Frameworks LLM en Dispositivo 2026: MLX vs. TFLite vs. Core ML
Elige el framework correcto para ejecutar LLMs localmente. Comparamos MLX, TFLite y Core ML con enfoque práctico en rendimiento y despliegue.
La promesa de correr modelos de lenguaje directamente en el dispositivo es enorme para 2026, pero el camino hacia el despliegue está lleno de trampas. Como desarrollador enfrentas un dilema real: el panorama está fragmentado entre MLX, TFLite y Core ML, cada uno con sus propias características de rendimiento, dependencias de ecosistema y matices de optimización. Elegir mal significa ciclos de desarrollo desperdiciados, una experiencia de usuario pobre y oportunidades de mercado perdidas. Esta guía es para desarrolladores y ingenieros de machine learning con experiencia, que ya dominan los conceptos fundamentales de los LLM y el desarrollo de aplicaciones móviles...