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eGPU para IA: añadir potencia CUDA de sobremesa a un portátil usado (2026)
Cómo añadir CUDA de sobremesa a un portátil usado con una eGPU Thunderbolt: coste de la caja, valor de una RTX 3090 usada y límites de ancho de banda.
Cómo probar la GPU de un portátil usado antes de comprar (protocolo de 15 minutos)
Cómo probar la GPU de un portátil usado antes de comprar: verifica la variante exacta de VRAM, ejecuta FurMark y HWiNFO y detecta throttling o fallos en 15 min.
Ajuste fino de LLM en un portátil usado: qué permite realmente tu VRAM (2026)
Ajuste fino LoRA y QLoRA en un portátil usado: qué cabe en 6, 8 y 16 GB de VRAM, tiempos de entrenamiento realistas y cuándo alquilar una GPU en la nube.
Ejecuta un asistente de código con IA en un portátil usado: Copilot sin la nube (2026)
Ejecuta un asistente de código con IA en un portátil usado: Ollama con Continue en VS Code, los mejores modelos por nivel de VRAM y límites honestos vs la nube.
¿Cuánta RAM necesitas para LLM locales? 16 vs 32 vs 64 GB explicado
¿Cuánta RAM necesitan los LLM locales? 16 vs 32 vs 64 GB comparados: tamaños de modelo, descarga a GPU, por qué el doble canal duplica la inferencia y costes.
Windows, WSL2 o Linux para IA local en un portátil: qué importa de verdad (2026)
¿Windows, WSL2 o Linux para IA local en un portátil? La realidad de los drivers, el soporte CUDA y ROCm, el rendimiento real y la configuración ideal.
Mejores portátiles de segunda mano para Stable Diffusion (2026)
Los mejores portátiles de segunda mano para Stable Diffusion en 2026, según la VRAM real. SDXL y FLUX piden 6–16 GB: estas son las máquinas NVIDIA.
CUDA frente a ROCm en un portátil de segunda mano: por qué recomendamos NVIDIA para la IA
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La cuantización GGUF para portátiles: cómo Q4, Q8 y FP16 cambian calidad por VRAM y velocidad, y qué quant cabe de verdad en 4, 6, 8 o 16 GB de memoria.
Mejores portátiles usados con GPU dedicada para LLM locales (2026)
Los mejores portátiles usados con GPU dedicada para LLM locales en 2026, por AI Score. VRAM real, precios y qué ejecuta cada uno — de 4 a 16 GB.