dedicadas. Para métodos simples, aprendizaje conversacional a través de carga de archivos y chat es la opción más realista.
Para entrenamiento más profesional, puedes usar PrivateGPT y Python, pero esto requiere experiencia técnica separada y no es fácil.
Casos de Uso Especiales
LA IA local puede usarse libremente para contenido que los servicios en línea restringen.
Con IA local, puedes deshabilitar la censura local, permitiendo continuar libremente conversaciones creativas que no se pueden hacer con ChatGPT o Claude.
Un creador mencionó que el contenido creado con IA local recibió mejores respuestas de lectores.
Además, puede usarse durante viajes de negocios al extranjero en entornos con internet limitado.
Siendo verdaderamente local, Ollama soporta modo avión para uso offline. (¿Pero realmente necesitamos usarla de esta manera?)
Consejos de Optimización de Rendimiento
Métodos de optimización de rendimiento encontrados a través del uso real:
- Elegir el tamaño de modelo correcto para las especificaciones de tu PC es lo más importante
- Para usuarios principiantes, comenzar con modelo Qwen 4B es recomendado
- Computadoras Mac recomendadas sobre PCs Windows
- Combinar con recolección de datos en línea para compensar debilidades
- Pre-entrenamiento con materiales profesionales asegura resultados no contaminados
Análisis de Rentabilidad
La configuración de IA local requiere inversión inicial significativa.
Para rendimiento apropiado, solo las tarjetas gráficas cuestan más de $2,000.
Cuando incluyes costos de electricidad, ciertamente no es “gratis”.
Como la gente señala, solo la configuración de equipos puede costar decenas de miles de dólares para utilizar apropiadamente entrenamiento de datos local sin exponer tus datos.
Si tu único objetivo es simple reducción de costos, usar servicios de suscripción de IA en línea podría ser mucho más económico que considerar IA local.
Conclusión: ¿Cuándo deberías elegir IA Local en 2025?
A septiembre de 2025, IA local no resuelve todo.
En términos de rendimiento, queda significativamente atrás de IA en la nube, y los costos de configuración inicial son sustanciales.
Sin embargo, IA local vale la pena considerar en estos casos:
- Entornos de trabajo enfocados en seguridad: Cuando no puedes enviar datos sensibles externamente
- Actividades creativas sin censura: Cuando no quieres estar limitado por políticas de contenido de servicios en línea
- Aplicaciones de campos especializados: Cuando necesitas IA personalizada entrenada en materiales profesionales acumulados
- Ahorros de costos a largo plazo: Cuando necesitas trabajo continuo de IA a gran escala
- Propósitos de aprendizaje técnico: Cuando quieres entender y experimentar con cómo funcionan los modelos de IA
Mirando hacia 2025 y 2026, mientras el rendimiento de hardware mejora y emergen modelos pequeños más eficientes, el uso de IA local probablemente aumentará más.
A septiembre de 2025, aunque no es una alternativa perfecta, ciertamente es una opción valiosa para propósitos específicos.