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¿Puedo ejecutar Llama 3.2 1B?

Llama 3.2 1B, de Meta, necesita alrededor de 3 GB de RAM con la cuantización recomendada de 4 bits (descarga de 0.7 GB). Tu hardware se comprueba abajo — al instante, nada sale de tu navegador. Espera alrededor de ~421 tok/s en un NVIDIA RTX 3060 12GB.

Leyendo las señales de tu hardware…

Notas del mundo real

Llama 3.2 1B es el modelo al que recurres cuando quieres algo local que corra en casi cualquier cosa. Con 1.2B de parámetros es minúsculo, y un quant de 4 bits ronda los 0.7 GB, así que cabe en la memoria de un dispositivo de gama de teléfono, no le hace ni cosquillas a una tableta o un portátil de gama baja, y solo necesita unos 3 GB de RAM para funcionar con holgura. Es el modelo para chat en el dispositivo, redacción sencilla y asistentes embebidos, donde cada gigabyte cuenta y no puedes dar por hecho que haya una GPU.

En el uso diario lo que más destaca es la velocidad pura. En una RTX 3060 verás unos 421 tokens por segundo, e incluso una CPU sobre DDR5 mantiene el ritmo a unos 70 tok/s, lo bastante rápido para sentirse instantáneo en respuestas cortas. La ventana de contexto de 128K es la trampa: técnicamente está ahí, pero llenarla empuja la memoria total hacia los 7.8 GB, lo que echa por tierra todo el sentido de un modelo tan ligero. Mantén el contexto de trabajo en unos pocos miles de tokens y seguirá siendo el peso pluma que buscabas.

Hay que ser honesto sobre el techo: a este tamaño maneja bien el chat corto y bien acotado, pero pierde el hilo en el razonamiento de varios pasos, las instrucciones largas y cualquier cosa que se parezca a código. Si tienes margen, Llama 3.2 3B suele seguir mejor los prompts complejos, y Gemma 3 1B es la alternativa natural en la misma categoría de peso. La gran virtud del 1B es su alcance puro: corre donde los modelos más grandes simplemente no pueden. Una advertencia sobre la licencia: se distribuye bajo la licencia Llama Community, que es de pesos abiertos pero conlleva los propios términos de Meta, así que revísalos antes de llevarlo a un producto.

Especificaciones

Parámetros1.2B
Ventana de contexto128K tokens
ProveedorMeta
LicenciaLlama Community
Lanzamiento2024-09
Ideal paraChat

Tamaño por cuantización

CuantizaciónBits/pesoDescargaRAM mínimaCalidad
Q2_K3.350.5 GB3 GBPérdida notable
Q4_K_MRecomendada4.850.7 GB3 GBRecomendada
Q5_K_M5.650.8 GB3 GBAlta
Q8_08.51.3 GB4 GBCasi original
F16162.4 GB6 GBOriginal

Los tamaños son estimaciones de número de parámetros × bits por peso; las builds GGUF reales varían un poco. · Datos actualizados: 2026-06-11 · Cómo calculamos estos números →

Memoria necesaria según la longitud de contexto

ContextoCaché KV (est.)Memoria total (Q4)
4K tokens~0.2 GB~0.9 GB
8K tokens~0.4 GB~1.1 GB
32K tokens~1.8 GB~2.5 GB
128K tokens~7.1 GB~7.8 GB

La caché KV crece con la longitud del contexto — un modelo que cabe a 4K puede quedarse sin memoria a 32K. Las estimaciones asumen una caché en FP16 con grouped-query attention; el uso real varía según el runtime.

Velocidad estimada según el hardware

HardwareAncho de banda~Velocidad
NVIDIA RTX 3060 12GB360 GB/s~421 tok/s
NVIDIA RTX 4090 24GB1008 GB/s~1178 tok/s
Apple M-series (base)100 GB/s~117 tok/s
Apple M-series Pro270 GB/s~315 tok/s
Apple M-series Max410 GB/s~479 tok/s
CPU only (dual-channel DDR5)60 GB/s~70 tok/s

La generación de tokens está limitada por el ancho de banda de la memoria: tok/s ≈ ancho de banda × 0,85 ÷ tamaño del modelo en Q4. Las cifras reales varían según el runtime y la longitud del contexto.

Ejecútalo en local

El camino más fácil es Ollama — un comando y ya estás chateando:

ollama run llama3.2:1b

Preguntas frecuentes