He convertido el GEEKOM IT13 Max en mi propia IA local, y no me ha defraudado

• Nacho Grosso @grosso_nacho
• Cádiz (1973) Redactor y editor especializado en tecnología. Escribiendo profesionalmente desde 2017 para medios de difusión y blogs en español.
• • 31/07/2026 07:00
  • Actualizado: 31/07/2026 07:00

En vez de hacer con el GEEKOM IT13 Max el repaso de siempre, con su tabla de especificaciones y su ronda de benchmarks, he preferido ponerlo a trabajar en algo concreto. Quería saber si un mini PC de este tamaño puede sostener modelos de inteligencia artificial corriendo enteramente en local, sin nube, sin suscripción y sin que ni una sola palabra de lo que le pregunto salga de mi mesa. La respuesta corta es que sí puede, y de una forma que ha superado lo que esperaba antes de sacarlo de la caja.

Así es el GEEKOM IT13 Max

El GEEKOM IT13 Max no llega a ocupar el espacio de un libro de bolsillo, sus 136 x 132 x 54 mm dejan sitio de sobra en cualquier escritorio o incluso detrás de un monitor gracias al soporte VESA opcional que ofrece la marca. Por dentro monta un Intel Core Ultra 9 185H de la familia Meteor Lake, acompañado de gráfica Arc integrada y una NPU dedicada a IA. Esto es lo que trae de serie, según la ficha oficial de GEEKOM.

Características del GEEKOM IT13 Max

El procesador del IT13 Max es el Intel Core Ultra 9 185H, un procesador de portátil de la familia Meteor Lake fabricado con el proceso Intel 4 que suma 16 núcleos, 22 hilos y una frecuencia máxima de 5,1 GHz, con 24 MB de caché. GEEKOM sitúa su consumo base en 45 W, con picos de hasta 65 W en las cargas más exigentes, cifras que coinciden con las que da Intel para este mismo chip.

A su lado trabajan la gráfica integrada Arc y una NPU dedicada a IA que, sumadas a la CPU, GEEKOM cifra en hasta 35 TOPS de potencia combinada. Conviene no confundir ese dato con lo que aporta solo la NPU, una cifra que, como es habitual en el marketing de este tipo de chips, mezcla CPU, GPU y NPU en un único número y que, como cuento más abajo, no es la que realmente entra en juego cuando se ejecutan modelos de lenguaje con herramientas como LM Studio.

La configuración que he probado lleva 24 GB de memoria en doble canal LPDDR5X,  y un SSD Kingston NV3 PCIe 4.0 de 500 GB, ampliable hasta 2 TB según el fabricante. GEEKOM ha añadido además dos ranuras adicionales de almacenamiento, una M.2 PCIe/SATA de formato 2242 y una bahía de 2,5 pulgadas.

En conectividad, y es marca ya de la casa, viene bien surtido. En la parte trasera hay dos puertos USB4 a 40 Gbps, uno de ellos con entrada de alimentación por USB-C, un USB 3.2 Gen2 tipo A, un USB 2.0 tipo A, dos Ethernet de 2,5 Gbps y dos HDMI 2.0. En el frontal suma cuatro USB 3.2 Gen2 tipo A más, uno de ellos con la función S5 Always On para cargar dispositivos con el equipo apagado, y una toma de auriculares de 3,5 mm.

En el lateral queda sitio para un lector de tarjetas SD 4.0 y un anclaje Kensington. A eso se añaden Wi-Fi 7 y Bluetooth 5.4, con antenas de diseño espacial en 3D que, según GEEKOM, mantienen la conexión estable incluso con muchas redes cerca.

Por dentro, GEEKOM asegura que el chasis combina una base y un marco central completamente metálicos, capaces de aguantar hasta 200 kilos de presión, recubiertos con una capa de resina transparente pensada para resistir arañazos. La refrigeración corre a cargo del sistema IceBlast 3.0, con módulos de cobre en lugar de aluminio y una placa de cobre independiente para la sección de alimentación, gestionada por un control de velocidad de ventilador que la marca describe como inteligente.

El equipo llega con Windows 11 preinstalado y GEEKOM indica que también admite Linux, con distribuciones como Ubuntu o Manjaro, aunque para esta prueba me he quedado con el sistema de fábrica. La marca lo presenta también como una máquina válida para edición de vídeo, desarrollo de software o partidas ocasionales a juegos como League of Legends o CS-GO, una faceta que se sale del terreno que cubre esta prueba, centrada en IA local.

Así he preparado el equipo para mover IA en local

Antes de instalar nada acoté el enfoque de la prueba. Nada de reinstalar el sistema operativo ni montar un servidor casero por red, que para lo que aporta al lector medio no compensaba la complicación. Me quedé con Windows 11 tal cual venía, actualicé drivers desde la web de Intel y me fui directo a instalar LM Studio, la aplicación que permite descargar y ejecutar modelos de lenguaje en el propio equipo. Es gratuita, tanto para uso personal como profesional, y funciona muy bien.

Cargué tres modelos de distinto tamaño para ver cómo se comportaba la máquina en todo el rango, desde algo ligero hasta algo más ambicioso. El más pequeño fue Mistral 7B Instruct, con 4,4 GB en disco. Le siguió Gemma de Google, en su variante de unos 7.500 millones de parámetros, con 6,3 GB. Y arriba del todo, gpt-oss-20b, el modelo de peso abierto de OpenAI, con 20.000 millones de parámetros, capacidad de razonamiento visible y soporte para herramientas, que ocupa 12,1 GB. Entre los tres, 22,8 GB de espacio en disco, una cifra que cualquier SSD moderno absorbe sin problema.

La prueba real, preguntarle algo sin depender de la nube

La prueba que mejor retrata el día a día fue lanzarle al modelo grande una consulta cotidiana, del tipo que cualquiera podría hacerle a un asistente en la nube, y cronometrar la experiencia real. El gpt-oss-20b estuvo pensando dos minutos y dieciocho segundos antes de escribir una sola palabra de la respuesta. Conviene asumirlo desde el principio, esto no tiene la inmediatez de preguntarle algo a ChatGPT en la nube. Pero cuando llegó la respuesta, llegó bien construida y ordenada, con el razonamiento visible paso a paso antes del texto final, algo que LM Studio muestra de forma nativa y que resulta útil para entender por qué el modelo contesta lo que contesta.

Velocidad de generación, y por qué la NPU no es la protagonista

Los registros internos de LM Studio muestran para ese mismo modelo de 20.000 millones de parámetros una generación de en torno a 11 tokens por segundo. No es una cifra que vaya a impresionar a nadie acostumbrado a la fluidez de un chatbot en la nube, pero tampoco es desesperante para un modelo de este tamaño corriendo por completo en local.

Hay un matiz que enlaza con los 35 TOPS de antes. La NPU dedicada del Ultra 9 185H, la pieza que la marca presenta como el gran salto para IA, no es la que trabaja en estas pruebas con LM Studio. Programas como este se apoyan hoy en la CPU y en la gráfica integrada a través de motores como llama.cpp, no en la NPU de forma directa. Para exprimir de verdad ese chip dedicado hacen falta herramientas específicas de Intel, como AI Playground, una prueba que todavía tengo pendiente y que debería aclarar qué aporta realmente esa parte del chip.

Mi veredicto

Con lo que llevo probado hasta ahora, el veredicto provisional es que el IT13 Max cumple de sobra como plataforma casera para experimentar con inteligencia artificial local. A mí, personalmente, no me ha defraudado. No sustituye a un asistente en la nube en velocidad ni en la calidad de las respuestas más exigentes, y eso conviene decirlo sin adornos, pero para quien valore la privacidad, no depender de una suscripción mensual y poder trabajar sin conexión, este mini PC demuestra que no hace falta una torre aparatosa ni una tarjeta gráfica de mil euros para tener algo así en casa.

Disponibilidad y precio

El GEEKOM IT13 Max con esta configuración de 24 GB de RAM y 500 GB de SSD cuesta 799 euros en la web oficial de GEEKOM. También está disponible en Amazon España. GEEKOM ha facilitado para este artículo el código OKDIT13M, que añade un 8% de descuento adicional tanto en su web como en Amazon.