# Hardware para LLMs en local: guía de precios 2026 para pymes > Bosgame M5, GMKtec EVO-X3, ROG Flow Z13, MacBook M5 Max y DGX Spark: precios comprobados en octubre de 2026 en España para ejecutar LLMs en local en tu pyme. Publicado: 2026-07-22 · Lectura: 17 min · Categoría: ai Etiquetas: llm, ia-local, hardware, mini-pc, pymes, precios, ryzen-ai-max, apple-silicon ![Comparativa de mini-PCs, portátiles y workstations para ejecutar LLMs en local en 2026: Bosgame M5, GMKtec EVO-X3, ROG Flow Z13 y MacBook Pro M5 Max](/blog/hardware-llm-local-pymes-precios-2026/portada-hardware-llm-local.jpg) *Actualizado el 7 de octubre de 2026: hemos revisado los datos y las fuentes de este artículo.* En 2026, «hardware para IA» puede significar cosas muy diferentes: un mini-PC de unos 560 € para dar respuestas básicas, o un portátil de casi 8.000 € para cargar modelos de 70.000 millones de parámetros. La diferencia no es de marketing: es de arquitectura y de cuánta memoria cabe en el chip. Esta guía recoge los equipos disponibles en España con sus precios de tienda, explica qué puede hacer cada uno con LLMs y aclara por qué necesitas hardware completamente diferente si lo que quieres es generar imágenes o vídeo. Si quieres entender primero por qué la IA en local es relevante para tu pyme — RGPD, secreto profesional, coste de API — la [guía de plataformas para IA local](/blog/ia-local-pymes-rtx-spark-m5-strix-halo) cubre ese terreno. Aquí nos centramos en los equipos concretos con sus precios actualizados. ## Antes de empezar: LLMs y generación de imágenes son cargas de trabajo distintas El error más caro que comete una pyme al comprar hardware de IA es confundir dos cargas de trabajo radicalmente distintas. **Los LLMs** — modelos de lenguaje como Llama, Mistral, Qwen, Phi o DeepSeek — dependen sobre todo de la memoria. El cuello de botella es la **cantidad de RAM y su velocidad de lectura**. Un LLM de 70B cuantizado en Q4 ocupa unos 42 GB: el fichero de Llama 3.1 70B en Q4_K_M pesa 39,59 GiB según el [banco de pruebas de strix-halo-llm-perf](https://github.com/visorcraft/strix-halo-llm-perf). No necesitas NVIDIA específicamente, ni CUDA: AMD y Apple Silicon ejecutan LLMs gracias a su memoria unificada. **La generación de imágenes y vídeo** — Stable Diffusion, FLUX, Wan Video, ComfyUI — ejecuta su carga de trabajo en la **GPU y depende de VRAM dedicada**. Aquí sí importa NVIDIA y el ecosistema CUDA. Las tarjetas RTX 6000 son lo que da velocidad real en este caso, y hoy cuestan más de 12.000 € en España (ver la tabla). Con los equipos de esta guía, generar imágenes es posible pero lento: no es su punto fuerte. Si tu objetivo es **analizar documentos, clasificar correos, responder sobre tus datos, redactar borradores o extraer información de PDFs**, los equipos de esta guía son exactamente lo que necesitas. Si tu objetivo principal es **generación de imágenes o vídeo en producción**, necesitas un camino de hardware diferente y bastante más caro. ## La barrera de los 128 GB La memoria unificada — RAM compartida entre CPU y GPU en el mismo chip — determina qué modelos puedes ejecutar: Esta tabla es una orientación propia; el tamaño real depende de cada modelo y de su cuantización: | Memoria | Modelos que caben (Q4) | Uso típico | |---|---|---| | 16–32 GB | 7B–14B | Tareas simples | | 32–64 GB | 14B–34B, modelos MoE de 30B | Análisis y redacción | | 128 GB | 70B con contexto largo, 120B–140B | Calidad de frontera | El salto de 64 GB a 128 GB no es cosmético. Con 64 GB un modelo de 70B en Q4 (unos 42 GB) cabe, pero queda poco margen para el contexto y para el sistema. Con 128 GB el modelo corre con contextos largos (expedientes, contratos, historiales de cliente). Para automatizaciones en producción con documentos de más de 20 páginas, recomendamos 128 GB. El artículo sobre [escasez de RAM por la IA](/blog/escasez-ram-ia-2026-pymes) trata la subida del precio de la memoria en 2026. **Qué velocidad esperar.** La velocidad depende más del tipo de modelo que del equipo. En un Ryzen AI Max+ 395 con 128 GB, el [banco de pruebas de strix-halo-llm-perf](https://github.com/visorcraft/strix-halo-llm-perf) mide **5,1 tokens por segundo** con Llama 3.1 70B (un modelo denso) y **86,1 tokens por segundo** con Qwen3 30B-A3B (un modelo MoE, que solo activa una parte de sus parámetros en cada paso). Un 70B denso es usable para tareas por lotes, pero lento para conversar. Un MoE de 30B responde con fluidez. ## Los equipos disponibles en España (octubre 2026) ### Mini-PCs #### GMKtec (gama de entrada) — unos 560 € con 32 GB [GMKtec](https://de.gmktec.com/es/collections/all) fabrica una gama amplia que va desde modelos básicos con chips de bajo consumo hasta workstations compactas de alto rendimiento. Para IA, el modelo de entrada con sentido es uno con 32 GB; por ejemplo, el [NucBox M6 Ultra (Ryzen 5 7640HS) con 32 GB y 1 TB](https://de.gmktec.com/es/products/gmktec-nucbox-m6-ultra-amd-ryzen-5-7640hs-mini-pc), a 559,99 € en la tienda europea de la marca. Los modelos más baratos del catálogo se venden sin memoria o con 8 GB, y así no sirven para LLMs. Un equipo así sirve para modelos pequeños: útil para tareas simples y bien definidas (clasificación básica, respuestas FAQ, resumen de textos cortos), pero no es el equipo para analizar contratos de 60 páginas ni para un flujo de automatización en producción con modelos grandes. **Cuándo tiene sentido:** primera toma de contacto, presupuesto muy ajustado, casos de uso acotados con modelos de 7B-14B. --- #### GMKtec EVO-X2 (128 GB, Ryzen AI Max+ 395) — 3.299,99 € Mini-PC con 128 GB de LPDDR5x y el **Ryzen AI Max+ 395**, el mismo chip que el ROG Flow Z13, el Framework Desktop y el Bosgame M5, en un chasis compacto de escritorio. En la [ficha del EVO-X2 de la tienda europea de GMKtec](https://de.gmktec.com/es/products/gmktec-evo-x2-amd-ryzen™-ai-max-395-mini-pc-1), la versión de 128 GB y 1 TB cuesta 3.299,99 € y la de 128 GB y 2 TB, 3.449,99 €. La ficha muestra por defecto la versión de 64 GB, a 1.999,99 €: comprueba la memoria antes de pagar. En rendimiento de inferencia es equivalente al resto de equipos con el mismo chip y la misma memoria (ver «Qué velocidad esperar»). **Cuándo tiene sentido:** 128 GB en escritorio fijo en la oficina, sin necesidad de portabilidad. --- #### Bosgame M5 (128 GB, Ryzen AI Max+ 395) — 3.099 $ (precio en dólares) Confirmado en la [ficha oficial de Bosgame](https://www.bosgame.com/products/bosgame-m5-ai-mini-desktop-ryzen-ai-max-395-96gb-128gb-2tb): **Ryzen AI Max+ 395** + **128 GB de LPDDR5x 8000 MHz** + GPU de 40 unidades de cómputo + 2 TB SSD. Formato compacto de escritorio, con envío a Europa desde un almacén en Alemania. La tienda muestra el precio solo en dólares, también desde España: 3.099 $ por la versión de 128 GB. El 7 de octubre de 2026 la ficha avisa de que la versión con enchufe europeo está agotada, que los pedidos se sirven en preventa y que los envíos se esperan hacia el 26 de octubre. **Cuándo tiene sentido:** mismo perfil que el EVO-X2, si te encaja el plazo de entrega y la garantía de Bosgame. --- #### GMKtec EVO-X3 (128 GB, Ryzen AI Max+ 395) — 3.499,99 € Otro mini-PC de GMKtec con el mismo chip: también lleva Ryzen AI Max+ 395 con 128 GB de LPDDR5x. En la [ficha del EVO-X3](https://de.gmktec.com/es/products/gmktec-evo-x3-amd-ryzen™-ai-max-395-mini-pc), la versión de 128 GB y 2 TB cuesta 3.499,99 € y la de 4 TB, 3.699,99 €. Las prestaciones de inferencia son equivalentes al resto de equipos con el mismo chip. Frente al EVO-X2 con 2 TB, cuesta 50 € más, así que la decisión entre uno y otro es de disponibilidad, forma y garantía. **Cuándo tiene sentido:** mismo perfil que el EVO-X2, si prefieres el diseño del EVO-X3. --- #### Framework Desktop (128 GB, Ryzen AI Max+ 395) — 3.919 € La opción más singular de la lista: un PC de escritorio **modular** con Ryzen AI Max+ 395 y 128 GB de LPDDR5x. Framework es la empresa que popularizó los portátiles reparables por el usuario; su Desktop lleva esa filosofía al sobremesa. En el [configurador de Framework](https://frame.work/es/es/products/desktop-diy-amd-aimax300/configuration/new) el sistema de 128 GB cuesta 3.919 €, sin SSD: el más barato que ofrece (500 GB) añade 150 €. En rendimiento de inferencia es equivalente al resto de máquinas con Ryzen AI Max+ 395. La memoria va soldada y Framework la describe como «non-upgradeable», igual que en el resto de equipos de esta guía: la modularidad afecta al almacenamiento, la caja y los puertos, no a la memoria. **Cuándo tiene sentido:** escritorio fijo, valoras la reparabilidad y poder cambiar almacenamiento y puertos. --- ### Portátiles #### ASUS ProArt PX13 (HN7306) — precio no disponible Un portátil convertible de 13" con 128 GB. Contra lo que sugiere el título de la ficha — "Copilot+ PC" y la colaboración con GoPro para creación de contenido — el chip es **AMD Ryzen AI Max+ 395** con hasta **128 GB de LPDDR5x 8000 MHz** (así lo recoge la [ficha oficial de ASUS España](https://www.asus.com/es/laptops/for-creators/proart/proart-px13-hn7306/)): exactamente el mismo que el ROG Flow Z13, el Framework Desktop y los mini-PCs de esta guía. La pantalla OLED táctil de 2880×1800 y el diseño compacto lo hacen adecuado tanto para trabajo de oficina como en movilidad. No hemos podido leer su precio el 7 de octubre de 2026: la ficha de ASUS no lo muestra y la tienda online de ASUS España rechaza la consulta automática. Consulta el precio en la tienda antes de compararlo con el resto. En rendimiento de inferencia es equivalente a cualquier otro equipo con Ryzen AI Max+ 395 de 128 GB. Lo que diferencia al ProArt del ROG Flow Z13 (que lleva el mismo chip): el primero es un convertible con lápiz ASUS Pen 3.0 orientado al trabajo creativo-profesional, el segundo es una tableta con teclado desmontable de la línea gaming. **Cuándo tiene sentido:** necesitas 128 GB en portátil, trabajas en Windows, valoras la pantalla OLED para uso mixto (IA + trabajo visual). --- #### ASUS ROG Flow Z13 KJP (128 GB, Ryzen AI Max+ 395) — 4.099,99 € El portátil 2-en-1 (tablet con teclado desmontable) de ROG con **Ryzen AI Max+ 395** y **128 GB de LPDDR5x**. La [página oficial del ROG Flow Z13-KJP](https://rog.asus.com/es/laptops/rog-flow/rog-flow-z13-kjp/) indica «Memoria unificada de 128 GB» y un precio de 4.099,99 € en la tienda de ASUS España. Formato de 13,4" con pantalla táctil y orientación gaming. En rendimiento de inferencia es equivalente al ProArt PX13 (mismo chip, misma memoria). Comprueba la memoria exacta antes de pagar: el Flow Z13 se vende también con menos memoria, y es el error de compra más caro de este modelo. La diferencia respecto al ProArt está en el factor de forma 2-en-1 y en el posicionamiento de gama alta de la línea ROG. Para uso exclusivo como estación de IA local, ambos ofrecen las mismas prestaciones de inferencia. **Cuándo tiene sentido:** portabilidad máxima + 128 GB, valoras el modo tablet, el ecosistema ROG para gaming también te interesa. --- #### MacBook Pro M5 Max (128 GB) — 7.949 € El más caro de la lista por un margen amplio. En la [tienda española de Apple](https://www.apple.com/es/shop/buy-mac/macbook-pro/16-pulgadas-space-black-pantalla-est%C3%A1ndar-chip-m5-max-de-apple-cpu-de-18-n%C3%BAcleos-gpu-de-40-n%C3%BAcleos-128-gb-de-memoria-2tb-de-capacidad), el MacBook Pro de 16" con M5 Max (GPU de 40 núcleos), 128 GB y 2 TB cuesta 7.949 € con pantalla estándar. Según las [especificaciones de Apple](https://www.apple.com/es/macbook-pro/specs/), el M5 Max con GPU de 40 núcleos tiene un ancho de banda de memoria de 614 GB/s. La velocidad de generación de un LLM depende sobre todo del ancho de banda de memoria. La diferencia de precio compra, además, el ecosistema macOS y la integración con las herramientas de Apple. **Cuándo tiene sentido:** toda la empresa trabaja en macOS, el ecosistema Apple es prioritario, no hay límite de presupuesto para el portátil. --- ### Workstation profesional de IA #### NVIDIA DGX Spark GB10 Grace Blackwell — precio no disponible El DGX Spark no es un mini-PC convencional: es una **workstation de IA de sobremesa** diseñada para desarrollar y probar modelos grandes. Lleva el **superchip GB10 Grace Blackwell** con 128 GB de memoria unificada y 4 TB de almacenamiento NVMe. Las especificaciones completas están en la [página oficial de NVIDIA](https://www.nvidia.com/es-es/products/workstations/dgx-spark/). Lo que lo diferencia del resto: - El stack de software NVIDIA (CUDA, TensorRT, cuDNN, vLLM) está optimizado para este hardware desde el primer día — la ventaja de CUDA sobre ROCm en herramientas de IA es real y significativa. - Según NVIDIA, permite **ajustar (fine-tuning) modelos de hasta 70.000 millones de parámetros** e inferir con modelos de hasta 200.000 millones. Ningún otro equipo de esta lista está pensado para hacer fine-tuning. - NVIDIA lo presenta como equipo de desarrollo y pruebas: para el ajuste o la implementación final, recomienda evaluar la migración a la nube. No hemos podido leer un precio en una ficha de producto el 7 de octubre de 2026. La ficha que tenía PCComponentes ya no existe, y la tienda de NVIDIA no cargó. Si tu objetivo es solo inferencia y no fine-tuning, los mini-PCs con Ryzen AI Max+ 395 cuestan menos. **Cuándo tiene sentido:** fine-tuning propio de modelos, quieres un equipo de desarrollo de IA para el equipo técnico, el stack CUDA es un requisito. --- ## Tabla comparativa | Equipo | Chip | RAM | Formato | Precio (oct. 2026) | |---|---|---|---|---| | GMKtec NucBox M6 Ultra | Ryzen 5 7640HS | 32 GB | Mini-PC | **559,99 €** | | Bosgame M5 | Ryzen AI Max+ 395 | 128 GB | Mini-PC | **3.099 $** (solo en dólares) | | GMKtec EVO-X2 | Ryzen AI Max+ 395 | 128 GB | Mini-PC | **3.299,99 €** | | GMKtec EVO-X3 | Ryzen AI Max+ 395 | 128 GB | Mini-PC | **3.499,99 €** | | Framework Desktop | Ryzen AI Max+ 395 | 128 GB | Escritorio modular | **3.919 €** + SSD (desde 150 €) | | ASUS ROG Flow Z13 KJP | Ryzen AI Max+ 395 | 128 GB | Portátil 2-en-1 13,4" | **4.099,99 €** | | MacBook Pro M5 Max | Apple M5 Max | 128 GB | Portátil 16" | **7.949 €** | | ASUS ProArt PX13 | Ryzen AI Max+ 395 | 128 GB | Portátil 13" | no disponible | | NVIDIA DGX Spark GB10 | NVIDIA Grace Blackwell | 128 GB | Workstation sobremesa | no disponible | Precios de referencia para comparación, de vendedores externos en PCComponentes: [RTX 6000 Ada](https://www.pccomponentes.com/tarjeta-grafica-pny-rtx-6000-ada-48gb-gddr6-4xdp-smallbox-alto-rendimiento) (48 GB de VRAM dedicada, para imágenes) a 12.381,44 €; [RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q](https://www.pccomponentes.com/tarjeta-grafica-pny-rtx-pro-6000-96gb-gddr7-blackwell-max-q-workstation-edition) (96 GB de VRAM, para imágenes) a 20.516,75 €. **De dónde salen estos precios:** las fichas de GMKtec ([M6 Ultra](https://de.gmktec.com/es/products/gmktec-nucbox-m6-ultra-amd-ryzen-5-7640hs-mini-pc), [EVO-X2](https://de.gmktec.com/es/products/gmktec-evo-x2-amd-ryzen™-ai-max-395-mini-pc-1) y [EVO-X3](https://de.gmktec.com/es/products/gmktec-evo-x3-amd-ryzen™-ai-max-395-mini-pc)), la [ficha del Bosgame M5](https://www.bosgame.com/products/bosgame-m5-ai-mini-desktop-ryzen-ai-max-395-96gb-128gb-2tb), el [configurador de Framework](https://frame.work/es/es/products/desktop-diy-amd-aimax300/configuration/new), la [página del ROG Flow Z13-KJP](https://rog.asus.com/es/laptops/rog-flow/rog-flow-z13-kjp/), la [configuración del MacBook Pro en Apple España](https://www.apple.com/es/shop/buy-mac/macbook-pro/16-pulgadas-space-black-pantalla-est%C3%A1ndar-chip-m5-max-de-apple-cpu-de-18-n%C3%BAcleos-gpu-de-40-n%C3%BAcleos-128-gb-de-memoria-2tb-de-capacidad) y las fichas de las tarjetas RTX en PCComponentes. *Precios comprobados el 7 de octubre de 2026 en las fichas enlazadas (la primera versión de esta guía los comprobó el 22 de julio de 2026). No hemos podido leer el precio del ASUS ProArt PX13, porque la tienda de ASUS España rechaza la consulta, ni el del DGX Spark, porque la ficha de PCComponentes ya no existe y la tienda de NVIDIA no cargó. Bosgame solo muestra el precio en dólares. Este mercado se mueve semana a semana: consulta la tienda antes de decidir, porque el precio que veas hoy manda sobre el de esta tabla.* ## Una aclaración sobre la RTX 6000 Cuando buscas «hardware IA» en España aparece inevitablemente la RTX 6000 de NVIDIA, en versión Ada Lovelace o RTX PRO 6000 Blackwell. Para **generación de imágenes y vídeo** son excelentes: Stable Diffusion, FLUX, Wan Video y ComfyUI se benefician de sus 48–96 GB de VRAM y de la madurez del ecosistema CUDA para difusión. Para **LLMs y procesamiento de texto**, tienen una limitación: la memoria VRAM está separada de la RAM del sistema. Con 48 GB de VRAM un modelo de 70B cuantizado cabe, pero el contexto disponible es limitado. Si el modelo no cabe y el sistema tiene que usar la RAM del sistema (offloading), la velocidad cae mucho. Para LLMs, los equipos de esta guía (con memoria unificada) cuestan bastante menos. Si tu pyme necesita tanto LLMs como generación de imágenes, la arquitectura correcta es dos máquinas: un equipo de esta lista para los LLMs, y una GPU NVIDIA con VRAM abundante para las imágenes. ## Preguntas frecuentes sobre hardware para LLMs en local ### ¿Cuánta memoria necesito para ejecutar un LLM de 70B en local? Unos 42 GB de memoria de alta velocidad para un modelo de 70B cuantizado en Q4: el fichero de Llama 3.1 70B en Q4_K_M pesa 39,59 GiB. Con 64 GB el modelo cabe, pero queda poco margen para el contexto; con 128 GB queda sitio para contextos largos; en nuestra experiencia, es lo recomendable para trabajar con expedientes o contratos de más de 20 páginas. Ten en cuenta la velocidad: en un Ryzen AI Max+ 395 un 70B denso genera unos 5 tokens por segundo. ### ¿Hace falta una GPU NVIDIA para ejecutar LLMs? No. Los equipos con AMD Ryzen AI Max+ 395 y los Mac con Apple Silicon ejecutan LLMs gracias a la memoria unificada. NVIDIA y CUDA importan sobre todo para generar imágenes o vídeo y para hacer fine-tuning. ### ¿Cuál es el equipo con 128 GB más barato de esta guía? Con los precios leídos el 7 de octubre de 2026, el mini-PC GMKtec EVO-X2 de 128 GB y 1 TB, a 3.299,99 € en la tienda europea de la marca. El Bosgame M5 cuesta 3.099 $, pero la tienda solo muestra el precio en dólares. En portátil, el ROG Flow Z13-KJP cuesta 4.099,99 €; el precio del ASUS ProArt PX13 no lo hemos podido leer. Los precios cambian cada semana: confirma el de la tienda antes de comprar. ### ¿Sirve una RTX 6000 para ejecutar LLMs en una pyme? Es poco recomendable. Su VRAM está separada de la RAM del sistema: con 48 GB un modelo de 70B cabe pero con poco contexto, y si tiene que pasar a la RAM del sistema la velocidad cae mucho. Además, hoy cuesta más de 12.000 € en España. Para LLMs compensan más los equipos con memoria unificada; la RTX 6000 es para imágenes y vídeo. ## Cómo te ayuda Happy Automating Comprar el equipo equivocado para IA en local sale caro. Estos son los errores de compra más habituales: - Comprar 128 GB cuando el caso de uso real cabe en 32 GB, pagando un sobrecoste innecesario. - Comprar 64 GB y luego descubrir que el modelo de 70B no rinde lo esperado en producción. - Comprar una GPU NVIDIA pensando que sirve para LLMs — y encontrar que la arquitectura no es la adecuada. - Instalar el stack de software sin optimizar y obtener menos velocidad de la que el hardware permite. Nuestro servicio cubre el ciclo completo: - **Consulta de caso de uso**: qué procesos quieres automatizar, qué modelos necesitas y cuánta memoria requieren realmente. - **Selección de equipo**: el hardware exacto para tu caso de uso y presupuesto, sin sobredimensionar. - **Instalación y puesta en marcha**: motor de inferencia, integración con tus aplicaciones actuales y primera automatización. - **Formación del equipo**: cómo usar la IA local de forma eficaz y con qué limitaciones contar. [Pídenos una consulta sin compromiso](/quote) si tienes un caso de uso concreto en mente o quieres saber si la inversión merece la pena para tu empresa. ## En resumen Para ejecutar LLMs en local en una pyme española, con los precios comprobados el 7 de octubre de 2026, un mini-PC de entrada con 32 GB cuesta **unos 560 €** (modelos pequeños) y el MacBook Pro M5 Max con 128 GB, **7.949 €**. El grupo más interesante es el de mini-PCs con Ryzen AI Max+ 395 y 128 GB: el GMKtec EVO-X2 (3.299,99 €), el EVO-X3 (3.499,99 €) y el Framework Desktop (3.919 € más el SSD). En formato portátil, el ROG Flow Z13-KJP cuesta 4.099,99 €. Para equipos con stack CUDA y fine-tuning, el DGX Spark es la opción profesional. La RTX 6000 (más de 12.000 € hoy) no es para LLMs: es para imágenes y vídeo, que requieren VRAM dedicada, no memoria unificada. Y la velocidad depende del modelo: un MoE de 30B responde con fluidez en estos equipos, y un 70B denso va a unos 5 tokens por segundo. --- Versión HTML: · Índice para agentes: Happy Automating · Jose Manuel Alegre Cuenca (NIF 07258328B) · happyautomating@gmail.com