20 ganchos listos para X: el arranque de En Local
Los primeros 20 tuits de En Local, escritos y listos para publicar: benchmarks en 1 frame, ¿cabe en tu PC?, correcciones públicas, build in public y soberanía con ALIA. Copiar, adaptar, lanzar.
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Lo que pasa en el mundo de la IA, comentado en español y sin humo. Noticias, opinión y análisis rápido de lo que de verdad importa.
El manifiesto de En Local: por qué existe este laboratorio
X no paga el hardware. El dinero sale de autoridad + rack real + servicios. Nuestra tesis completa: qué somos, qué no somos, y por qué el rack es el foso.
Nemotron 3.5 Lightning: el más rápido medido (y el que nos enseñó seguridad)
139 tok/s con DSpark — el récord del laboratorio. Pero 0/5 en seguridad sin system prompt defensivo: la inyección durmiente que se cobraba su precio dos turnos después. Velocidad y seguridad, la historia completa.
Qwen3.8 Flash Next: la receta que desactivó el razonamiento (a propósito)
56 tok/s estructurado en TP2, concurrencia lineal hasta ×8... y la decisión más contraintuitiva: forzar thinking=false en toda la ruta porque el razonamiento oculto se comía el presupuesto. Nuestro A/B completo.
DeepSeek V4 Flash en el cluster: la línea base que lo cambió todo
43,91 tok/s, TTFT 131ms y 1M de contexto: la primera configuración dual-spark que nos convenció. Cómo la medimos, qué flags importaban de verdad y cuál fue nuestra línea base del cluster.
Especulación que funciona: el drafter que duplica la velocidad
Medimos un modelo denso en el techo físico de la máquina (7 tok/s) y con un drafter DFlash llegó a 17,4 tok/s (×2,47). Cómo funciona la decodificación especulativa y qué aprendimos A/B testeándola.
La regla del reparto: ¿cuándo compensa usar los dos nodos?
La aritmética de GB leídos por token que decide cuándo un modelo merece las dos sparks y cuándo repartir es un retroceso. Con los veredictos reales de los candidatos que hemos probado.
La pila del laboratorio: qué corre dónde y por qué
El mapa completo del laboratorio: cartuchos de modelos, gateway con routing fail-closed, residentes independientes por nodo y el sistema de rotación con rollback. Nuestra arquitectura real.
GLM-5.3 Flash en el laboratorio: 1M de contexto en dos sparks
Cómo corremos GLM-5.3 Flash cuantizado en EXL3 sobre nuestras dos sparks: 65 tok/s estructurado, 1M de contexto declarado, tool-eval 90/100... y los 3 fallos de seguridad que nos impiden declararlo en producción.
El banco de pruebas: cómo medimos de verdad en el laboratorio
Nuestro banco de evaluación propio: 9 bloques de pruebas, un goldenset de 56 ítems con trampas reales, TC-60 de seguridad y la regla de oro: cada modelo con su mejor configuración declarada.
Los prompts que usamos a diario (biblioteca del Laboratorio)
Nuestra colección viva de prompts que funcionan: actas de reuniones, clasificación de emails, show notes de podcast, extracción de JSON y más. Copiar, pegar, adaptar.
Nuestro setup de grabación (y cómo la IA lo mejora cada semana)
Del micrófono al MP3: el hardware y software de grabación de En Local, con los trucos de audio que hemos aprendido y lo que la IA aporta al proceso.
Seguridad en el IA local casero: lo básico que te evita sustos
Checklist de seguridad real para tu laboratorio: SSH, APIs expuestas, permisos de MCP, backups probados y el principio de menor privilegio aplicado a tu casa.
Las 10 tareas donde la IA local ya me gana a ChatGPT (y las 5 donde no)
Tabla honesta tras meses de uso diario: dónde un cluster casero gana al cloud y dónde aún no. Con veredicto híbrido, sin fanatismo.
Los modelos del momento: qué correr en 128GB (septiembre 2025)
Nuestra selección actualizada de modelos para hardware doméstico serio: los que corren en 24GB, los que piden 48GB y los que justifican un cluster. Con enlaces y veredictos.
Cómo elegir tu primera GPU para IA local (guía honesta de presupuestos)
De la Raspberry a la Spark: qué hardware necesitas según presupuesto y objetivos. Con tabla real de qué modelos caben en cada tarjeta y qué NO te van a contar las reviews.
Los errores del Laboratorio, Vol. 1: todo lo que rompimos aprendiendo IA local
Compilación honesta (y con humor) de nuestros mejores fracasos: discos llenos, contextos imposibles, SSH imposible, modelos que no arrancaban y noches largas. Para que tú no los repitas.
Opinión: el agente que quieres te lo puedes montar tú (y debería)
Los 'agentes de IA' de las grandes marcas son suscripciones con marketing. La alternativa: herramientas abiertas + tu hardware + un poco de electricidad. Nuestra tesis.
Actualidad IA de la semana en 5 minutos: el episódico que se lee
Lo que ha pasado esta semana en IA, filtrado por El Laboratorio: modelos nuevos, movimientos del sector y una explicación de qué significa de verdad para ti.
Dos sparks y una idea loca: así nació El Laboratorio
Tenemos dos NVIDIA Spark con 121GB cada una, un servidor, y muchas ganas. Esta es la historia de cómo montamos nuestro propio laboratorio de IA (con sus catástrofes incluidas).
Tokens, cuantización y otras palabras raras: el diccionario del Laboratorio
El vocabulario mínimo para entender cualquier noticia de IA: tokens, cuantización, VRAM, fine-tuning, RAG... explicado sin dolor.
El zoo de los modelos: LLM, multimodales, de código, embedings... ¿quién es quién?
Guía de fauna: todos los tipos de modelos de IA que vas a ver citados, explicados como para contárselo a tu cuñado.
Qué es la IA local (y por qué nos tiene enamorados)
Ejecutar modelos de IA en tu propia máquina: qué significa, qué necesitas, qué puedes lograr y por qué es la vía que hemos elegido en El Laboratorio.
¿Qué es un benchmark? (y por qué no debes creértelo todo)
MMLU, HumanEval, GPQA... Los benchmarks son el carnet de notas de los modelos de IA. Te explicamos qué miden, cómo y cuándo te engañan.