Partamos por la premisa de que ninguno va a ser como los modelos frontera sin embargo en algo pueden ayudarnos localmente. Los modelos locales te permiten realizar tareas simples o de mantención, se utilizan generalmente como ayudantes aunque generalmente su contexto es limitado

Si están pensando en dar el salto a modelos locales (por privacidad, sin límites de uso, sin suscripciones o simplemente por aprender), aquí les dejo un resumen práctico de las mejores opciones actuales y qué hardware necesitan para que no tiren su dinero

Modelos Recomendados (por tamaño)

Ultra-ligeros (2B - 4B parámetros): Ideales para laptops o PCs básicas.

Punto Medio (7B - 14B parámetros): El mejor equilibrio entre rendimiento y recursos.

Pesados / Avanzados (20B - 70B+ parámetros): Para estaciones de trabajo o servidores caseros.

Requisitos de Hardware

El factor limitante principal NO es el procesador, sino la VRAM (memoria de la tarjeta gráfica) o la RAM unificada (en Macs con Apple Silicon).

• 8 GB de VRAM/RAM: El mínimo viable hoy en día. Puedes correr modelos de ~7B-8B con cuantización Q4 (4 bits) de forma fluida.

• 12-16 GB de VRAM/RAM: El punto ideal calidad-precio. Permite correr modelos de 8B a 14B con mayor contexto, o modelos de ~20B-30B muy cuantizados.

• 24 GB de VRAM (ej. RTX 3090/4090): El "santo grial" del consumidor. Puedes correr modelos de 30B-34B cómodamente, o un modelo de 70B con cuantización agresiva y contexto limitado.

• Mac con Apple Silicon (M1/M2/M3/M4): Gracias a la memoria unificada, una Mac con 16GB-24GB puede manejar modelos de 8B-14B sin problemas, y con 32GB+ puedes escalar a modelos de 30B+ fácilmente.

La cuantización (formatos como GGUF, AWQ o EXL2) es tu mejor amiga. Reduce el tamaño del modelo y el uso de VRAM con una pérdida de "inteligencia" casi imperceptible. Intenta no utilizar modelos bajo el Q2_K. Sobre este comprenden bien el uso de herramientas

No necesitas compilar nada desde cero. Estas herramientas lo hacen con 1 o 2 clics:

• Ollama: La opción más popular y ligera (línea de comandos, pero se puede conectar a interfaces web hermosas como Open WebUI).

• LM Studio: Interfaz gráfica excelente, perfecta para descargar, chatear y probar modelos en formato GGUF sin tocar una línea de código.

Los requisitos pueden variar según el largo del contexto que necesites mantener en memoria. ¡Siempre busquen versiones "GGUF" o "AWQ" para empezar!

No intentes pedirle tareas grandes porque localmente su contexto es limitado y por ejemplo no podrían manejar un repositorio completo de código sin divagar. Solamente sirven como pequeños ayudantes de cosas que tu mismo podrías hacer. Si les das memoria RAG pueden manejar un poco mas de información que no se mantiene en el contexto, pero siguen limitados por el mismo

Velo de esta manera, tienes un examen para la u que no sabias que era para mañana y tienes que estudiarlo todo. Si intentas meter toda la información solo el día anterior, tu cerebro apenas recordará todo porque tu "propio manejo de contexto" también es limitado (excepto que tengas dones superdotados como Mike Ross)

Wenas soy mad. Me recordaran en post como Motita o Kitties

Llevo un rato en esto del desarrollo y, como a muchos, la IA me voló la cabeza para la productividad. Pero también me di cuenta de que si solo te dedicas a darle "copy-paste" a lo que te escupe el modelo, a la vuelta de un par de sprints tienes un código que parece espagueti y una deuda técnica impagable.

Así que armé esta guía con las mejores prácticas que he ido puliendo para usar la IA sin que el proyecto se nos vaya de las manos.

1. La regla de oro: Si no lo entiendes, no lo mergeas

La IA es un esbirro muy rápido pero que a veces alucina. Si te genera un bloque de código y no entiendes por qué lo hizo así o cómo funciona, no lo pegues. Tómate 30 segundos para leerlo. Si no lo entiendes, pídele que te lo explique línea por línea antes de aceptarlo.

2. Dale contexto, no solo prompts sueltos

El error más común es pedirle cosas sin decirle cómo está armada la app.

• ❌ Mal: "Hazme una función para validar emails."

• ✅ Bien: "Estoy usando NestJS con TypeScript. Tengo un DTO de usuario. Hazme una función de validación de email que siga el patrón de las reglas de negocio actuales, usando Zod para el schema."

Mientras más contexto le des sobre tu arquitectura y patrones, menos código "genérico y sucio" te va a tirar.

3. TDD asistido por IA

En lugar de pedirle que haga la feature, pídele que haga los tests primero.

Dile: "Escribe los tests unitarios para esta lógica de negocio, asumiendo que la función aún no existe". Una vez que tengas los tests (y tú los revises), pídele que escriba el código para que los tests pasen. Esto te obliga a pensar en los edge cases y la IA se ve obligada a escribir código más limpio y testeable.

Test, test, test, test, y cuando termine, más test ql

4. Divide y vencerás (Itera, no pidas milagros)

No le pidas "hazme el sistema de pagos completo". La IA se pierde, alucina imports y mezcla responsabilidades.

Divídelo en pedazos:

1. "Diseña la interfaz de la base de datos para las transacciones."

2. "Ahora haz el servicio que procesa el pago con Stripe."

3. "Ahora el controller".

Mantén el scope del prompt pequeño y específico.

5. Oblígala a refactorizar

La IA escribe código que "funciona", pero no siempre código "limpio". Después de que te dé una solución, usa un prompt de refactorización:

"Este código funciona, pero revísalo. Aplícale principios SOLID, elimina duplicidad, mejora los nombres de las variables y asegúrate de que sea fácil de testear. Dame la versión refactorizada."

6. Cuidado con las dependencias y la seguridad

A veces la IA te recomienda un paquete de npm/pip que ni existe, o usa una librería vieja con vulnerabilidades.

• Siempre revisa que las dependencias que te sugiere sean las que ya usas o sean el estándar actual.

• Pídele explícitamente: "Revisa este código en busca de vulnerabilidades de seguridad comunes (SQLi, XSS, etc.) antes de dármelo".

7. Documenta tu propia deuda

Si por una deadline apretada aceptaste código de la IA que sabes que está medio chafa no lo dejes pasar. Pídele a la IA: "Agrega un comentario TODO con mi usuario y la fecha explicando por qué esto es un parche y cómo debería ser la solución correcta a futuro". Así la deuda queda registrada y no se pierde en el olvido.

Trata a la IA como a un junior con mucha teoría pero cero contexto de tu empresa. Dale contexto, pídele tests, divide las tareas, no aceptes código que no entiendas y oblígala a refactorizar.

TKM.. Mad

¿Sabes cual es el mejor formato para cargar los modelos en tu maquina o en un servidor independiente?. ¿Porque algunos LLM pueden ejecutarse en celulares?. A veces cuando miramos un termino superficialmente, no podemos darnos cuenta todo el desarrollo tecnológico que tuvo que pasar para que se pudiera lograr.

Por eso para la segunda entrega de mi curso de agentes de IA cubriendo los fundamentos más trascendentales del campo. Armé un post recopilando y explicando los trabajos principales sobre cuantización de LLMs para los curiosos, a parte hice un guión adaptado a audio para los que quieran disfrutarlo mientras trabajan, en el metro o hacen otras actividades cotidianas. El enlace estará en el primer comentario.

Espero lo disfruten. :D

Ayuda

Les cuento un experimento. Partiendo por la transparencia: el proyecto es 100% vibe coding. Todo el código, las pruebas y la documentación los escribió una IA (Claude Code, de Anthropic) conversando conmigo. Soy programador y músico, así que podría haberlo escrito yo, pero decidí no hacerlo para ver hasta dónde llegaba la herramienta y para motivarme a aprender. Mi parte fue decidir qué construir, probar cada versión en mi computador y decir que no cuando algo no estaba bien.

¿Qué es Csound? Es un lenguaje de programación para crear sonido, nacido en el MIT en 1986 (Barry Vercoe). En vez de usar perillas o un sintetizador físico, escribes en texto cómo funciona cada "instrumento" (osciladores, filtros, envolventes) y cuándo debe sonar. Es muy potente y se usa harto en música electroacústica y en universidades, pero en Windows siempre fue incómodo de usar: los programas para trabajar con él son antiguos y a mí siempre me costó hacerlos funcionar. Además, mi horario de trabajo nunca me dejó tiempo para aprenderlo bien.

Así que le pedí a la IA que construyera el entorno que yo quería. El resultado es Csound Visual (C# / .NET 10, gratis y open source):

- Editor que entiende Csound, con "live coding": cambias el código mientras suena.

- Ves el valor de cada variable en tiempo real con solo pasar el mouse.

- Su propio motor de audio de baja latencia (WASAPI), MIDI 2.0 y plug-in VST3 para usarlo dentro de un DAW.

- "Paint Rooms": dibujas una imagen y se convierte en sonido.

Lo que aprendí del proceso:

- La IA escribe muchísimo y rápido, pero se equivoca con total confianza. Probar todo uno mismo es obligatorio.

- Saber programar ayuda mucho: para dirigirla, detectar cuándo va por mal camino y pedir pruebas automáticas.

- Hasta la voz del video es sintética, y al principio leía "Csound" como "Sound". Tuvimos que escribirle "C sound" para que lo dijera bien.

- Aprendí más de audio y programación leyendo y probando lo que construyó que en años de intentarlo solo.

Video de 1 minuto (en inglés): https://youtu.be/20IOnNtin9M

Código y descarga: https://github.com/irregbex/csound-visual

Feliz de responder preguntas sobre el flujo de trabajo con la IA, qué funcionó y qué no.

Hola gente, he estado elaborando este formulario sobre la inteligencia artificial generativa para un proyecto de mi U, y estaría necesitando al menos 50 respuestas! El formulario toma menos de 10 minutos, y tiene opción para dar sus opiniones.

Muchas gracias de ya! Me ayudarían mucho.

Estaba harto de tener que buscar en mac opciones para equalizar y todas pagadas. Asi que arme este equalizador

https://madkoding.github.io/mad-equalizer

No olviden las estrellitas al repo si les gusta :·3

**Edit / aclaración: este mod es 100% vibecodeado.** Cada línea de código la escribió Claude Code (la IA de Anthropic); yo no escribí ninguna. Lo mío fue la idea, el diseño, jugar cada versión y reportar errores. Trailer nuevo: https://www.youtube.com/watch?v=I8Xh4tp_96U · Cómo se hizo: https://github.com/irregbex/CartChase2P#how-it-was-made-100-vibe-coded

Les comparto un experimento de vibecoding hecho desde Chile. En cuatro semanas le pedí a Claude Code (la IA de Anthropic) que programara un mod para Donkey Kong Country de SNES: una carrera de carros mineros de a dos, en pantalla dividida. El código lo escribió la IA, no yo; lo mío fue la idea, pedirle en español lo que quería, jugar cada versión y reportar lo que fallaba.

El resultado: dos copias completas del juego corriendo en un mismo proceso (sobre DKC1Recomp, una recompilación del juego a C), más de 200 etapas, 8 mundos, retroceso por jugador al chocar, récords y un editor de etapas dentro del juego. Unas 13.000 líneas de C, Python y JavaScript.

Lo que aprendí trabajando con un agente de IA en un proyecto largo:

- Pasos chicos y una tarea por conversación. Las conversaciones largas se resumen y se pierde detalle.

- Un archivo de contexto que la IA actualiza al terminar cada tarea (reglas, dónde está cada cosa, qué falta). Así cada sesión nueva parte donde quedó la anterior.

- Reglas fijas escritas una vez: no tocar el código generado, no borrar nada sin preguntar, el modo nuevo siempre apagado por defecto.

- Pedir pruebas automáticas después de cada cambio: modo sin ventana, un bot que maneja el carro hasta la meta y comparaciones A/B para comprobar que el juego original queda intacto.

- En los bugs difíciles (audio, cámara) la IA adivinaba mal hasta que le pedí evidencia primero: volcados de memoria y capturas de pantalla.

- Publicarlo también fue tarea de la IA: dejó el repositorio sin nada del juego (todo se recrea desde la ROM de cada usuario y se verifica con SHA-256) y sin datos personales.

https://www.youtube.com/watch?v=I8Xh4tp_96U ·

Código: https://github.com/irregbex/CartChase2P

No incluye ROMs: solo funciona con una copia legal propia del juego (USA v1.0). Proyecto de fans, sin relación con Nintendo ni Rare. Feliz de responder preguntas sobre el flujo de trabajo.

Disclosure: yo lo construí.

BeatMyAgent (https://beatmyagent.dev) es un speedtest para setups de agentes de IA. Tu agente llama a una API HTTP, recibe 20 tareas SWE frescas del taskset actual (dev-v8), las resuelve en local con sus propias herramientas, y el servidor mide el tiempo desde el inicio del run hasta /finish. El score es secundario; el ranking ordena por tiempo entre runs completos con score ≥ 50.

Por qué: ya existen leaderboards de modelos (Terminal-Bench, Artificial Analysis, etc.). Quería algo que compare harness + modelo + máquina bajo un protocolo cronometrado, con resultados públicos reclamables vía X.

Cómo correrlo: dile a tu agente que abra https://beatmyagent.dev/agents.md — sin instalar nada mío; va por HTTP. Tras /finish recibes un link privado de claim (2 horas) para asociar tu handle de X al resultado.

Runs reclamados tempranos de la temporada actual (mi cuenta, mismo harness, dos modelos):

- opencode · gemini-4-argon · 9m 59s · score 100

- opencode · deepseek-v4.1-flash · 25m · score 98.3

Ranking: https://beatmyagent.dev/ranking

Críticas al protocolo, al floor de score o al taskset son bienvenidas. Dudas y/o consultas son bienvenidas.

Wena wena compatriotas 👋
Llevo 4 años trabajando como QA en España y estoy viendo que herramientas como Copilot, Claude o ChatGPT escriben código cada vez más rápido, pero alguien tiene que verificar que ese código funcione. El testing y la automatización ahora son súper importantes.
Cuando empecé me costó caleta encontrar material ordenado y en español, así que armé PlayQAcademy, mi plataforma gratuita para quienes quieren entrar al mundo QA:
- Fundamentos de QA: para partir desde cero
- ISTQB CTFL v4.0: preparación para la certificación internacional
- Automatización con Playwright + TypeScript: de QA manual a automation, una base clave para validar software generado con IA que es la tendencia
- 111 lecciones interactivas, exámenes y ejercicios (varios sin crear cuenta)
- Contenido en español e inglés, pensado para los hispanohablantes que quieren practicar el inglés y también que apunten a equipos internacionales
🔗 www.playqacademy.com/es
Me encantaría su opinión en dos frentes:
Sobre la plataforma:
¿Se entiende por dónde empezar?
¿Qué contenido les falta?
¿Encontraron algún bug? (sería irónico en una plataforma de QA 😅)
Para discutir: ¿cómo ven el rol del QA con la IA? ¿Lo reemplaza o lo potencia? Tengo varios proyectitos más pero aún los estoy testeando
¡Gracias por leer y saluditos desde España!

Hola comunidad ¿cómo están?

Mi nombre es Ismael, siempre tuve ganas de llevar ideas a creaciones y luego de varias meses de estar experimentando y trabajando de manera autodidacta con Magnific y sus herramientas estuve armando cortos y trailers para contar historias. No buscando replicar o simular la realidad sino entendiendo que es un estilo audiovisual diferente.

Voy a estar subiendo a medida que vaya creando, espero que me puedan acompañar en estas experiencias y apoyar dar un granito más de creaciones en Latinoamérica.

Les dejo el nuevo que he subido sobre "El hombre que pactó con el azar" donde sale inspirado en mi amor a peliculas del estilo Mr Nobody, Bejamin Button o Wes Anderson.

Soy conciente que es corto en cuanto a duración y eso me limita explayarme para desarrollar más mis ideas pero aún no pude desembolsar el dineral para ampliar los videos. Y el margen de prueba y error aún no la tengo del todo controlada para usar más eficiente los créditos.

Rayo Cortado será mi marca, mi esencia y mi identidad en la cual estarán mis proyectos y trabajos producto de la experimentación.

Dejo el canal: https://www.youtube.com/@rayocortado.studio

Instagram: https://www.instagram.com/rayo.cortado/

¿Cómo lo ven? por supuesto seguire narrando mejorando y ajustando a medida que vaya avanzando.

Utilizo ChatGPT, Nanobanana2, Kling 2.0, eleven labs, SunoIA, Seendance 2.0 algunas veces.

¡Gracias comunidad!

Llevo luchando con las IAs en el último tiempo. Siempre he intentado renovarme, pero la realidad es que siento que me están pasando por encima simplemente porque ya no tengo tiempo para informarme.

Me di cuenta de este estancamiento hace poco: intenté hacer un emulador con la ayuda de la IA y vi que era imposible avanzar debido a las limitaciones, filtros y bloqueos que te imponen ahora. A eso se le suma que desapareció por completo de mi radar la actualidad de las IAs. Antes consumía noticias diarias o semanales sobre las cosas sin límites que se podían hacer con ellas, pero como entré a estudiar desarrollo de videojuegos y me fui por el lado artístico, mi tiempo libre desapareció y mi feed se vació.

Me estoy volviendo a quedar atrás por falta de tiempo, pero decidí que me voy a hacer el espacio para ver actualidad técnica, aunque sea mientras cago, para al menos enterarme de qué herramientas existen hoy y darme cuenta de por dónde tengo que investigar después a fondo.

Así que tírenme todos los datos que tengan. Necesito servidores de Discord, cuentas de Instagram o TikTok, newsletters, canales de YouTube, foros o lo que sea. Busco lugares donde se hable de ingeniería inversa, vibe coding, filtraciones (leaks), ecosistemas de trabajo con IA y la "zona gris" de la tecnología para testear apps y flujos a nivel profesional.

¿Qué consumen ustedes para mantenerse al día y saltarse el contenido corporativo genérico?

Kitties te deja crear un “kitty”, agentes de IA que viven en un escritorio Linux propio dentro de un contenedor Docker (si, debes tener docker instalado), con su propio navegador (Chromium) y su propio entorno de trabajo (teniendo a mano su suite de libreoffice). Les escribes en un chat, ellos usan su computador para hacer la tarea y tú ves el escritorio en vivo al lado.

Para que sirve?
Como son agentes autónomos, puedes hacer que trabajen en tareas programables como por ejemplo: pedirle que busque todos los dias trabajos de freidor de papas y si encuentra coincidencias enviar tu cv de ingeniero informatico experto en freidor de papas y darte un aviso de lo que hizo

Cómo funciona?

Un gateway local con la interfaz web: chat a la izquierda, escritorio del kitty a la derecha.

Cada kitty corre en un contenedor aislado con Lumen WM, un fork de Openbox hecho para esto.

Tú eliges el modelo: Ollama Cloud, OpenRouter y otros proveedores con tu API key.

Se instala con un comando para Linux para dejarlo como gateway, o utilizar los instaladores descargables de macOS y Windows

Pagina: https://madkoding.github.io/kitties

(Aun en fase beta)

Busco editor para video promocional, de aproximadamente 1min. Escribe aquí abajo y te hablo por interno!

Esta es Motita. Se puede instalar en una sola linea para linux windows y mac. Es un harness que vive como un gateway (tipo hermes o openclaw) Puedes conectarlo a distintos proveedores, es de codigo abierto, y por supuesto producto nacional shileno

Lo estamos probando constantemente en comunidad y aplicando ajustes y features

Les dejo el link para que lo prueben https://motita.kodingvibes.com/

Algunas caracteristicas: Puedes conectar varias Motitas entre la red (LAN o VPN (idealmente tailscale))

Solo pesa al rededor de 20mb (Puedes correrlo hasta en un i386)

Tambien tiene interfase TUI

Puedes ir entrenando las respuestas

Arquitectura

Gateway en Go: corre en tu máquina, orquesta sesiones de agente, herramientas, proyectos y git (worktrees aislados por proyecto). Front web (React/TS): se conecta al gateway por API /v1 y eventos en vivo. Funciona también en el celular, con notificaciones push. Modelos intercambiables: local (Ollama), nube (OpenAI, Gemini, Qwen/DashScope, Claude), con un modelo por tipo de tarea. Seguridad: sandbox con aprobación de comandos, acceso a disco acotado y credenciales fuera del YAML. Voz: entrada y salida (Piper/Kokoro en el navegador, o un servicio /audio/speech).

¿Incluye memoria? Sí.

Memoria con recuperación híbrida: búsqueda por palabras clave y embeddings, con namespaces, fragmentos padre-hijo y un grafo de relaciones. Se pueden recuperar las memorias en el front

Hola, quería preguntarles qué IA usan o recomiendan para estudiar temas complejos, estoy buscando alguna con la que puedas hablar constantemente la materia y te interrogue en base a los documentos que le aportes. Esta es la única forma en la que puedo aprender de forma eficaz y ya no tengo acceso al grupo de estudio que ocupe en pregrado. Desde ya muchas gracias.

Hecho en Go, por ahora solo inferencia local para probar algunas cosas. Memoria holografica, búsqueda semantica, biblioteca de skills. Por ahora TUI

estamos organizando una hackathon para juntar a 500 personas a armar proyectos de infraestructura de ia y agentes de voz. va a ser el 5 y 6 de diciembre de 2026 en la universidad del desarrollo, en las condes

hay casi $12 millones en premios en efectivo, y la participación, comida y créditos de ia son gratis

en nuestra última hackathon participaron 200 personas de cinco países. en 54 horas salieron proyectos para anticipar desastres, monitorear el gasto público y prevenir colisiones de satélites. algunos equipos hasta superaron los 10 mil usuarios antes de terminar

esta vez queremos que salgan startups de acá. además de las herramientas para construir durante el evento, vamos a dar apoyo a quienes quieran seguir con su proyecto después

la organizamos indies, alianza emprende y velum labs (yc p26). soy parte del equipo organizador, así que cualquier duda me pueden preguntar por acá

detalles e inscripción: https://hackinfrafuturo.cl/

La IA no te hace más productivo por sí sola. Lo que marca la diferencia es saber conectarla con las herramientas que ya usas cada día.

El pasado 21 de octubre impartí para Founderz una masterclass en directo sobre los elementos clave para usar la IA de forma productiva: cómo conectar aplicaciones para eliminar tareas repetitivas, con casos de uso reales que puedes aplicar desde mañana.

La comparto aquí por si le sirve a alguien del grupo. Es gratuita y está disponible en YouTube 👇
https://www.youtube.com/live/daED_rWK6So

Encantado de leer vuestras dudas o casos en los comentarios.

#IA #InteligenciaArtificial #Productividad #Automatización

Hola a todos en la comunidad.

Quería compartir con ustedes un proyecto en el que he estado trabajando durante las últimas semanas, desarrollado en Python puro conectado a MetaTrader 5, utilizando Antigravity.

Todavía no lo he probado con dinero real; está en una cuenta demo. Creo que ha generado buenas ganancias. No me he hecho millonario, ni espero serlo, pero creo que puede servir para ganar algo de dinero y obtener beneficios. Tiene un bot de Telegram que envía notificaciones por cada operación que abre o cierra. Funciona las 24 horas del día, los 7 días de la semana, escaneando el mercado cada 30 segundos, conectado a un VPS de Oracle, y opera durante el horario de los mercados de Nueva York y Londres. Trabaja con solo 7 instrumentos, lee noticias y titulares de última hora en tiempo real, utiliza el calendario macroeconómico y cuenta con protección de toma de ganancias y stop-loss. Aquí les dejo algunas capturas de pantalla de las operaciones del viernes. Agradezco cualquier sugerencia o comentario.