# Private LLM Chat de IA privado y sin censura para iPhone, iPad y Mac Sin Nube, Sin Seguimiento, Sin Inicios de Sesión. [![Download on the App Store](/app-store/download-badge/es/download.svg)](/download)[ Discord0 usuarios en línea ](/discord) [4.4·1604 valoraciones en el App Store](/reviews) ## Ejecuta IA sin conexión en tu iPhone, iPad y Mac Private LLM se ejecuta completamente en tu iPhone, iPad o Mac. Tus conversaciones nunca salen del dispositivo y no se requiere internet después de descargar el primer modelo. Sin cuentas, sin rastreo, sin registros. Una sola compra desbloquea la aplicación en todos los dispositivos Apple que poseas y en tu grupo de Family Sharing. ![Vista cercana de una pantalla de iPhone mostrando la interfaz de la aplicación Private LLM, donde se introduce un prompt de texto en una interfaz similar a un chat, destacando la capacidad de la aplicación para ejecutar modelos de lenguaje sofisticados localmente en el dispositivo para mejorar la privacidad y la funcionalidad sin conexión](/_astro/ios_prompt.q9DZ5858.webp) ## Ejecuta DeepSeek R1, Llama 3.3, Qwen3 y Gemma 3 de forma local Private LLM ejecuta los principales modelos de código abierto directamente en tus dispositivos Apple - DeepSeek R1 Distill, Llama 3.3 70B, Qwen3 4B, Phi 4, Google Gemma 3 y más. Cada conversación permanece en el dispositivo y cada modelo se cuantiza internamente para obtener la mejor calidad posible en tu hardware. [Encuentre el Mejor LLM de Código Abierto para Su Dispositivo](/es#models) ![Captura de pantalla de la aplicación Private LLM en un iPhone, mostrando una interfaz amigable con una lista de Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) descargables disponibles para uso sin conexión, mostrando una variedad de nombres de modelos y descripciones, enfatizando la capacidad de la aplicación para experiencias de IA personalizadas mientras destaca su privacidad y funcionalidad sin conexión.](/_astro/downloadable_models_ios.BmHBJGeb.webp) ## IA local en Siri y Apple Shortcuts - Sin código Private LLM se integra directamente con Siri y la aplicación Shortcuts. Crea flujos de trabajo impulsados por IA que resumen texto, generan redacciones o envían respuestas a cualquiera de las más de 70 aplicaciones que admiten la [especificación x-callback-url](https://x-callback-url.com/). No se requiere código. [Ver Apple Shortcuts creados por usuarios para Private LLM](/es/community-shortcuts) ![Un iPhone mostrando la interfaz de la aplicación Private LLM con una integración de Apple Shortcut, mostrando una experiencia de usuario sin fisuras para personalizar las interacciones de IA en iOS](/_astro/shortcuts.CRkFn8Aq.webp) ## Una sola compra, sin suscripciones - Family Sharing para seis Olvídate de las suscripciones por una opción más inteligente con Private LLM. Una sola compra desbloquea la aplicación en todas las plataformas de Apple—iPhone, iPad y Mac—mientras habilita Family Sharing para hasta seis familiares. Este enfoque no solo simplifica el acceso sino que también amplifica el valor de tu inversión, haciendo que la privacidad digital y la inteligencia estén universalmente disponibles en tu familia. ![Captura de pantalla de la interfaz de Private LLM en macOS, mostrando a un usuario tecleando un prompt en el campo de entrada de texto de la aplicación, listo para recibir respuestas instantáneas y sin conexión del modelo de lenguaje local](/_astro/macos_prompt.DfGFHq6k.webp) ## Herramientas de escritura con IA integradas en macOS Selecciona cualquier texto en cualquier aplicación de macOS, haz clic derecho y Private LLM lo reescribe, resume o corrige - completamente en el dispositivo. Compatible con inglés y los principales idiomas de Europa occidental. ![Captura de pantalla mostrando la integración de Private LLM dentro del menú de servicios integrados al sistema de macOS.](/_astro/macos-service-menu.B1QmQmpp.webp) ## Creado por dos ingenieros, no por capitalistas de riesgo Private LLM está creado por dos ingenieros en la UE - autofinanciado, sin fondos de capital de riesgo, sin hojas de ruta de growth hacking. Somos la única aplicación en la App Store con cuantización OmniQuant y GPTQ, que producen resultados considerablemente mejores que la cuantización RTN utilizada por MLX y las aplicaciones basadas en llama.cpp como Ollama y LM Studio. Respondemos ante los usuarios, no ante los inversores - por eso tus datos permanecen en el dispositivo y siempre lo harán. ![Un iPhone mostrando la interfaz de la aplicación Private LLM con una integración de Apple Shortcut, mostrando una experiencia de usuario sin fisuras para personalizar las interacciones de IA en iOS](/_astro/independent-devs.nPY4P8E5.png) Del App Store ## Reseñas reales de usuarios de iPhone y Mac > “This is a private AI app created by developers performing constant updates and not charging a subscription. That is rare nowadays! Bravo, looking forward to the updates as this continues to improve!” 🇺🇸8parental8 · Reseña del App Store Reseña 1 de 5 [Lee las reseñas del App Store](/reviews) ## Cuantización OmniQuant y GPTQ: Mejores resultados, menos memoria Private LLM utiliza la cuantización [OmniQuant](https://arxiv.org/abs/2308.13137) y GPTQ. Cuando los LLM se cuantizan para la inferencia en el dispositivo, los valores de peso atípicos perjudican la calidad de generación de texto. OmniQuant modula los pesos atípicos con un mecanismo de recorte entrenable basado en optimización que minimiza el error de cuantización. GPTQ utiliza información aproximada de segundo orden (Hessiana) para minimizar el error de reconstrucción en los pesos que más importan. La cuantización RTN afín utilizada por aplicaciones basadas en MLX como LM Studio, y las variantes RTN por bloques utilizadas por aplicaciones basadas en llama.cpp como Ollama, omiten este tipo de optimización por peso - razón por la cual esas aplicaciones producen resultados de menor calidad en el mismo hardware de Apple. Exploramos constantemente métodos de cuantización avanzados, un trabajo que las aplicaciones wrapper creadas sobre motores de inferencia de terceros no pueden asumir. OmniQuant y GPTQ, combinados con kernels de Metal optimizados y específicos para cada modelo, permiten a Private LLM ofrecer una generación de texto rápida y de alta calidad en el hardware de Apple. [Private LLM vs. Ollama](/compare/ollama-vs-private-llm) ## Descargue los Mejores LLMs de Código Abierto iOS ### Modelos Basados en Qwen3 4B Para iPhones/iPads con 6GB+ de RAM [Qwen3 4B Instruct 2507](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507)[Qwen3 4B Instruct 2507 Abliterated (Uncensored)](https://huggingface.co/huihui-ai/Huihui-Qwen3-4B-Instruct-2507-abliterated)[Josiefied Qwen3 4B Instruct 2507 (Uncensored)](https://huggingface.co/Goekdeniz-Guelmez/Josiefied-Qwen3-4B-Instruct-2507-gabliterated-v1)[Qwen3 4B Instruct 2507 Heretic (Uncensored)](https://huggingface.co/p-e-w/Qwen3-4B-Instruct-2507-heretic)[Qwen3 4B Instruct 2507 Heretic NoSlop (Uncensored)](https://huggingface.co/numen-tech/Qwen3-4B-Instruct-2507-heretic-noslop-GPTQ-Int4) ### Modelos Basados en DeepSeek R1 Distill Para iPhones/iPads con 8GB+ de RAM [DeepSeek R1 Distill Llama 8B](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B)[DeepSeek R1 Distill Qwen 7B](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B)[DeepSeek R1 Distill Llama 8B Abliterated (Uncensored)](https://huggingface.co/huihui-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-abliterated) ### Modelos Basados en DeepSeek R1 Distill Para iPhones/iPads con 16GB+ de RAM [DeepSeek R1 Distill Qwen 14B](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B) ### Modelos Basados en Meta Llama 3.2 3B Para iPhones/iPads con 6GB+ de RAM [Meta Llama 3.2 3B Instruct 🦙](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct)[Llama 3.2 3B Instruct Abliterated 🦙 (Uncensored)](https://huggingface.co/huihui-ai/Llama-3.2-3B-Instruct-abliterated)[Llama 3.2 3B Instruct Uncensored 🦙](https://huggingface.co/chuanli11/Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored)[Hermes 3 Llama 3.2 3B](https://huggingface.co/NousResearch/Hermes-3-Llama-3.2-3B)[FuseChat Llama 3.2 3B Instruct](https://huggingface.co/FuseAI/FuseChat-Llama-3.2-3B-Instruct)[Dolphin 3.0 Llama 3.2 3B 🐬 (Uncensored)](https://huggingface.co/cognitivecomputations/Dolphin3.0-Llama3.2-3B) ### Modelos Basados en Meta Llama 3.2 1B Para iPhones/iPads con 4GB+ de RAM [Meta Llama 3.2 1B Instruct 🦙](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct)[Llama 3.2 1B Instruct Abliterated 🦙 (Uncensored)](https://huggingface.co/huihui-ai/Llama-3.2-1B-Instruct-abliterated)[FuseChat Llama 3.2 1B Instruct](https://huggingface.co/FuseAI/FuseChat-Llama-3.2-1B-Instruct)[Dolphin 3.0 Llama 3.2 1B 🐬 (Uncensored)](https://huggingface.co/cognitivecomputations/Dolphin3.0-Llama3.2-1B) ### Modelos Basados en Google Gemma 3 1B Para iPhones/iPads con 4GB+ de RAM [Gemma 3 1B IT 💎](https://huggingface.co/google/gemma-3-1b-it)[Gemma 3 1B IT Abliterated (Uncensored)](https://huggingface.co/mlabonne/gemma-3-1b-it-abliterated)[Amoral Gemma 3 1B v2 (Uncensored)](https://huggingface.co/soob3123/amoral-gemma3-1B-v2) ### Modelos Basados en Google Gemma 2 9B Para iPhones/iPads con 16GB+ de RAM [Gemma-2 9B IT 💎](https://huggingface.co/google/gemma-2-9b-it)[Gemma-2 9B IT SPPO Iter3](https://huggingface.co/UCLA-AGI/Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3)[Tiger Gemma 9B v3 🐅 (Uncensored)](https://huggingface.co/TheDrummer/Tiger-Gemma-9B-v3)[FuseChat Gemma 2 9B Instruct](https://huggingface.co/FuseAI/FuseChat-Gemma-2-9B-Instruct)[Gemma 2 Ifable 9B (Creative Writing)](https://huggingface.co/ifable/gemma-2-Ifable-9B) ### Modelos Basados en Google Gemma 2 2B Para iPhones/iPads con 4GB+ de RAM [Gemma-2 2B IT 💎](https://huggingface.co/google/gemma-2-2b-it)[SauerkrautLM Gemma-2 2B IT](https://huggingface.co/VAGOsolutions/SauerkrautLM-gemma-2-2b-it) ### Modelos Basados en Meta Llama 3.1 8B Para iPhones/iPads con 8GB+ de RAM [Meta Llama 3.1 8B Instruct 🦙](https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct)[Meta Llama 3.1 8B Instruct Abliterated 🦙(Uncensored)](https://huggingface.co/mlabonne/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated)[Hermes 3 Llama 3.1 8B](https://huggingface.co/NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-8B)[FuseChat Llama 3.1 8B Instruct](https://huggingface.co/FuseAI/FuseChat-Llama-3.1-8B-Instruct)[Llama 3.1 8B Lexi Uncensored V2 (Therapy/Role-Play)](https://huggingface.co/Orenguteng/Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2)[Dolphin 3.0 Llama 3.1 8B 🐬 (Uncensored)](https://huggingface.co/cognitivecomputations/Dolphin3.0-Llama3.1-8B)[Meta Llama 3.1 8B Survive V3 (Survival Specialist)](https://huggingface.co/lolzinventor/Meta-Llama-3.1-8B-SurviveV3)[Llama 3.1 8B UltraMedical 🏥 (Biomedical)](https://huggingface.co/TsinghuaC3I/Llama-3.1-8B-UltraMedical) ### Modelos Basados en Meta Llama 3 8B Para iPhones/iPads con 6GB+ de RAM [Meta Llama 3 8B Instruct 🦙](https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct)[Meta Llama 3 8B Instruct Abliterated v3 (Uncensored)](https://huggingface.co/failspy/Meta-Llama-3-8B-Instruct-abliterated-v3)[NeuralDaredevil 8B Abliterated (Uncensored)](https://huggingface.co/mlabonne/NeuralDaredevil-8B-abliterated)[Llama 3 8B Instruct MopeyMule](https://huggingface.co/failspy/Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule)[Llama 3 WhiteRabbitNeo 8B v2.0](https://huggingface.co/WhiteRabbitNeo/Llama-3-WhiteRabbitNeo-8B-v2.0)[Hermes 2 Theta Llama 3 8B](https://huggingface.co/NousResearch/Hermes-2-Theta-Llama-3-8B)[LLaMA3-iterative-DPO-final](https://huggingface.co/RLHFlow/LLaMA3-iterative-DPO-final)[Hathor\_Stable-v0.2-L3-8B](https://huggingface.co/Nitral-AI/Hathor_Stable-v0.2-L3-8B)[Openchat 3.6 8B 20240522](https://huggingface.co/openchat/openchat-3.6-8b-20240522)[Dolphin 2.9 Llama 3 8B (Uncensored) 🐬](https://huggingface.co/cognitivecomputations/dolphin-2.9-llama3-8b)[Llama 3 Smaug 8B](https://huggingface.co/abacusai/Llama-3-Smaug-8B)[Hermes 2 Pro Llama 3 8B ☤](https://huggingface.co/NousResearch/Hermes-2-Pro-Llama-3-8B)[OpenBioLLM-8B 🧬 (Biomedical)](https://huggingface.co/aaditya/Llama3-OpenBioLLM-8B)[L3 Umbral Mind RP v3.0 8B 🌓](https://huggingface.co/Casual-Autopsy/L3-Umbral-Mind-RP-v3.0-8B)[Llama 3 Instruct 8B SPPO Iter3](https://huggingface.co/UCLA-AGI/Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3) ### Modelos Basados en Qwen 2.5 Para iPhones/iPads con 4GB+ de RAM [Qwen 2.5 0.5B Unquantized](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct)[Qwen 2.5 Coder 0.5B Unquantized](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct)[Dolphin 3.0 Qwen 2.5 0.5B 🐬 (Uncensored)](https://huggingface.co/cognitivecomputations/Dolphin3.0-Qwen2.5-0.5B)[Qwen 2.5 1.5B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct)[Qwen 2.5 Coder 1.5B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct)[EVA-D Qwen2.5 1.5B v0.0 (Role-Play/Story Writing)](https://huggingface.co/EVA-UNIT-01/EVA-D-Qwen2.5-1.5B-v0.0)[Dolphin 3.0 Qwen 2.5 1.5B 🐬 (Uncensored)](https://huggingface.co/cognitivecomputations/Dolphin3.0-Qwen2.5-1.5B)[Qwen 2.5 3B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct)[Qwen 2.5 Coder 3B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Coder-3B-Instruct)[Dolphin 3.0 Qwen 2.5 3B 🐬 (Uncensored)](https://huggingface.co/cognitivecomputations/Dolphin3.0-Qwen2.5-3b) ### Modelos Basados en Qwen 2.5 Para iPhones/iPads con 8GB+ de RAM [Qwen 2.5 7B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct)[FuseChat Qwen 2.5 7B Instruct](https://huggingface.co/FuseAI/FuseChat-Qwen-2.5-7B-Instruct)[EVA Qwen2.5 7B v0.1 (Role-Play/Story Writing)](https://huggingface.co/EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-7B-v0.1)[OpenHands LM 7B v0.1 (Coding)](https://huggingface.co/all-hands/openhands-lm-7b-v0.1) ### Modelos Basados en Qwen 2.5 Para iPhones/iPads con 8GB+ de RAM [Qwen 2.5 Coder 7B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct) ### Modelos Basados en Qwen 2.5 14B Para iPhones/iPads con 16GB+ de RAM [Qwen 2.5 Coder 14B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct)[EVA Qwen2.5 14B v0.2 (Role-Play/Story Writing)](https://huggingface.co/EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-14B-v0.2) ### Modelos Basados en Phi-3 Mini 3.8B Para iPhones/iPads con 6GB+ de RAM [Phi-3 Mini 4K Instruct](https://huggingface.co/microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct)[Kappa-3 Phi Abliterated (Uncensored)](https://huggingface.co/failspy/kappa-3-phi-abliterated) ### Modelos Basados en Google Gemma Para iPhones/iPads con 8GB+ de RAM [Gemma 2B IT 💎](https://huggingface.co/google/gemma-2b-it/)[Gemma 1.1 2B IT 💎](https://huggingface.co/google/gemma-1.1-2b-it) ### Modelos Basados en Mistral 7B Para iPhones/iPads con 6GB+ de RAM [Mistral 7B Instruct v0.3](https://huggingface.co/mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3)[Mistral 7B Instruct v0.2](https://huggingface.co/mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2)[OpenHermes 2.5 Mistral 7B ☤](https://huggingface.co/teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B)[Hermes 2 Pro Mistral 7B ☤](https://huggingface.co/NousResearch/Hermes-2-Pro-Mistral-7B)[RakutenAI 7B Chat 🇯🇵](https://huggingface.co/Rakuten/RakutenAI-7B-chat)[openchat-3.5-0106 7B 💬](https://huggingface.co/openchat/openchat-3.5-0106)[CodeNinja 1.0 OpenChat 7B 🥷](https://huggingface.co/beowolx/CodeNinja-1.0-OpenChat-7B)[Starling LM 7B Beta 🐤](https://huggingface.co/Nexusflow/Starling-LM-7B-beta)[Dolphin 2.8 Mistral 7B v0.2 (Uncensored) 🐬](https://huggingface.co/cognitivecomputations/dolphin-2.8-mistral-7b-v02)[DictaLM 2.0 Instruct 🇮🇱](https://huggingface.co/dicta-il/dictalm2.0-instruct) ### Modelos Basados en Llama 2 7B Para iPhones/iPads con 6GB+ de RAM [Airoboros l2 7b 3.0](https://huggingface.co/jondurbin/airoboros-l2-7b-3.0)[Spicyboros 7b 2.2 🌶️](https://huggingface.co/jondurbin/spicyboros-7b-2.2) ### Modelos Basados en Phi-2 3B Para iPhones/iPads con 4GB+ de RAM [Phi-2 Orange 🍊](https://huggingface.co/rhysjones/phi-2-orange)[Dolphin 2.6 Phi-2 (Uncensored) 🐬](https://huggingface.co/cognitivecomputations/dolphin-2_6-phi-2)[Phi-2 Super 🤖](https://huggingface.co/abacaj/phi-2-super)[Phi-2 Orange v2 🍊](https://huggingface.co/rhysjones/phi-2-orange-v2) ### Modelos Basados en H2O Danube Para iPhones/iPads con 4GB+ de RAM [H2O Danube 1.8B Chat](https://huggingface.co/h2oai/h2o-danube-1.8b-chat) ### Modelos Basados en StableLM 3B Para iPhones/iPads con 4GB+ de RAM [StableLM 2 Zephyr 1.6B 🪁](https://huggingface.co/stabilityai/stablelm-2-zephyr-1_6b)[Nous-Capybara-3B V1.9](https://huggingface.co/NousResearch/Nous-Capybara-3B-V1.9)[Rocket 3B 🚀](https://huggingface.co/pansophic/rocket-3B) ### Modelos Basados en TinyLlama 1.1B Para iPhones/iPads con 4GB+ de RAM [TinyLlama 1.1B Chat 🦙](https://huggingface.co/TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0)[TinyDolphin 2.8 1.1B Chat 🐬](https://huggingface.co/cognitivecomputations/TinyDolphin-2.8-1.1b) ### Modelos Basados en Yi 6B Para iPhones/iPads con 6GB+ de RAM [Yi 6B Chat 🇨🇳](https://huggingface.co/01-ai/Yi-6B-Chat) macOS ### Modelos Basados en DeepSeek R1 Distill Para Apple Silicon Macs con 16GB+ de RAM [DeepSeek R1 Distill Llama 8B](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B)[DeepSeek R1 Distill Llama 8B Abliterated (Uncensored)](https://huggingface.co/huihui-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-abliterated)[DeepSeek R1 Distill Qwen 7B](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B)[DeepSeek R1 Distill Qwen 14B](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B) ### Modelos Basados en DeepSeek R1 Distill Para Apple Silicon Macs con 32GB+ de RAM [Fuse O1 DeepSeek R1 QwQ SkyT1 32B](https://huggingface.co/FuseAI/FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-32B-Preview)[DeepSeek R1 Distill Qwen 32B Abliterated (Uncensored)](https://huggingface.co/huihui-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-abliterated) ### Modelos Basados en DeepSeek R1 Distill Para Apple Silicon Macs con 48GB+ de RAM [DeepSeek R1 Distill Llama 70B](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B)[R1 1776 Distill Llama 70B](https://huggingface.co/perplexity-ai/r1-1776-distill-llama-70b) ### Modelos Basados en Google Gemma 3 1B Para Apple Silicon Macs con 8GB+ de RAM [Gemma 3 1B IT 💎](https://huggingface.co/google/gemma-3-1b-it)[Gemma 3 1B IT Abliterated (Uncensored)](https://huggingface.co/mlabonne/gemma-3-1b-it-abliterated)[Amoral Gemma 3 1B v2 (Uncensored)](https://huggingface.co/soob3123/amoral-gemma3-1B-v2) ### Modelos Basados en Phi-4 14B Para Apple Silicon Macs con 16GB+ de RAM [Phi-4](https://huggingface.co/microsoft/phi-4) ### Modelos Basados en Meta Llama 3.3 70B Para Apple Silicon Macs con 48GB+ de RAM [Meta Llama 3.3 70B Instruct 🦙](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct)[Llama 3.3 70B Instruct Abliterated (Uncensored)](https://huggingface.co/huihui-ai/Llama-3.3-70B-Instruct-abliterated)[EVA LLaMA 3.33 70B v0.1 (Role-Play/Story Writing)](https://huggingface.co/EVA-UNIT-01/EVA-LLaMA-3.33-70B-v0.1)[Llama 3.3 70B Euryale v2.3 (Role-Play/Story Writing)](https://huggingface.co/Sao10K/L3.3-70B-Euryale-v2.3) ### Modelos Basados en Meta Llama 3.2 3B Para Apple Silicon Macs con 8GB+ de RAM [Meta Llama 3.2 3B Instruct 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