Así funciona la IA local en mi nuevo ordenador

midudev

Resumen

En este vídeo, el autor analiza el rendimiento de la nueva tarjeta gráfica Nvidia GeForce RTX 5090 para ejecutar inteligencia artificial en local utilizando Ubuntu. Compara la velocidad de modelos como Gemma 4 y Qwen 3.6 frente a sus alternativas en la nube y frente a su MacBook Pro con chip M4 Max. Además, demuestra cómo integrar estos modelos en el flujo de trabajo diario de un desarrollador mediante agentes de código y APIs, concluyendo que para un uso intensivo y profesional, la inversión en hardware dedicado es altamente rentable a largo plazo.

Capítulos

  1. 0:00Introducción al PC con RTX 5090
  2. 0:55Configuración en Ubuntu y LM Studio
  3. 1:28Prueba de velocidad con Gemma 4
  4. 2:03Rendimiento y contexto de Qwen 3.6
  5. 2:46Análisis de razonamiento y acertijos
  6. 5:35Multimodalidad local
  7. 6:01Comparativa de API contra GPT 5.5
  8. 9:47Uso de agentes de código
  9. 11:38Integración en Visual Studio Code
  10. 13:00Duelo de rendimiento: Mac vs PC
  11. 14:08Comparación de costes y conclusiones
  12. 16:37Valoración personal de la inversión

Temas tratados

  • Prueba de rendimiento local con RTX 5090
  • Comparativa entre modelos locales
  • Uso de LM Studio
  • Comparación con MacBook Pro M4 Max
  • Multimodalidad en modelos locales
  • Agentes de código en la terminal
  • Análisis de costes hardware
  • Integración con VS Code

Extracto de la transcripción

Me he comprado un PC y no cualquier PC, un ordenador con una Nvidia GeForce RTX 5090, la mejor tarjeta gráfica que puedes tener ahora mismo en casa. Para jugar a videojuegos, no para ejecutar inteligencia artificial en local, aunque para jugar a videojuegos también va espectacular. Y en este vídeo te voy a enseñar cómo funcionan los modelos locales en esta tarjeta y cómo puedes usarlo sin Visual Studio Code para que veas cómo va y que te vuele la cabeza. También cómo lo puedes utilizar en un agente de código de terminal como Pi, aunque también lo podrías utilizar en Clow Code y Open Code. Y vamos a comparar el rendimiento con mi MacBook Pro M4 Max y también vamos a hacer un combate entre Quen 3.6, que lo voy a ejecutar en local en mi máquina contra GPT 5.5 que vamos a tirar de API y vamos a ver costes, tiempos, resultados y mucho más. Y al final te voy a contar cuánto me ha costado la má…