Guía práctica para configurar Qwen3.8-27B como modelo de inteligencia artificial local para programación mediante OpenCode y Ollama, prestando especial atención a equipos equipados con una GPU de 16 GB de VRAM.

El tutorial muestra cómo elegir y probar diferentes cuantizaciones GGUF del modelo, comparando variantes de 3,69, 3,94, 4,13 y 4,37 bits por peso, y analiza el efecto que tienen sobre el consumo de memoria, la velocidad y el reparto de trabajo entre GPU y CPU. Se realizan pruebas con ventanas de contexto de 64K, 80K, 96K y 128K tokens, determinando hasta dónde puede mantenerse el modelo íntegramente en la GPU y cuándo comienza el offloading hacia la CPU.

También explica cómo crear y modificar los Modelfile de Ollama, comprobar la carga mediante ollama ps e incorporar las distintas variantes de Qwen3.8-27B a la configuración de OpenCode utilizando la API compatible con OpenAI de Ollama. Incluye configuración para Linux, equivalentes para Windows y WSL, acceso a Ollama desde otro equipo de la red y recomendaciones prácticas para equilibrar calidad, velocidad y tamaño de contexto.

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