Por el equipo editorial de RunAIatHome. Benchmarks, compatibilidad y guias basadas en pruebas locales.
Llama vs Mistral vs DeepSeek: qué modelo descargar según tu GPU (2026)
Tres familias de modelos open source, tres filosofías distintas, hardware limitado. La pregunta no es cuál es "el mejor" — es cuál encaja con tu GPU y tu caso de uso. Aquí los datos para decidir sin adivinar.
Antes de descargar nada: verifica que el modelo cabe en tu VRAM. La calculadora de VRAM te dice exactamente qué modelos puedes correr, en qué quantización y a cuántos tokens/seg.
1. Los tres contendientes
En 2026, la escena de modelos open source para hardware de consumidor la dominan tres familias. No son intercambiables — cada una tiene una filosofía diferente, y eso se traduce en fortalezas distintas.
Llama 3 (Meta AI)
El generalistaMeta lanzó Llama 1 en 2023 como modelo de investigación y cambió el juego al filtrarse en internet. Llama 3 (2024) y 3.1 (2025) son otra historia: lanzamiento abierto, licencia permisiva para uso comercial y un entrenamiento masivo con datos curados específicamente para inglés, código y razonamiento general.
La versión más útil para hardware de consumidor es Llama 3.1 8B: 5.0 GB de VRAM en Q4_K_M, quality_score de 78 y excelente en coding gracias al RLHF específico en programación. El contexto de 128K tokens es uno de los más largos entre los modelos de su tamaño.
La versión Llama 3.1 8B es la de referencia para comparar. Si tienes presupuesto para más VRAM, existen variantes de 70B (42 GB en Q4) y 405B para clusters. En hardware de consumidor, el 8B es el sweet spot.
Mistral (Mistral AI)
El eficienteMistral AI es una startup francesa fundada en 2023 por ex-investigadores de DeepMind y Meta. Su primer modelo, Mistral 7B, demostró en 2023 que se podía superar a Llama 2 13B con la mitad de parámetros. El truco: Grouped-Query Attention (GQA) y Sliding Window Attention — técnicas de eficiencia que reducen el uso de VRAM sin sacrificar demasiada calidad.
Mistral 7B ocupa solo 4.5 GB en Q4_K_M — el menor uso de VRAM de los tres modelos 7-8B aquí comparados. Si tienes exactamente 8 GB de VRAM y quieres maximizar el headroom, Mistral es el más conservador. Quality_score de 75: sólido, no espectacular.
Hay algo que Mistral hace mejor de lo esperado: español. Mistral AI entrenó con un mix europeo que incluye más datos en lenguas latinas que Meta. En nuestras pruebas de resúmenes de noticias en español, Mistral 7B supera a Llama 3.1 8B de forma consistente. Para chat general y contenido en español, el 7B de Mistral es una sorpresa.
En el rango 24B, Mistral Small 3 (24B) es una bestia diferente: 14.4 GB de VRAM en Q4, quality_score de 88. Si tienes una RTX 4060 Ti 16GB o superior, esta versión compite directamente con modelos mucho más grandes.
DeepSeek R1 (DeepSeek AI)
El wildcardDeepSeek AI es una empresa china de inteligencia artificial que en enero de 2025 sacudió la industria al lanzar un modelo competitivo con GPT-4 y Claude 3.5 Sonnet entrenado por una fracción del coste. El R1 es un modelo de razonamiento — piensa en cadenas de pensamiento explícitas antes de responder, similar a OpenAI o1.
El problema: DeepSeek R1 completo tiene 671B parámetros y necesita 403 GB en Q4. Solo sirve para clusters. Aquí es donde entran las destilaciones: versiones más pequeñas (8B, 14B, 32B) entrenadas para imitar el razonamiento del modelo grande. El DeepSeek R1 Distill 8B ocupa 4.8 GB en Q4 y tiene un quality_score de 82 — el más alto en el rango 7-8B de esta comparativa.
El wildcard: en razonamiento y matemáticas, DeepSeek R1 Distill 8B supera consistentemente a Llama 3.1 8B y Mistral 7B. Lo hace en menos VRAM que Llama. Si tu caso de uso es análisis, matemáticas o lógica, DeepSeek es la elección obvia. Si no viene del mundo NVIDIA/AMD, los modelos Distill también funcionan muy bien en Apple Silicon con MLX.
2. Tabla comparativa por VRAM y calidad
Todos los datos con cuantización Q4_K_M — el estándar que usamos para comparar. Calidad en escala 0-100 basada en benchmarks de razonamiento, seguimiento de instrucciones y generación de código. Para más detalle sobre qué VRAM necesitas, consulta nuestra guía de cuánta VRAM necesito para IA.
| Modelo | Params | VRAM Q4 | Calidad | Uso ideal |
|---|---|---|---|---|
| Mistral 7B | 7B | 4.5 GB | 75/100 | Chat general, español |
| DeepSeek R1 Distill 8B | 8B | 4.8 GB | 82/100 | Razonamiento, math |
| Llama 3.1 8B | 8B | 5.0 GB | 78/100 | Chat general, código |
| DeepSeek R1 Distill 14B | 14B | 8.4 GB | 87/100 | Razonamiento avanzado |
| Mistral Small 3 (24B) | 24B | 14.4 GB | 88/100 | Chat premium, multilingüe |
| DeepSeek R1 Distill 32B | 32B | 19.2 GB | 92/100 | Razonamiento top, 24GB |
Ganador 8GB VRAM
DeepSeek R1 Distill 8B
82/100 calidad, 4.8GB
Ganador 16GB VRAM
Mistral Small 3 (24B)
88/100 calidad, 14.4GB
Ganador 24GB VRAM
DeepSeek R1 Distill 32B
92/100 calidad, 19.2GB
Las filas con fondo oscuro (14B y superior) requieren al menos 12 GB de VRAM para correr completamente en GPU. Con menos VRAM, el modelo se repartiría entre GPU y RAM (offloading) — el rendimiento cae drásticamente.
3. Cuál elegir según tu caso de uso
La GPU importa, pero el caso de uso importa igual o más. Aquí la respuesta directa para los cinco escenarios principales.
Para chat general
Ganador: DeepSeek R1 Distill 8B (o Llama 3.1 8B como alternativa)
Si solo quieres un asistente de chat para preguntas del día a día, redactar correos o resumir documentos, DeepSeek R1 Distill 8B ofrece la mejor calidad del rango 8GB a 4.8 GB de VRAM. La capacidad de razonamiento del R1 se traduce en respuestas más reflexivas incluso en conversación general. Llama 3.1 8B es una alternativa excelente si prefieres un modelo con comportamiento más predecible y mejor documentado en la comunidad.
Para código y programación
Ganador: Llama 3.1 8B (con RLHF en código)
Meta aplicó Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) específicamente en tareas de programación para Llama 3.1. En nuestras pruebas de generación de funciones Python, debugging y explicación de código, Llama 3.1 8B supera a Mistral 7B de forma consistente. Para developers, esta es la elección. Si tienes 12+ GB de VRAM, DeepSeek V3 es otra opción potente en coding que merece evaluarse.
Para razonamiento y matemáticas
Ganador claro: DeepSeek R1 Distill (en cualquier tamaño)
No hay discusión aquí. DeepSeek R1 fue entrenado específicamente para razonamiento en cadena (chain-of-thought). El Distill 8B tiene 82/100 de quality_score en razonamiento; el 14B sube a 87/100 y el 32B a 92/100 — sin rival en hardware de consumidor. Para matemáticas, análisis lógico, resolución de problemas paso a paso o cualquier tarea que requiera "pensar antes de responder", DeepSeek R1 Distill gana siempre contra Llama y Mistral del mismo tamaño.
Para contenido en español
Ganador sorpresa: Mistral 7B
Esta es la sorpresa de la comparativa. Mistral AI entrenó con un mix de datos europeos que incluye más contenido en español, francés, italiano y portugués que Meta o DeepSeek. En tareas de resumen de noticias en español, traducción y conversación natural en castellano, Mistral 7B genera texto más fluido y natural que Llama 3.1 8B. La diferencia no es enorme, pero es consistente. Llama 3.1 está mejorando su soporte multilingüe — para la versión 3.2 se nota el esfuerzo. DeepSeek está optimizado principalmente para inglés y chino.
Para documentos largos y contexto extendido
Ganador: Llama 3.1 8B (128K context, mejor attention retention)
Los tres modelos soportan 128K tokens de contexto en teoría. En la práctica, la calidad de la atención a lo largo de documentos muy largos varía. Llama 3.1 lidera en coherencia con documentos de 50-100 páginas. Si tu caso de uso es analizar PDFs completos, procesar transcripciones largas o mantener conversaciones con mucho contexto acumulado, Llama 3.1 8B es la elección más robusta en el rango de 8 GB de VRAM.
4. Guía por GPU: recomendación directa
Sin rodeos. Dependiendo de la GPU que tengas, cuál es el mejor modelo disponible para ti y por qué. Para verificar que el modelo elegido cabe exactamente en tu setup, usa la calculadora de VRAM.
RTX 3060 12GB Ver precio en Amazon
30 tok/sRecomendación: DeepSeek R1 Distill 14B — 8.4 GB VRAM, quality_score 87
Con 12 GB tienes margen para el 14B, que es un salto de calidad significativo sobre los modelos 8B. Obtienes 30 tok/s con modelos 7B y algo menos (~18-20) con el 14B — perfectamente usable. Si prefieres más velocidad, el DeepSeek R1 Distill 8B a 30 tok/s también es una elección sólida.
RTX 4060 Ti 16GB Ver precio en Amazon
35 tok/sRecomendación: Mistral Small 3 (24B) — 14.4 GB VRAM, quality_score 88
La RTX 4060 Ti 16GB es interesante: con 16 GB puedes cargar el Mistral Small 3 de 24B, que tiene un quality_score de 88. Es uno de los modelos más capaces disponibles para hardware doméstico. Nota: la RTX 4060 Ti 16GB tiene 288 GB/s de bandwidth — menos que la RTX 3060 base (360 GB/s). El rendimiento real en tokens/s puede variar dependiendo del modelo.
RTX 4090 o RTX 3090 24GB Ver precio en Amazon
95 / 65 tok/sRecomendación: DeepSeek R1 Distill 32B — 19.2 GB VRAM, quality_score 92
Con 24 GB tienes el mejor modelo disponible en hardware de consumidor: DeepSeek R1 Distill 32B con 92/100 de quality_score. La RTX 4090 lo corre a ~18 tok/s — fluido para uso real. La RTX 3090 (65 tok/s en 7B, ~12-14 tok/s en 32B) también carga el 32B cómodamente y es considerablemente más barata de segunda mano.
Mac M-series (M1/M2/M3/M4)
45 tok/s @ 35WRecomendación: Llama 3.1 8B o DeepSeek R1 Distill 8B (MLX optimizado)
En Mac con M-series, la memoria unificada actúa como VRAM — un M4 Pro con 24 GB puede cargar cualquier modelo hasta ~14B cómodamente. Los modelos Llama y DeepSeek tienen soporte MLX nativo que mejora el rendimiento sobre llama.cpp estándar. El M4 Pro 24GB consigue 45 tok/s a solo 35W — la mejor eficiencia energética de esta lista. Para mac users, el DeepSeek R1 Distill 8B vía MLX es una combinación especialmente potente.
RTX 4080 Super 16GB Ver precio en Amazon
72 tok/sRecomendación: Mistral Small 3 (24B) — 14.4 GB VRAM, quality_score 88
Con 16 GB de VRAM y 72 tok/s de bandwidth la RTX 4080 Super es una GPU de IA seria. El Mistral Small 3 de 24B corre con margen en sus 14.4 GB. Si el rendimiento es prioritario sobre calidad, el DeepSeek R1 Distill 8B a 72 tok/s es una experiencia extraordinariamente fluida.
Calcula tu setup exacto: estas recomendaciones son para uso completo en GPU. Si tu modelo favorito no cabe en VRAM, la calculadora de VRAM te dice cuántas capas van a GPU y cuántas a RAM — con el impacto real en tokens/seg.
5. Cómo instalar los tres modelos con Ollama
La forma más rápida de probar cualquiera de estos modelos es con Ollama. Un comando y el modelo se descarga, se cuantiza automáticamente y queda disponible como API local. Los tres modelos están disponibles directamente en el registro de Ollama.
# Llama 3.1 8B — 5.0 GB VRAM, coding y chat general
ollama pull llama3.1:8b
# Mistral 7B — 4.5 GB VRAM, chat general y mejor en español
ollama pull mistral:7b
# DeepSeek R1 Distill 8B — 4.8 GB VRAM, el wildcard del razonamiento
ollama pull deepseek-r1:8b
# Variantes de mayor tamaño (si tienes la VRAM)
ollama pull deepseek-r1:14b # 8.4 GB — requiere 12GB VRAM
ollama pull deepseek-r1:32b # 19.2 GB — requiere 24GB VRAMCon Ollama instalado, estos comandos descargan y preparan el modelo en Q4_K_M por defecto. Si quieres una quantización distinta (Q5, Q8 para mayor calidad a costa de más VRAM), puedes especificarla con el tag del modelo en HuggingFace.
Una vez descargados, los tres modelos se pueden usar vía API REST en http://localhost:11434 —
compatible con el formato de OpenAI. Desde Python, JavaScript o cualquier cliente que soporte OpenAI
puedes apuntar a Ollama sin tocar el código.
# Chat interactivo directo en terminal
ollama run llama3.1:8b
ollama run mistral:7b
ollama run deepseek-r1:8b
# Ver todos los modelos descargados
ollama list
# Benchmark rápido (tiempo hasta primer token)
time ollama run llama3.1:8b "di hola" --nowordwrapPuedes gestionar todos los modelos desde nuestra web usando la calculadora integrada — también muestra qué modelos tienes espacio de descargar según tu VRAM disponible. Para una guía completa de instalación de Ollama, consulta Ollama vs LM Studio.
6. Veredicto final
Después de testear los tres en hardware real, el resumen honesto es este: no hay un ganador absoluto, hay un ganador para cada caso. Lo que sí está claro es que DeepSeek R1 Distill ha cambiado el statu quo — ya no tiene sentido usar Llama 3.1 8B para razonamiento cuando el Distill 8B ocupa menos VRAM y funciona mejor.
Mejor para empezar (cualquier GPU 8GB+)
DeepSeek R1 Distill 8B. 4.8 GB de VRAM, quality_score 82 — el mejor modelo del rango 8GB sin discusión. Si solo vas a probar uno, que sea este.
Mejor en español
Mistral 7B. La sorpresa de la comparativa. Para resúmenes, redacción y conversación en español, el entrenamiento europeo de Mistral se nota.
Mejor para programar
Llama 3.1 8B. El RLHF específico en código de Meta hace la diferencia en generación, debugging y explicación de código. El más fiable para tareas de desarrollo.
Más potente con 24GB de VRAM
DeepSeek R1 Distill 32B. 92/100 de quality_score. Si tienes una RTX 4090 o una RTX 3090, este es el modelo que deberías correr.
¿Qué modelos entran en tu GPU?
Introduce tu GPU y te decimos exactamente qué variante de Llama, Mistral o DeepSeek puedes correr, en qué quantización y a cuántos tokens/seg.
Ver modelos para mi GPU →7. Preguntas frecuentes
¿Cuánta VRAM necesito para Llama 3? ▼
Llama 3.1 8B en cuantización Q4_K_M ocupa 5.0 GB de VRAM. Con 8 GB de VRAM (RTX 4060 Ti 8GB o RX 7600) corre perfectamente. La versión 70B requiere 42 GB en Q4 — solo viable con múltiples GPUs o con offloading parcial a RAM. Para hardware de consumidor, Llama 3.1 8B es la versión de referencia. Más detalles en nuestra guía de VRAM para IA.
¿Es DeepSeek R1 realmente mejor que Llama 3? ▼
Depende del caso de uso. En razonamiento matemático y lógico, DeepSeek R1 Distill 8B supera a Llama 3.1 8B con un quality_score de 82 frente a 78, usando prácticamente la misma VRAM (4.8 vs 5.0 GB en Q4). Para código, Llama 3.1 8B tiene ventaja por su entrenamiento RLHF específico. DeepSeek no es "mejor" en todo, pero sí en razonamiento — que es exactamente para lo que fue diseñado.
¿Puedo usar estos modelos en español? ▼
Sí, los tres modelos soportan español. El que mejor funciona para español en el rango 7-8B es Mistral 7B, ya que Mistral AI entrenó con más datos europeos. Para resúmenes de noticias, traducción o conversación en español, Mistral sorprende. Llama 3 ha mejorado su soporte multilingüe en la versión 3.1. DeepSeek está optimizado principalmente para inglés y chino.
¿Qué diferencia hay entre DeepSeek R1 y DeepSeek R1 Distill? ▼
DeepSeek R1 completo tiene 671 mil millones de parámetros y necesita 403 GB en Q4 — solo para clusters. Las versiones "Distill" son modelos más pequeños (8B, 14B, 32B) entrenados para imitar el razonamiento del modelo grande mediante destilación del conocimiento. El DeepSeek R1 Distill 8B ocupa 4.8 GB en Q4 y tiene un quality_score de 82, conservando gran parte de las capacidades de razonamiento del modelo original.
¿Llama vs Mistral para programar? ▼
Para código, Llama 3.1 8B es la elección correcta sobre Mistral 7B. Meta aplicó RLHF específico en programación en la versión 3.1 — se nota en la calidad del código generado, la capacidad de debugging y el seguimiento de instrucciones técnicas. Mistral 7B destaca en texto general y en español, pero en coding Llama gana claramente. Si tienes 12+ GB de VRAM, DeepSeek V3 es otra opción potente para código.
Hardware recomendado
GPUs verificadas para correr modelos en local — actualizado en 2026.
Hardware mínimo recomendado: RTX 3060 12GB ~€270 corre los 3 modelos en Q4 · RTX 4070 Super ~€499 para máxima velocidad
€269
RTX 3060 12GB — Para modelos 7B
Pros
- 12 GB VRAM — corre 7B a 30 tok/s
- Mejor bang por euro
- CUDA completo
Cons
- No alcanza para 30B Q4
€399
RTX 4060 Ti 8GB — Para 7B y 13B Q4
Pros
- 8 GB — 7B y 13B Q4 sin problema
- Bajo consumo 165W
- PCIe 4.0
Cons
- VRAM justa para modelos 14B
€499
RTX 4070 Super 12GB — Para 30B Q4
Pros
- 12 GB GDDR6X — 30B Q4 cómodo
- 504 GB/s bandwidth
- Eficiencia energética
Cons
- Precio superior a RTX 4060 Ti
€1799
RTX 4090 24GB — Para 70B Q4
Pros
- 24 GB VRAM — 70B Q4 completo en GPU
- 1008 GB/s bandwidth
- Máximo rendimiento local
Cons
- Precio premium
- Consumo 450W
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