Descubre los mejores mini PC para ejecutar OpenClaw y modelos de IA locales en 2026. Comparamos Mac Mini, AMD Ryzen AI e Intel con precios y rendimiento.
Mejores mini PC para OpenClaw y LLM locales en 2026
Ejecutar modelos de lenguaje grandes (LLM) de forma local ha pasado de ser un experimento de nicho a una tendencia cada vez más popular. La preocupación por la privacidad, los costes recurrentes de las suscripciones y el deseo de contar con una IA disponible 24/7 sin depender de internet han impulsado este cambio.
Herramientas como OpenClaw han acelerado esta transición al convertir simples chatbots en agentes autónomos capaces de controlar tu ordenador, realizar tareas reales y funcionar de manera continua en hardware dedicado.
En este contexto, los mini PC se han convertido en el punto ideal de equilibrio: son compactos, silenciosos, eficientes energéticamente y cada vez más potentes, con configuraciones de gran cantidad de RAM y aceleradores dedicados para IA. Ya sea que combines OpenClaw con modelos locales a través de Ollama para máxima privacidad, o que uses APIs en la nube para mayor capacidad, el mini PC que elijas determinará qué tamaño de modelo podrás ejecutar con comodidad y qué tan fluida será la inferencia en el uso diario.
Esta guía se centra en las mejores opciones actuales que equilibran rendimiento, capacidad de memoria RAM (el factor más importante para el tamaño de los LLM) y relación calidad-precio, todo con contexto real para cargas de trabajo con OpenClaw.
Qué es OpenClaw y por qué los mini PC están explotando en popularidad
OpenClaw (anteriormente conocido como Clawdbot y Moltbot) es un framework de agente de IA de código abierto y autoalojado que funciona en tu propio hardware. Permite conectar aplicaciones de mensajería como WhatsApp, Telegram, Discord, Slack o iMessage con potentes modelos de lenguaje.
Pero va más allá de un simple chatbot: OpenClaw puede controlar activamente tu ordenador. Puede abrir el navegador, gestionar archivos, enviar correos electrónicos, programar eventos, recopilar datos o encadenar múltiples acciones en automatizaciones complejas.
Lanzado a finales de 2025 y renombrado a OpenClaw a principios de 2026, se volvió viral rápidamente tras acumular cientos de miles de estrellas en GitHub y una enorme repercusión en redes sociales. El atractivo principal: un asistente verdaderamente autónomo que funciona como si una persona estuviera frente a tu teclado, disponible las 24 horas del día.
A diferencia de los agentes que dependen exclusivamente de la nube, OpenClaw puede conectarse a LLM locales mediante Ollama, eliminando costes de API y manteniendo todos tus datos en tu propio equipo.
El framework en sí es ligero, pero el rendimiento depende completamente del modelo utilizado. Ejecutar modelos cuantizados pequeños (7B–14B parámetros) es posible con hardware modesto. Sin embargo, modelos más grandes (32B–70B o superiores) requieren grandes cantidades de RAM para cargarse completamente en memoria y ofrecer una generación de tokens fluida.
Aquí es donde brillan los mini PC modernos: muchos ya ofrecen configuraciones de 32GB, 64GB e incluso 128GB en chasis compactos diseñados para funcionar permanentemente encendidos.
Los Apple Mac Mini ganaron popularidad inicial gracias a su arquitectura de memoria unificada y al framework MLX, que permite inferencia muy rápida en modelos medianos y grandes sin apenas usar memoria virtual. Poco después, los mini PC con AMD Ryzen AI en Windows comenzaron a destacar al ofrecer mayores capacidades de RAM y un excelente rendimiento de iGPU/NPU para cargas con Ollama.
El resultado: una nueva categoría de dispositivos dedicados exclusivamente a la IA, pequeños servidores personales siempre activos y silenciosos.
Mejores mini PC para IA: Tabla comparativa
| Modelo | Chip | RAM | NPU (TOPS) | GPU | Precio aproximado |
|---|---|---|---|---|---|
| GEEKOM A9 Max | AMD Ryzen AI 9 HX 370 | 32GB DDR5 (ampliable) | ~80 | Radeon 890M | $1,099 |
| Beelink SER9 Pro | AMD Ryzen AI 9 HX 370 | 32GB LPDDR5X | ~80 | Radeon 890M | $929 |
| Apple Mac Mini M4 Pro | Apple M4 Pro | 24GB unificada | ~38 | GPU 16 núcleos | $1,319 |
| MINISFORUM M1 Pro | Intel Core Ultra 9 285H | 64GB DDR5 | ~99 | Arc 140T | $1,295 |
| MINISFORUM AI X1 Pro | AMD Ryzen AI 9 HX 370 | 64GB DDR5 | ~80 | Radeon 890M | $1,321 |
| Beelink GTR9 Pro | AMD Ryzen AI Max+ 395 | 128GB | ~126 | Radeon iGPU gama alta | $2,699 |
| Apple Mac Mini M4 (base) | Apple M4 | 24GB unificada | ~38 | GPU 10 núcleos | $904 |
(Precios en dólares — Amazon USA.)
Los mejores mini PC para OpenClaw y modelos de IA locales
Con el auge de agentes autoalojados como OpenClaw, elegir un mini PC depende principalmente del tamaño de los modelos que quieras ejecutar y de si priorizas silencio, capacidad de ampliación o potencia bruta.
Las opciones que analizamos cubren todo el espectro actual: desde configuraciones más asequibles para empezar con modelos 14B–34B, hasta auténticas bestias con 64GB o 128GB capaces de ejecutar modelos 70B+ sin necesidad de una cuantización agresiva.
1. GEEKOM A9 Max (Ryzen AI 9 HX 370, 32GB RAM)
La mejor relación calidad-precio en mini PC Windows para IA
| Especificación | Detalle |
|---|---|
| Chip | AMD Ryzen AI 9 HX 370 |
| CPU | 12 núcleos / 24 hilos (hasta 5.1 GHz) |
| NPU | ~80 TOPS |
| GPU | Radeon 890M |
| RAM | 32GB DDR5 estándar (ampliable) |
| Almacenamiento | SSD de 2TB |
| Sistema operativo | Windows 11 Pro |
| Precio aproximado | ~$1,099 (frecuentemente en oferta) |
El A9 Max utiliza módulos DDR5 SODIMM estándar en lugar de memoria soldada, lo que significa que puedes ampliar la RAM en el futuro. Esto es poco común en mini PCs y representa una ventaja real si más adelante necesitas pasar de 32GB a 64GB o más.
Con el mismo Ryzen AI 9 HX 370 que modelos más caros, ofrece un rendimiento sólido en modelos 32B–34B con alta cuantización y velocidades respetables en 70B Q3/Q4, normalmente entre 25 y 40 tokens por segundo en configuraciones optimizadas. El SSD de 2TB es generoso y permite almacenar múltiples modelos grandes sin preocuparte por el espacio.
La calidad de construcción es buena y cuenta con garantía de tres años. En conectividad incluye doble 2.5GbE, USB4 y WiFi 7. Se mantiene fresco y relativamente silencioso en cargas habituales de IA, con un consumo energético contenido frente a opciones más potentes.
Por su precio —especialmente cuando está en oferta— ofrece una de las mejores relaciones rendimiento/precio para IA local en Windows.
Ideal para: Usuarios que empiezan en IA local y buscan equilibrio entre potencia, posibilidad de ampliación y excelente relación calidad-precio.
| Pros | Contras |
|---|---|
| RAM DDR5 ampliable y SSD amplio de 2TB | 32GB pueden quedarse cortos para 70B sin cuantización agresiva |
| Gran relación rendimiento/precio y garantía de 3 años | Menos puertos premium que algunos competidores |
| Silencioso y eficiente en cargas típicas de IA |
2. Beelink SER9 Pro (Ryzen AI 9 HX 370, 32GB RAM)
La opción AMD potente más asequible
| Especificación | Detalle |
|---|---|
| Chip | AMD Ryzen AI 9 HX 370 |
| CPU | 12 núcleos / 24 hilos (hasta 5.1 GHz) |
| NPU | ~80 TOPS |
| GPU | Radeon 890M |
| RAM | 32GB LPDDR5X (8000 MHz) |
| Almacenamiento | SSD PCIe 4.0 de 1TB |
| Sistema operativo | Windows 11 Pro |
| Precio aproximado | ~$929 |
Por debajo de los $1,000, el SER9 Pro ofrece el mismo Ryzen AI 9 HX 370 presente en modelos más caros, acompañado de memoria LPDDR5X de alta velocidad. Esto se traduce en un rendimiento excelente en modelos de 32B–34B parámetros, alcanzando normalmente entre 40 y 60 tokens por segundo en Ollama, además de un desempeño sólido en configuraciones 70B cuantizadas sin recurrir inmediatamente al swap.
Incluye micrófono y altavoces integrados, algo muy práctico para experimentar con asistentes de voz o proyectos de IA conversacional con entrada y salida de audio.
El chasis compacto se mantiene relativamente silencioso en la mayoría de cargas de trabajo, con consumo energético eficiente. En conectividad cuenta con USB4, WiFi 7 y opciones modernas, aunque solo integra 1TB de almacenamiento de base (ampliable mediante ranura adicional M.2).
El principal punto a considerar es que la RAM está soldada, por lo que no se puede ampliar más allá de los 32GB.
Ideal para: Entusiastas con presupuesto ajustado que quieren potencia AMD de última generación para modelos medianos y experimentos con IA por voz sin superar los $1,000.
| Pros | Contras |
|---|---|
| Excelente precio para el rendimiento del HX 370 | RAM soldada y no ampliable |
| Buen desempeño en modelos 32B y 70B cuantizados | Solo 1TB de almacenamiento base (aunque ampliable) |
| Funcionamiento silencioso en uso típico |
3. Apple Mac Mini M4 Pro (24GB de memoria unificada, 2024)
Mejor opción para usuarios del ecosistema Apple
| Especificación | Detalle |
|---|---|
| Chip | Apple M4 Pro |
| CPU | 12 núcleos (8 rendimiento, 4 eficiencia) |
| GPU | 16 núcleos |
| Neural Engine | 16 núcleos (hasta 38 TOPS) |
| RAM | 24GB de memoria unificada |
| Almacenamiento | SSD de 512GB |
| Sistema operativo | macOS Sequoia (o posterior) |
| Precio aproximado | ~$1,319 |
El Mac Mini M4 Pro destaca en cargas de trabajo de IA local gracias a su arquitectura de memoria unificada, que permite que CPU, GPU y Neural Engine compartan los 24GB completos sin las limitaciones tradicionales de la VRAM. Esto facilita cargar modelos cuantizados de hasta 32B parámetros completamente en memoria, logrando velocidades de generación que suelen situarse entre 50 y 80 tokens por segundo en frameworks optimizados para Apple Silicon como MLX. Ollama también funciona muy bien, aunque MLX suele ofrecer un rendimiento ligeramente superior en inferencias repetidas gracias a su mejor uso de Metal y la caché.
En pruebas reales, esta configuración maneja modelos de 14B con ventanas de contexto largas sin esfuerzo, incluso con herramientas de desarrollo o el navegador abiertos en segundo plano. El salto al chip Pro frente al M4 base aporta mayor ancho de banda de memoria (alrededor de 273GB/s) y más núcleos GPU, lo que se traduce en procesamiento de prompts más rápido y mejor rendimiento en tareas como generación de imágenes.
En cuanto a temperatura y ruido, el equipo se mantiene prácticamente silencioso incluso bajo carga sostenida. El consumo energético suele mantenerse por debajo de los 50W durante tareas de IA, lo que lo convierte en una excelente opción para uso 24/7.
Para quienes ya están dentro del ecosistema Apple, la experiencia es especialmente fluida: configuración sencilla, excelente optimización y buena integración con funciones de Apple Intelligence para procesamiento en el dispositivo. No es la opción más económica para empezar en IA local, pero combina eficiencia, estabilidad y rendimiento de forma difícil de igualar.
Ideal para: Desarrolladores y entusiastas del ecosistema Apple que buscan inferencia local rápida y silenciosa en modelos medianos y grandes, sin depender de swap constante.
| Pros | Contras |
|---|---|
| La memoria unificada permite cargar modelos grandes sin swap | RAM y almacenamiento no ampliables |
| Funcionamiento completamente silencioso incluso bajo carga | Precio más alto que mini PCs Windows con especificaciones similares |
| Excelente optimización con MLX y buen soporte para Ollama |
4. MINISFORUM M1 Pro (Intel Core Ultra 9 285H, 64GB RAM)
La mejor alternativa Intel con gran capacidad de expansión
| Especificación | Detalle |
|---|---|
| Chip | Intel Core Ultra 9 285H |
| CPU | 16 núcleos / 16 hilos (hasta 5.4 GHz) |
| NPU | Hasta 99 TOPS (aceleración IA combinada) |
| GPU | Intel Arc 140T |
| RAM | 64GB DDR5 |
| Almacenamiento | SSD de 2TB |
| Sistema operativo | Windows 11 Pro |
| Precio aproximado | ~$1,295 |
El MINISFORUM M1 Pro destaca como una de las pocas mini PC Intel de alto rendimiento con 64GB de RAM y puerto OCuLink, lo que le da una vía clara de expansión mediante GPU externa si las necesidades de inferencia superan la capacidad de la Intel Arc 140T integrada.
El Core Ultra 9 285H ofrece un rendimiento sólido en modelos de 70B parámetros con cuantización moderada, especialmente utilizando optimizaciones como OpenVINO o IPEX-LLM. En este tipo de entornos puede alcanzar entre 30 y 50 tokens por segundo, mientras que los 64GB de DDR5 permiten mantener contextos amplios cargados en memoria sin depender constantemente del swap.
Un punto diferencial interesante es la inclusión de altavoces y micrófono integrados, lo que facilita probar asistentes de voz o modelos multimodales sin necesidad de periféricos adicionales.
El sistema de refrigeración con doble ventilador maneja bien cargas sostenidas, aunque puede generar ruido notable cuando se lleva al máximo durante sesiones largas de inferencia. En conectividad es muy completo: doble USB4, soporte para múltiples pantallas y WiFi 7, lo que lo convierte también en un excelente reemplazo de escritorio más allá del uso en IA.
Ideal para: Usuarios que prefieren el ecosistema Intel, trabajan con herramientas optimizadas para OpenVINO o buscan una mini PC ampliable mediante OCuLink para futuro crecimiento.
| Pros | Contras |
|---|---|
| 64GB de RAM y GPU Intel Arc competente para modelos 70B | El rendimiento en LLM puede quedar por detrás de AMD o Apple en algunos frameworks |
| Puerto OCuLink para expansión con eGPU | Ruido perceptible bajo carga máxima |
| 2TB de almacenamiento y excelente conectividad |
5. MINISFORUM AI X1 Pro (Ryzen AI 9 HX 370, 64GB RAM)
Excelente opción intermedia para modelos 70B
| Especificación | Detalle |
|---|---|
| Chip | AMD Ryzen AI 9 HX 370 |
| CPU | 12 núcleos / 24 hilos (hasta 5.1 GHz) |
| NPU | ~80 TOPS |
| GPU | Radeon 890M |
| RAM | 64GB DDR5 |
| Almacenamiento | SSD PCIe 4.0 de 1TB |
| Sistema operativo | Windows 11 Pro |
| Precio aproximado | ~$1,321 |
Uno de los mayores diferenciales del X1 Pro es su puerto OCuLink, que permite conectar una GPU externa mediante PCIe 4.0 x4. Esto abre la puerta a futuras ampliaciones si más adelante decides añadir una tarjeta gráfica dedicada para acelerar aún más inferencias o incluso entrenamiento ligero.
Con 64GB de RAM DDR5 y la Radeon 890M integrada, puede ejecutar modelos de 70B en Q4 o Q5 con bastante comodidad, ofreciendo velocidades de entre 30 y 45 tokens por segundo en Ollama u herramientas similares, dejando margen para multitarea.
Además, soporta hasta cuatro pantallas 8K, cuenta con doble LAN 2.5GbE, WiFi 7 y una buena variedad de puertos. La refrigeración es eficiente para su tamaño, manteniéndose relativamente silencioso en cargas típicas de LLM, aunque puede calentarse en sesiones prolongadas al máximo rendimiento.
Es una opción muy equilibrada para quienes quieren ejecutar modelos grandes hoy y mantener la posibilidad de escalar en el futuro.
Ideal para: Entusiastas que buscan dar el salto a modelos 70B con buena velocidad y valoran la posibilidad de expansión mediante OCuLink.
| Pros | Contras |
|---|---|
| 64GB permiten inferencia cómoda en modelos 70B | SSD de 1TB puede quedarse corto (aunque es ampliable) |
| Puerto OCuLink para futura eGPU | Precio ligeramente superior a algunos competidores similares |
| Buena conectividad y soporte multimonitor |
6. Beelink GTR9 Pro (Ryzen AI Max+ 395, 128GB RAM)
Potencia extrema para modelos de gran escala
| Especificación | Detalle |
|---|---|
| Chip | AMD Ryzen AI Max+ 395 |
| CPU | Arquitectura Zen 5 de alto rendimiento |
| NPU | Hasta 126 TOPS |
| GPU | Radeon integrada de gama alta (equivalente a 40+ CUs) |
| RAM | 128GB de memoria unificada |
| Almacenamiento | SSD Crucial de 2TB |
| Sistema operativo | Windows 11 Pro |
| Precio aproximado | ~$2,699 |
El Beelink GTR9 Pro está diseñado para quienes quieren llevar la IA local al máximo nivel. Basado en la plataforma Strix Halo con Ryzen AI Max+ 395, combina una iGPU extremadamente potente con acceso total a 128GB de RAM compartida. Esto permite cargar modelos de 70B parámetros en Q5 (o incluso superiores) completamente en memoria, e incluso modelos de 120B+ con cuantizaciones más agresivas, sin los cuellos de botella típicos de la VRAM en GPUs dedicadas.
En herramientas como Ollama o LM Studio, las velocidades de inferencia en modelos 70B suelen superar los 40–60 tokens por segundo, con una eficiencia sorprendente en relación consumo/rendimiento. Para inferencia pura, puede resultar más eficiente que algunas GPUs de escritorio de alta gama, gracias a su arquitectura integrada y mejor aprovechamiento del ancho de banda de memoria.
En conectividad también destaca: doble puerto 10GbE, doble USB4, WiFi 7 y lector SD, lo que lo convierte en una excelente base para un pequeño servidor de IA doméstico o incluso un híbrido entre NAS y servidor de modelos.
Eso sí, el sistema de refrigeración activa puede volverse audible bajo cargas prolongadas, especialmente en sesiones largas de inferencia o fine-tuning. El consumo energético también es mayor que en modelos más modestos, pero el nivel de rendimiento justifica ese extra para usuarios avanzados.
Ideal para: Profesionales y usuarios avanzados que necesitan ejecutar modelos de 70B+ parámetros localmente, con alta cuantización y gran velocidad, sin depender de la nube.
| Pros | Contras |
|---|---|
| 128GB de memoria permiten cargar modelos enormes completamente en RAM | Precio muy elevado |
| Velocidades de inferencia sobresalientes en LLM grandes | Refrigeración activa puede ser ruidosa bajo carga |
| Conectividad de nivel servidor (doble 10GbE, USB4, etc.) |
7. Apple Mac Mini 2024 (M4, 24GB de memoria unificada)
La puerta de entrada más accesible a macOS para IA local
| Especificación | Detalle |
|---|---|
| Chip | Apple M4 |
| CPU | 10 núcleos (4 rendimiento, 6 eficiencia) |
| GPU | 10 núcleos |
| Neural Engine | Hasta 38 TOPS |
| RAM | 24GB de memoria unificada |
| Almacenamiento | SSD de 512GB |
| Sistema operativo | macOS Sequoia (o posterior) |
| Precio aproximado | ~$904 |
El Mac Mini con chip M4 base es una forma más económica de entrar al ecosistema Apple Silicon para IA local. Sus 24GB de memoria unificada permiten ejecutar modelos de 14B parámetros sin problemas y opciones de 32B cuantizadas mediante MLX u Ollama, alcanzando entre 40 y 70 tokens por segundo en configuraciones optimizadas.
Frente al M4 Pro, pierde algo de ancho de banda y núcleos GPU, por lo que en modelos muy grandes o contextos extensos puede comenzar a depender del swap antes. Aun así, para inferencia diaria en modelos pequeños y medianos ofrece un rendimiento sobresaliente frente a muchas alternativas Windows en rangos de precio similares.
Como es habitual en Apple, el funcionamiento es completamente silencioso y el consumo energético muy bajo. La integración con macOS facilita la instalación y el uso de herramientas de IA locales, especialmente si ya trabajas dentro del ecosistema.
Eso sí, al igual que el modelo Pro, ni la RAM ni el almacenamiento son ampliables.
Ideal para: Usuarios que quieren iniciarse en IA local dentro de macOS, con modelos pequeños y medianos, sin pagar el extra del M4 Pro.
| Pros | Contras |
|---|---|
| Funcionamiento silencioso y eficiente | Limitado a modelos más pequeños antes de que el swap afecte el rendimiento |
| Excelente rendimiento con MLX en modelos 14B–32B | RAM y almacenamiento no ampliables |
| Precio más accesible dentro del ecosistema Apple |
Conclusión: ¿qué mini PC deberías elegir?
La elección ideal depende de tu presupuesto y del tamaño de modelo que quieras usar.
Para la mayoría de usuarios que empiezan con OpenClaw y modelos locales de 14B–34B, el GEEKOM A9 Max o el Beelink SER9 Pro ofrecen la mejor combinación de precio y rendimiento diario.
Si ya estás dentro del ecosistema Apple o priorizas silencio y eficiencia energética, el Mac Mini M4 Pro sigue siendo una opción difícil de superar para cargas medianas.
Si tu objetivo es ejecutar modelos 70B con comodidad, lo ideal es dar el salto a configuraciones de 64GB o más. Y si buscas lo máximo sin compromisos —modelos gigantes o múltiples instancias simultáneas—, entonces opciones como el Beelink GTR9 Pro o configuraciones avanzadas del Mac Mini son el camino a seguir.
En cualquier caso, la combinación de OpenClaw y un mini PC dedicado convierte la IA privada y siempre activa en algo práctico, no experimental.
Mejores mini PC para IA: FAQ
¿Qué es un agente de IA?
Un agente de IA es un sistema autónomo impulsado por un modelo de lenguaje que puede percibir su entorno, razonar y ejecutar acciones (como controlar aplicaciones o navegar por la web) para cumplir objetivos sin necesidad de instrucciones constantes.
¿Qué puede hacer un agente como OpenClaw?
Puede limpiar tu bandeja de entrada, programar reuniones, enviar mensajes en distintas apps, investigar temas, automatizar flujos de trabajo repetitivos, controlar el navegador o gestionar archivos, todo funcionando 24/7 en segundo plano.
¿OpenClaw es gratuito?
Sí. Es completamente gratuito y de código abierto. Solo debes pagar el hardware y, si decides usar APIs en la nube, los costes asociados a ellas.
¿Qué es Ollama?
Ollama es una herramienta de código abierto que facilita descargar y ejecutar modelos de lenguaje grandes de forma local mediante una interfaz sencilla de línea de comandos.
¿Qué es un LLM?
Un LLM (Large Language Model) es una red neuronal entrenada con enormes cantidades de texto capaz de comprender y generar lenguaje natural.
¿Cuánta RAM necesito en un mini PC para IA?
- Mínimo viable: 24GB (modelos 14B).
- Punto ideal: 32GB (32B–34B cómodos).
- Óptimo: 64GB (70B fluidos).
- 128GB o más: para profesionales o múltiples modelos simultáneos.
¿Qué es más importante para inferencia local: CPU, GPU, NPU o RAM?
La RAM es lo más importante, ya que determina el tamaño máximo del modelo que puedes cargar completamente en memoria. Después influyen GPU/NPU para velocidad de generación de tokens.
¿Qué son los TOPS?
TOPS (Tera Operations Per Second) mide el rendimiento teórico máximo de los aceleradores de IA (principalmente la NPU). Es útil para comparar chips, pero no lo es todo: el ancho de banda de memoria y la optimización también influyen mucho.
¿Qué significa 7B, 70B, etc.?
Hace referencia a la cantidad de parámetros (miles de millones) que tiene un modelo. Más parámetros suelen implicar mayor capacidad y mejor razonamiento, pero también requieren más RAM.
¿Qué tamaño de modelo funciona mejor con 24GB?
Modelos 13B–14B en precisión alta o 30B–34B cuantizados (Q4/Q5).
¿Y con 32GB?
30B–34B cómodos o 70B en cuantización ligera.
¿Y con 64GB?
70B en alta precisión o incluso modelos superiores con excelente rendimiento.
