Te explico cómo ver lo de tu tarjeta gráfica y las opciones que tienes para Android.

Cómo saber si tu PC tiene GPU dedicada

La forma más rápida es abrir el Administrador de tareas (presiona Ctrl + Shift + Esc), ir a la pestaña Rendimiento y buscar la sección GPU. Si ahí ves algo como "GPU 0" y "GPU 1", tienes dos: una es la integrada (normalmente Intel) y la otra es la dedicada (NVIDIA o AMD), que es la que te interesaría para acelerar modelos de IA. Si solo ves una y dice "Intel HD Graphics" o "AMD Radeon Graphics", tu PC solo tiene gráficos integrados.

Otra ruta más detallada: busca en el menú de inicio "Información del sistema", entra, expande "Componentes" y haz clic en "Pantalla". Ahí verás el modelo exacto de tu adaptador de vídeo.

Para tus 8 GB de RAM, si no tienes GPU dedicada, te recomiendo usar modelos de 1.7B o 3B como mucho (como Phi-4-mini o Qwen3-1.7B), porque la RAM se comparte entre el sistema y el vídeo. Con 8 GB no tendrás una gran velocidad, pero funcionará para experimentar.

Programas para Android: sí, existen

Hay aplicaciones excelentes que ejecutan modelos localmente en el móvil sin enviar datos a la nube. Estas son las mejores:

• ChatterUI (gratis y código abierto): Soporta modelos GGUF, funciona con CPU pura, tiene soporte para chats y modos, y es de las más activas y estables.

• PocketPal AI (gratis): Muy fácil de usar, permite descargar modelos desde Hugging Face directamente, buena para iniciarse.

• Layla (gratis con límites): Es la más conocida, interfaz pulida, soporta varios modelos y backends, y es completamente offline.

• Maid (código abierto): Soporta GGUF, buenos parámetros de muestreo, pero no es tan fácil de encontrar en Play Store; suele descargarse desde GitHub.

• llama.cpp para Android (avanzado): Si te gusta cacharrear, puedes compilar la librería directamente y ejecutar modelos desde Termux.

Todas ejecutan los mismos modelos GGUF que usarías en tu ordenador. Las más recomendables para empezar son ChatterUI o PocketPal AI. Descárgalas desde Play Store o desde sus repositorios en GitHub (son seguras y transparentes).