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Reference · AI Appliances

Local Office AI Appliance (reference profile): IA local y encaje para empresas

Una caja silenciosa de formato compacto para una sola oficina: suficiente para un asistente privado y RAG documental ligero sobre un modelo de 7–14B.

Esto es lo que significa el Local Office AI Appliance (reference profile) para una empresa que quiere ejecutar IA privada en hardware que controla: qué LLM abiertos encajan, qué agentes puede impulsar, el nivel de AI Business OS que le corresponde y si conviene ejecutar en local, en la nube o de forma híbrida.

39/100· Básico

Recommended on-prem appliance

Run it on a GB10 box with AI Business OS pre-installed

The simplest way to put a private AI workforce on-premise: a compact GB10 Grace Blackwell appliance with ~128 GB unified memory — from ASUS, Dell or NVIDIA — shipped by BrainOutput with BrainOS pre-installed, so it runs your agents the day it arrives.

Request this appliance →Indicative GB10-class specs — exact SKU, availability and pricing to verify.

Especificaciones de un vistazo

Memoria
16 GB
Tipo de memoria
GDDR6
Ancho de banda
450 GB/s
FP16 aprox.
80 TFLOPS
Arquitectura
Ada Lovelace
Proceso
TSMC 4N
Consumo
250 W
Año de lanzamiento
2024

Las especificaciones son cifras approximate. Perfil representativo construido en torno a una GPU de escritorio de 16GB en un chasis compacto. La rampa de acceso asequible a un AI Business OS privado para un equipo pequeño — empieza aquí y crece hacia agentes especializados.

Puntuaciones de compatibilidad con IA

Heurísticas transparentes de 0 a 100 que combinan memoria utilizable, ancho de banda y cómputo: orientación relativa, no pruebas de rendimiento.

IA local (general)39/100
RAG documental40/100
Agentes de código37/100
Multiagente33/100
Automatización de negocio37/100

LLMs compatibles

Modelos abiertos de chat, código y razonamiento de nuestro catálogo, evaluados para el Local Office AI Appliance (reference profile), los más adecuados primero.

  • DeepSeek-Coder V2 (class)
    DeepSeek · 16B · DeepSeek License

    Cabe en Q4_K_M (~11GB) con ~3.1GB de margen — alrededor de 1 instancia simultánea.

    Q4_K_M · ~11GBFunciona bien
  • StarCoder2 15B
    StarCoder · 15B · BigCode OpenRAIL-M

    Cabe en Q4_K_M (~10GB) con ~4.1GB de margen — alrededor de 1 instancia simultánea.

    Q4_K_M · ~10GBFunciona bien
  • Qwen2.5 14B
    Qwen · 14B · Apache-2.0

    Cabe en Q4_K_M (~10GB) con ~4.1GB de margen — alrededor de 1 instancia simultánea.

    Q4_K_M · ~10GBFunciona bien
  • Qwen3 14B
    Qwen · 14B · Apache-2.0

    Cabe en Q4_K_M (~10GB) con ~4.1GB de margen — alrededor de 1 instancia simultánea.

    Q4_K_M · ~10GBFunciona bien
  • Phi-3 Medium (14B)
    Phi · 14B · MIT

    Cabe en Q4_K_M (~9GB) con ~5.1GB de margen — alrededor de 1 instancia simultánea.

    Q4_K_M · ~9GBFunciona bien
  • Phi-4 (14B)
    Phi · 14B · MIT

    Cabe en Q4_K_M (~9GB) con ~5.1GB de margen — alrededor de 1 instancia simultánea.

    Q4_K_M · ~9GBFunciona bien
  • DeepSeek-R1 Distill 14B
    DeepSeek · 14B · MIT

    Cabe en Q4_K_M (~10GB) con ~4.1GB de margen — alrededor de 1 instancia simultánea.

    Q4_K_M · ~10GBFunciona bien
  • Qwen2.5-Coder 14B
    Qwen · 14B · Apache-2.0

    Cabe en Q4_K_M (~10GB) con ~4.1GB de margen — alrededor de 1 instancia simultánea.

    Q4_K_M · ~10GBFunciona bien

Ver el catálogo completo de modelos →

Mejores modelos por carga de trabajo de negocio

Mejor para agentes de código

Autocompletado, revisión y refactorización de código sobre código fuente privado.

Mejor para RAG / búsqueda

Responder sobre tus documentos con citas.

Mejor para automatización de negocio

Extracción de documentos y flujos de trabajo de back-office.

¿Bueno para un AI Business OS privado?

Sí — este es un host viable para un AI Business OS privado en despliegue de un solo asistente, ejecutando modelos como DeepSeek-Coder V2 (class) en hardware que tú controlas.

Consejo de mejora: Para modelos más grandes, contexto más largo o más agentes simultáneos, sube a una tarjeta de 24-48GB, una estación de trabajo multi-GPU, o absorbe los picos en la nube.

Modelo destacado que puede alojar: DeepSeek-Coder V2 (class).

Dónde se queda corto

  • El ancho de banda de memoria modesto limita el rendimiento de generación de tokens.

Agentes de negocio que tienen sentido

Cómo encaja esta máquina con los arquetipos de agentes principales de AI Business OS:

  • Agente de Atención al Cliente

    Responde a clientes a partir de tus documentos, redacta respuestas y clasifica tickets.

    Competente
  • Agente de Documentos / RAG

    Lee contratos, informes y wikis y responde con citas.

    Competente
  • Agente de Evidencia Legal (estilo DocMatch)

    Busca en expedientes y pruebas para localizar y enlazar evidencias.

    Asistencia en la nube
  • Agente de Hotel / Hostelería

    Gestiona la mensajería con huéspedes, reservas y la automatización de recepción.

    Competente
  • Agente de Contabilidad / Odoo

    Extrae facturas, concilia datos y dirige flujos de trabajo en el ERP.

    Asistencia en la nube
  • Agente de Programación / Ingeniería de Producto

    Autocompletado, revisión y refactorización de código en local sobre código fuente privado.

    Asistencia en la nube
  • Founder Ops / Centro de Mando del Negocio

    Una flota de agentes cooperando para llevar todo el negocio de forma privada.

    Asistencia en la nube

“Asistencia en la nube” significa ejecutarlo en local para cargas ligeras y absorber en la nube los trabajos más pesados. Consulta casos de uso de negocio para ver cómo se corresponde cada agente con el hardware.

Preguntas frecuentes

¿Es el Local Office AI Appliance (reference profile) bueno para ejecutar IA local?+

Obtiene 39/100 en nuestro Local AI Score (nivel Básico), según sus 16GB de memoria y el ancho de banda/cómputo disponibles. Eso lo hace adecuado para el nivel Starter del AI Business OS.

¿Qué LLMs puede ejecutar el Local Office AI Appliance (reference profile)?+

Con holgura: Mistral Small 24B (Q4_K_M), DeepSeek-Coder V2 (class) (Q4_K_M), StarCoder2 15B (Q4_K_M). Los modelos más grandes pueden funcionar con una cuantización más agresiva o repartiéndolos entre varios dispositivos.

¿Debería ejecutar la IA en local o en la nube en el Local Office AI Appliance (reference profile)?+

Se recomienda un enfoque híbrido. Se aprovecha mejor para asistentes locales ligeros, apoyándote en la nube para cualquier cosa grande — una vía de entrada rentable.

¿Puedo convertir el Local Office AI Appliance (reference profile) en un AI Business OS privado?+

Sí. AI Business OS puede ejecutarse en esta máquina en el nivel Starter, dándote agentes privados en tu propio hardware. Consulta la llamada a la acción de arriba para empezar.

Convierte el Local Office AI Appliance (reference profile) en un AI Business OS privado

Ejecuta tus propios agentes de IA en hardware que controlas: privado por diseño, sin datos por usuario saliendo de tus instalaciones. BrainOutput te ayuda a elegir la máquina adecuada y a convertirla en un AI Business OS en funcionamiento.

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