Jueves 29 de octubre de 2026 ·
Herramientas para ejecutar LLM en local: Qwenputer, PyTorch 2.15 en Apple Silicon, Nemotron-3.5-Transcribe y QEngine en RTX 3090
Útil para
Qwenputer inserta pesos equivalentes a una CPU RISC-V en Qwen3.5-4B para ejecutar código C o MicroPython dentro del modelo, lo que según la fuente podría reducir errores de cálculo. PyTorch 2.15 añade FP8 en Apple Silicon y acelera 1,34 veces la decodificación de modelos MoE en Metal. Nemotron-3.5-Transcribe de NVIDIA es un modelo abierto de 30.000 millones de parámetros, con unos 4.300 millones activos, que transcribe, separa hablantes y traduce en 40 idiomas, y QEngine con cabezal MTP genera hasta 7 tokens por paso con Qwen3.8-27B en RTX 3090.
Qué significa
Quien ejecuta modelos de IA en su propio Mac tiene una opción más rápida y menos dependiente de las GPU de Nvidia, al mejorar PyTorch para Apple Silicon.
Fuentes originales
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