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¿Los mejores modelos de Ollama ahora mismo?

Respuesta rápida

A mayo de 2026, el mejor modelo general de Ollama es Llama 3 8B. Para código, Qwen 2.5 Coder 14B lidera. Para uso compacto, Phi-4 Mini es excelente. Esta página se actualiza mensualmente.

  • Mejor general: Llama 3 8B Q4_K_M
  • Mejor para código: Qwen 2.5 Coder 14B Q4
  • Mejor compacto: Phi-4 Mini Q4

Actualizado: 2026-05

Ollama

Puntos clave

  • Mejor uso general: Llama 3 8B Q4_K_M — cabe en 6 GB de VRAM, ~20 tok/s, excelente seguimiento de instrucciones
  • Mejor para código: Qwen 2.5 Coder 14B Q4_K_M — puntuación HumanEval más alta en la clase 14B, requiere 10 GB de VRAM
  • Mejor compacto: Phi-4 Mini Q4 — funciona con 4 GB de VRAM o solo CPU, razonamiento potente para su tamaño
  • Un modelo de hace 6 meses con cuantización madura suele superar a un lanzamiento completamente nuevo con soporte limitado de la comunidad

Los tres líderes por nivel

A mayo de 2026, el mejor modelo de Ollama para uso general es Llama 3 8B Q4_K_M. Esta página se actualiza mensualmente — última verificación mayo 2026.

"Mejor" en la práctica significa el equilibrio más alto entre calidad de salida, velocidad de inferencia y eficiencia de VRAM — no solo la puntuación de referencia bruta. Un modelo 7B a 20 tok/s es más útil en el trabajo diario que un modelo 14B que requiere 10 GB y funciona a 12 tok/s.

La tabla a continuación muestra el líder actual en cada nivel de VRAM. Los tres funcionan con Ollama de inmediato mediante un único comando ollama pull.

NivelModeloPor qué lidera
Compacto (≤4 GB)Phi-4 Mini Q4Mejor razonamiento por GB en este nivel
General (6–8 GB)Llama 3 8B Q4_K_MMejor calidad por GB en la clase 8B
Código (10–12 GB)Qwen 2.5 Coder 14B Q4Mejor puntuación HumanEval en el nivel 14B

Cuando lo más nuevo no es lo mejor

Un nuevo lanzamiento de modelo no se convierte automáticamente en la mejor opción de Ollama. La calidad de cuantización, los ajustes finos de la comunidad y la madurez de integración con Ollama tardan entre 4 y 8 semanas en ponerse al día con un lanzamiento reciente.

Llama 3 8B y Mistral 7B siguen siendo opciones principales no porque sean los más nuevos, sino porque sus cuantizaciones Q4_K_M están bien optimizadas, sus prompts de sistema son bien comprendidos y su rendimiento es predecible en distintos tipos de hardware.

Espera a que un modelo mantenga su posición de liderazgo durante 6 semanas o más antes de utilizarlo en producción. Para un análisis más profundo de cómo evaluar modelos para tu carga de trabajo específica, consulta los mejores modelos de código abierto para Ollama.

Última verificación: mayo 2026. Si los datos anteriores parecen desactualizados, consulta la página oficial de lanzamientos de GitHub de Ollama o la biblioteca de modelos.

Respuestas rápidas sobre los modelos de Ollama

¿Debería usar siempre el modelo de Ollama más reciente?
No automáticamente. Los nuevos lanzamientos necesitan entre 4 y 8 semanas para que las cuantizaciones comunitarias, los ajustes finos y la integración con Ollama maduren. Consulta la tabla anterior para ver las mejores opciones verificadas actualmente. Para configuraciones solo con CPU, consulta los mejores modelos de Ollama para uso solo con CPU.
¿Con qué frecuencia cambia el "mejor" modelo de Ollama?
Las mejores opciones de propósito general cambian cada 2 o 3 meses. Los modelos de código se actualizan con más frecuencia a medida que cambian los líderes de referencia. Esta página se revisa mensualmente.
¿Qué modelo de Ollama es el mejor para código ahora mismo?
Qwen 2.5 Coder 14B en Q4_K_M. Lidera los benchmarks HumanEval en la clase 14B y maneja Python, TypeScript y Go sin necesidad de prompts especiales. Requiere 10 GB de VRAM.
¿Son los modelos Qwen mejores que los modelos Llama en 2026?
Para código: sí, Qwen 2.5 Coder lidera. Para conversación general y seguimiento de instrucciones en el nivel 8B: Llama 3 8B sigue siendo competitivo y corre más rápido en el mismo hardware debido a su menor tamaño.