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@Twitch Partner | Web developer & Engineer | https://t.co/oZxUdJAcAG Content creator at https://t.co/29SSwBNOt5 | I❤️HTML/CSS/JS FullStack teacher at @eoi | «Odio quedarme a med links.manz.dev Santa Cruz de Tenerife Joined June 2007

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Manz 🇮🇨⚡👾 @Manz

a hour ago

@jabaruben Buf, tienes que rebajar expectativas. Un modelo de 0.8B como mucho, te responderá bien a preguntas simples. Lo que has pedido necesitas hardware más potente...

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Manz 🇮🇨⚡👾 @Manz

2 days ago

«La IA local no sirve para hacer nada...» ✅ 100% IA local (inferencia con llama.cpp + CUDA) ✅ Pi como agente de IA ✅ Prompt muy cutre (no le he puesto ganas) ✅ Qwen 3.6 35B/A3B (MoE cuantizado a UD IQ2 XXS) ✅ Conocimiento de lo que estás haciendo ✅ ~140 tokens/seg Y aún quedan cosas por mejorar (como crear unos skills decentes, sólo he usado unos de prueba...)

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Manz 🇮🇨⚡👾 @Manz

7 hours ago

@jabaruben He actualizado la guía para que sea más simple. Fíjate en el punto 3, eliges la última opción (CPU). Con esa opción podrás hacer inferencia sin GPU potentes (lo único es que el rendimiento es bajo): ai.manz.dev/setup/ Prueba a ver cuantos tokens/seg consigues con el NUC.

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Manz 🇮🇨⚡👾 @Manz

8 hours ago

Lo de que un «modelo de IA es demasiado peligroso para lanzarlo» (aunque pueda tener ciertas bases sólidas) es principalmente una táctica agresiva de marketing basada en el miedo y en el FOMO, con el objetivo de conseguir más alcance. Y no es nueva...

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a day ago

Sí, sólo tengo algún que otro plugin para mantenerlo ligero. Tienes que vigilar lo que le inyectas e ir gestionando poco a poco, y comprobando lo que aguanta tu hardware. Recuerda que en local no tenemos los mismos monstruos de infraestructuras que tienen en Anthropic, openAI o similares.

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a day ago

✨ ¿SABÍAS QUÉ...? Al redimensionar videos con ffmpeg: `ffmpeg -i input.mp4 -vf scale=-1:720 output.mp4` El `-1` es como un `auto`. Escala a `720` de alto y el ancho lo calcula proporcionalmente. El problema es que muchos codecs requieren que los valores sean pares. Si pones `-2` en lugar de `-1`, se asegura de dar valores pares siempre.

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a day ago

@jabaruben Funcionan, e irán rápidos, pero pruébalos, ya verás que no son capaces de hacer nada demasiado avanzado.

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2 days ago

@jabaruben Prueba el modelo LFM de LiquidAI, el 2.5 tiene uno de 1.6B que es muy rápido (aunque no es muy inteligente), pero tiene capacidades de tools para IA agéntica.

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2 days ago

@ACaelur ¿La 4080 es de 16GB? Sí, de sobra. Yo tengo una 5060 ti de 16GB.

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2 days ago

@mak01live No he entendido muy bien a lo que te refieres con tu mensaje. Si te refieres a que el LLM local debe ser un modelo inteligente, sí. Si te refieres a que el usuario debe saber lo que está haciendo, también.

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2 days ago

@rooteame_esta Creo que la gráfica xDD Es que el cuello de botella lo tienes en el hardware. No sé si podrás exprimir más por software... 🥲

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2 days ago

@fgbyte ¡Va como un tiro!

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2 days ago

@ego_Mejia Nvidia 5060 ti 16GB, AMD Ryzen 7 5800x, 64GB RAM

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2 days ago

@Victty_ Lo puedes ver en el video, cumple su objetivo. Al igual que LLM de tipo cloud, a veces acierta a veces se equivoca. Obviamente, no es equivalente a modelos frontera que tienen infraestructuras monstruosas, pero si tienes conocimiento, te puede servir muy bien.

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2 days ago

@af_edwin No se basa en suscripciones. Si tienes el hardware, 0$.

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2 days ago

@Piradoxlanieve No te imaginas la de veces al día que me dicen lo de "Pero no se puede comparar con modelos como Claude". He terminado colocando esto en la web:

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2 days ago

@9jrg @iamzellaso No lo creo, yo estoy usando contextos más altos y también tengo 16GB. Yo lo asocio más a los modelos y a que los agentes antiguamente no tenían buen soporte de tools, pero al menos con Qwen 3.6 con Llama.cpp funciona muy bien.

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2 days ago

@9jrg @iamzellaso Las cuantizaciones con número mas alto deberían ir mejor Lo de que fallen con las tools me pasaba también hace tiempo, pero al menos con qwen 3.6 va bastante bien y no falla.

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2 days ago

@9jrg @iamzellaso Funciona muy bien con OpenCode. Ahora estoy probando pi para probar otras herramientas y me resulta muy agradable el minimalismo que tiene.

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2 days ago

@mario21ic Nvidia 5060 ti 16GB, AMD Ryzen 7 5800x, 64GB RAM De momento, lo estoy probando para programar y construir componentes en diferentes contextos.