Entonces, probablemente hayas oído hablar de xAI de Elon Musk que lanza Grok 2.5 en Hugging Face. Naturalmente, es un gran problema porque este no es un modelo pequeño que puedas ejecutar casualmente en tu computadora portátil. Estamos hablando de más de 500 GB de archivos de modelo y requisitos de hardware serios. Si has intentado obtener los archivos solo para darte cuenta de que tu Internet no está diseñado para ello o que tu GPU simplemente no está a la altura, no te preocupes, estas cosas pasan. E implementar un modelo de este tamaño no es exactamente plug-and-play a menos que seas parte de un laboratorio de IA o tengas una configuración adecuada. Aún así, comprender el proceso puede ayudar si tienes curiosidad o simplemente quieres preparar tu sistema para cuando finalmente aparezca el dinero del hardware. Además, descubrir cómo lanzar Grok podría dar una idea del futuro de los modelos de lenguaje grandes de código abierto, incluso si este no es súper accesible para todos.
Cómo ejecutar Grok 2.5 localmente: guía paso a paso
Descargar el modelo
Primero lo primero, el paquete Grok 2.5 está disponible en Hugging Face. Prepárate para una descarga brutal: unos 42 archivos y casi 500 GB en total. Es el tipo de descarga que puede tardar horas o incluso días, especialmente si tu velocidad de internet no es…digamos, ideal. Las interrupciones son bastante comunes, así que no te preocupes si las descargas se pausan o fallan; simplemente pulsa “Reanudar” o reinicia el torrent si lo usas. Además, tener un buen gestor de descargas o una herramienta de línea de comandos como wget o aria2 puede facilitarte la vida. Ten en cuenta que necesitarás mucho espacio y paciencia para esta parte.
Requisitos de hardware
Aquí es donde la cosa se complica. Ejecutar Grok 2.5 correctamente significa que estás viendo al menos ocho GPU con más de 40 GB de VRAM cada una. Sí, en serio. Eso son cientos de miles de dólares si intentas comprarlo todo nuevo, y probablemente imposible a menos que trabajes en una gran empresa de investigación o en una gran empresa. Porque, claro, Windows y Linux tienen que complicarlo más de lo necesario; algunos acaban alquilando clústeres de GPU en la nube con las especificaciones adecuadas. Así que, si tu equipo actual no es lo suficientemente potente, tendrás que buscar un proveedor de la nube que te ofrezca esa potencia. De lo contrario, esta opción está fuera del alcance de los aficionados ocasionales.
Instalar el motor de inferencia
A continuación, necesitará el motor de inferencia SGLang (v0.5.1 o superior). Este es el que permite que Grok se ejecute, actuando como el software principal que carga el modelo y gestiona las solicitudes. Lo encontrará en GitHub. La instalación implica clonar el repositorio y configurar las dependencias, generalmente con comandos como:
git clone https://github.com/sglang/sglang.git cd sglang pip install -r requirements.txt Asegúrate de consultar el archivo README para obtener instrucciones específicas, ya que a veces es necesario ajustar diferentes entornos. Además, dado que este es un modelo bastante complejo, probablemente querrás configurar variables de entorno que apunten a los archivos del modelo y a las rutas del tokenizador, como MODEL_PATHy TOKENIZER_PATH.
Configurar y ejecutar el servidor
Una vez instalado todo, solo queda configurarlo. Editarás un archivo de configuración o pasarás parámetros directamente mediante la CLI. Las opciones típicas incluyen:
- Ruta del modelo y tokenizador : apunte esto a donde residen los archivos de más de 500 GB, por ejemplo,
/path/to/grok/model - Paralelismo tensorial : divide la carga de trabajo entre tus GPU, por ejemplo,
--tensor-parallel 8 - Cuantización : use fp8 si desea una inferencia más rápida a costa de cierta precisión, como
--quantization fp8 - Atención backend — (por ejemplo, Triton) para un rendimiento optimizado, por ejemplo,
--attention-backend triton
La ejecución del servidor podría verse así:
python sglang_server.py --model /path/to/model --tokenizer /path/to/tokenizer --tensor-parallel 8 --quantization fp8 --attention-backend triton Puede tardar un poco en iniciarse, dependiendo del hardware y la velocidad de la red. En algunas configuraciones, el servidor podría bloquearse o colgarse al principio; no sé por qué, pero a veces es útil reiniciar o ajustar la configuración.
Probar la implementación
Una vez que el servidor esté funcionando, simplemente envía algunas indicaciones, probablemente con un simple comando curl o a través de la interfaz web proporcionada (si la hay).Si recibes una respuesta como la de Grok respondiendo, está funcionando. Si responde con un nombre o simplemente falla, algo falla: revisa los registros o las configuraciones. Es cuestión de prueba y error, pero bueno, a veces así es la tecnología.
Restricciones de licencia: el verdadero problema
Sí, al igual que la mayoría de los modelos grandes actuales, Grok 2.5 no es totalmente abierto. Está sujeto a un Acuerdo de Licencia Comunitaria, lo que significa que se puede usar para investigar, explorar o experimentar localmente, pero definitivamente *no* para fines comerciales ni para redistribuirlo. No sé por qué, pero es bastante claro: no se permite la implementación comercial, ni la destilación de modelos, ni el entrenamiento de nuevos modelos de IA con Grok. Para muchos, es un obstáculo para la nube, porque nadie querrá ejecutarlo en un PC doméstico, y la licencia es algo restrictiva.
En comparación con proyectos de código abierto como Llama 3 de Meta o los modelos GPT de OpenAI, las restricciones de Grok parecen un retroceso. Muchos lo ven como una forma de que Musk y xAI mantengan el control, incluso si lo hacen más transparente que antes.
Rendimiento y puntos de referencia
Grok 2.5 tuvo un buen desempeño inicial, con mejores puntuaciones que modelos como Claude y GPT-4 en aspectos como GPQA, MMLU y MATH. Sin embargo, con nuevos modelos como DeepSeek V3.1 o Qwen3-235B dominando las clasificaciones, Grok se siente un poco anticuado. Aun así, es útil si buscas algo que sea eficaz para las interacciones en redes sociales en tiempo real o la recuperación rápida de información, especialmente porque se integra bien con Twitter y plataformas similares.
Controversia y estrategia
Grok ha tenido sus problemas, especialmente con respecto a sesgos y resultados ofensivos. El equipo de Musk respondió publicando algunas indicaciones del sistema en GitHub y enfatizando la transparencia. La idea es permitir que los investigadores auditen las salvaguardas y sesgos del modelo. Pero, sinceramente, Musk ya ha insinuado que Grok 3 podría ser completamente de código abierto en seis meses, lo que significa que este modelo es solo un paso, no el final. Hasta entonces, es una pieza importante, aunque algo limitada, del rompecabezas.
Grok 2.5 frente a otros modelos abiertos
Comparado con Llama 3 de Meta o los modelos GPT-OSS de OpenAI, Grok tiene sus puntos fuertes: su interacción con redes sociales en tiempo real y su enorme potencia bruta. Sin embargo, los requisitos de hardware y las restricciones de licencia lo hacen menos práctico en general. Si tu configuración incluye una granja de GPU, genial, adelante. Si no, existen opciones más elegantes y accesibles que siguen siendo potentes.
Resumen
Poner en marcha Grok 2.5 no es tarea fácil, sobre todo con los obstáculos del hardware y las restricciones de licencia. Aun así, saber instalarlo y configurarlo es una habilidad bastante útil, sobre todo si descubrir los límites de lo que está disponible públicamente es un pasatiempo. Si las expectativas son realistas, es un vistazo a lo que está haciendo xAI y hacia dónde podría dirigirse el panorama de la IA de código abierto.
Resumen
- Descarga masiva, se necesita hardware serio
- Dedique tiempo a configurar el motor de inferencia y el servidor
- La licencia no es completamente abierta: uso con restricciones
- Buenos resultados de referencia, pero los requisitos de hardware limitan la accesibilidad
- Ideal para investigaciones o configuraciones empresariales, no para experimentos casuales.