¿Mejores modelos Ollama para 4 GB de VRAM?
Respuesta rápida
4 GB de VRAM es ajustado pero utilizable con modelos pequeños como Phi-4 Mini Q4 (~3,2 GB), Gemma 2 2B (~1,5 GB) y SmolLM 1.7B (~1,0 GB). Llama 3 8B no cabe.
- ▸Phi-4 Mini Q4: mejor calidad en 4 GB (3,2 GB VRAM)
- ▸Gemma 2 2B: rápido y ligero (1,5 GB)
- ▸SmolLM 1.7B: huella VRAM mínima (1,0 GB)
Actualizado: 2026-05
Puntos clave
- ✓Mejor para 4 GB VRAM: Phi-4 Mini Q4 con ~3,2 GB — la mayor calidad en este rango
- ✓Gemma 2 2B (1,5 GB) es la opción más rápida; SmolLM 1.7B (1,0 GB) es la más pequeña
- ✓Llama 3 8B no cabe en ninguna cuantización — necesita 5,5 GB como mínimo
Qué cabe en 4 GB de VRAM
A mayo de 2026, con 4 GB de VRAM estás limitado a modelos con 3.000 millones de parámetros o menos en cuantización Q4. Esto descarta todos los modelos locales populares — Llama 3 8B, Mistral 7B, Qwen 14B. Tres modelos pequeños modernos rinden sorprendentemente bien: Phi-4 Mini iguala a GPT-3.5 en seguimiento de instrucciones, Gemma 2 2B gestiona chat rápido, y SmolLM 1.7B funciona en gráficos integrados.
Phi-4 Mini es la mejor opción en este rango. A pesar de su pequeño tamaño, maneja preguntas generales, código ligero y resumen de documentos a ~25 tokens por segundo. Gemma 2 2B es más rápido para chat de un solo turno. SmolLM 1.7B es la alternativa si incluso Phi-4 Mini acerca tu VRAM demasiado al límite.
| Modelo | VRAM | Mejor para |
|---|---|---|
| Phi-4 Mini Q4 | 3,2 GB | Mejor calidad en 4 GB |
| Gemma 2 2B Q4 | 1,5 GB | Chat rápido de un turno |
| SmolLM 1.7B Q4 | 1,0 GB | Huella VRAM mínima |
Qué no cabe en 4 GB
Estos modelos se solicitan frecuentemente pero requieren más de 4 GB de VRAM en todos los niveles de cuantización:
Actualizar a 6 GB desbloquea Llama 3 8B y Mistral 7B — los dos modelos locales más populares. Consulta los mejores LLMs locales para 6 GB de VRAM. Para una comparación completa de hardware, consulta los LLMs locales más rápidos para PCs de gama baja.
- ▸Llama 3 8B — necesita ~5,5 GB en Q4_K_M (mínimo)
- ▸Mistral 7B — necesita ~4,5 GB en Q4_K_M (marginal; arriesgado en 4 GB con sobrecarga de contexto)
- ▸Phi-4 (completo 14B) — necesita ~9,8 GB
- ▸Qwen 14B — necesita ~9,5 GB en Q4_K_M