En una CPU arm64 sin GPU, llama.cpp 0.5.0 sirvió Qwen3-1.7B en GGUF Q8_0 a 72,7 tokens/s por petición y a 236,9 tokens/s con 8 peticiones a la vez. vLLM 0.30 en BF16 se quedó en 10,1 y 68,3 tokens/s y usó 11,4 GiB de RAM frente a 7,0 GiB.
Sin GPU, en una CPU arm64 de 18 núcleos con llama.cpp v0.4.1, Maple-Preview generó 172,84 tokens/s con 6 hilos: el doble que MiniCPM5-2B y 3,6 veces Spark-X2.5-4B. A cambio ocupa 5,79 GiB de RAM y siempre razona. MiniCPM5 cabe en 3,27 GiB y Spark escribe mejor en español. Los tres inventaron datos.
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