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Hace unos meses, les presenté el GMKtec NucBox M3 Pro durante su lanzamiento. En el papel, la receta tenía lo suficiente para atraer la atención: un Core i5-13500H de 12 núcleos en una carcasa diminuta, memoria escalable, dos ranuras para SSD, red de 2,5 GbE y la posibilidad de manejar tres pantallas 4K. De lo que se puede considerar tanto un PC de escritorio como una hermosa máquina para Home Assistant, Docker o Proxmox.
Esta vez, no hay que leer una hoja de especificaciones: el M3 Pro ha pasado por mi escritorio y lo he sometido a mi batería habitual de benchmarks, así como a algunas pruebas un poco menos convencionales sobre inteligencia artificial local.
Y este último punto se reserva algunas sorpresas. Porque el Core i5-13500H es de 2023. Sin NPU, sin memoria DDR5 ultrarrápida y mucho menos una gran tarjeta gráfica dedicada. Sin embargo, logré hacer que resumiera localmente PDFs, usara varios LLM e incluso analizara y generara imágenes. Lentamente a veces, ciertamente, pero sin enviar mis documentos a la nube. No está de más, para un pequeño PC que se vende por unos cientos de euros, ¡esto comienza a volverse interesante!
Unboxing y presentación del GMKtec M3 Pro
El M3 Pro se mantiene fiel a lo que hace encantadores a los mini PCs: ocupa ridículamente poco espacio. Mide 114 x 106 x 42,5 mm y pesa alrededor de 430 g. El fabricante proporciona con la máquina su alimentación de 100 W, un cable HDMI, un soporte VESA y la documentación necesaria.
El soporte VESA permitirá ocultar completamente el PC detrás de un monitor. En un escritorio, ya ocupa tan poco espacio que uno termina por olvidarlo rápidamente.
La terminación es bastante exitosa. El chasis utiliza metal en sus laterales y la máquina da una impresión notablemente más cualitativa que algunos mini PCs de gama de entrada.
Pero lo que importa más se encuentra, evidentemente, en el interior.
Mi versión incluye un Intel Core i5-13500H, 16 GB de DDR4-3200 y un SSD NVMe de 512 GB. El procesador Raptor Lake tiene 12 núcleos, repartidos entre 4 P-Cores y 8 E-Cores, con un total de 16 threads. Su frecuencia Turbo puede alcanzar los 4,7 GHz y su caché llega a 18 MB. La parte gráfica está a cargo del Intel Iris Xe con 80 unidades de ejecución que pueden subir hasta 1,45 GHz.
Sí, el procesador ya comienza a pasarse de moda frente a los Core Ultra y Ryzen AI actuales. ¡Pero «viejo» no significa necesariamente lento!
Una conectividad especialmente completa
GMKtec ha sabido aprovechar bien el pequeño chasis. En la parte delantera se encuentran dos puertos USB 3.2 Gen2 a 10 Gbit/s y el botón de encendido.
En la parte trasera hay otro USB 3.2 Gen2, un USB 2.0, dos HDMI 2.0 capaces de ofrecer 4K a 60 Hz, un USB-C compatible con DisplayPort, el conector de audio de 3,5 mm, la alimentación y sobre todo un Ethernet de 2,5 GbE basado en un controlador Intel i226. El Wi-Fi 6 y el Bluetooth 5.2 completan el conjunto. Así, el M3 Pro puede gestionar hasta tres pantallas 4K simultáneamente.
Aún falta algo que se vuelve difícil de ignorar en 2026: el USB4/Thunderbolt.
El puerto USB-C se limita a USB 3.2 y no ofrece por tanto las posibilidades de las máquinas recientes equipadas con USB4, especialmente para conectar fácilmente una GPU externa. Este es uno de los compromisos relacionados con esta plataforma Intel de generación anterior.
Para un PC de oficina, una máquina de Home Assistant o un servidor doméstico, esto no es molesto en absoluto. Pero para quien esperaba transformar más tarde esta pequeña caja en una máquina de juego con un eGPU, ya es más problemático.
Una máquina que sigue siendo realmente evolutiva
Buena noticia: a diferencia de muchas máquinas modernas donde todo termina soldado en la placa madre, el M3 Pro es fácilmente escalable.
Las dos ranuras SO-DIMM aceptan hasta 64 GB de DDR4-3200. El SSD principal se coloca en una ranura M.2 2280 que puede utilizar PCIe 4.0 x4, aunque el SSD entregado en las configuraciones actuales es PCIe 3.0.
Un segundo slot M.2 2242 acepta por su parte los SSD NVMe PCIe 3.0 x4 así como los modelos SATA. GMKtec anuncia hasta 8 TB por slot.
El formato 2242 del segundo slot reduce inevitablemente la elección en comparación con el muy extendido 2280, pero tener dos SSD en una máquina de este tamaño sigue siendo apreciable.
Para un servidor Proxmox, por ejemplo, podrías conservar un SSD para el sistema y usar el segundo para las máquinas virtuales. Lo mismo con Docker o un pequeño servidor multimedia.
Y si los 16 GB de mi modelo se vuelven demasiado limitados, nada impide pasar más tarde a 32 o 64 GB.
Windows 11 Pro y una sorpresa llamada IA
Windows 11 Pro está instalado de fábrica y activado. Eso ya es apreciable en una máquina de esta gama.
Pero un detalle salta rápidamente a la vista: a diferencia del G11 que probé anteriormente, el escritorio no está completamente limpio.
GMKtec preinstala esta vez un conjunto dedicado a la inteligencia artificial local. Entre otras cosas, hay una interfaz que permite descargar y ejecutar diferentes modelos de lenguaje, así como herramientas orientadas a imágenes, transcripción de voz, traducción, resumen o RAG.
Y ahí, obviamente, mi curiosidad tomó el control :)
La elección ofrecida es bastante impresionante, desde pequeños modelos de alrededor de 1 millardo de parámetros hasta monstruos que superan con creces lo que la máquina puede realmente cargar.
Una cosa a tener en cuenta antes de avanzar: el M3 Pro no es un PC IA en el sentido moderno del término.
Su Core i5-13500H no tiene un NPU dedicado y su Iris Xe comparte la memoria RAM con el procesador. La DDR4-3200 también es un freno frente a arquitecturas modernas equipadas con DDR5 o LPDDR5X mucho más rápidas.
Esto, por supuesto, no me impidió intentarlo.
Rendimiento de CPU que no tiene nada de un pequeño PC
Pasemos a los números.
En Geekbench, mi M3 Pro alcanza 2 352 puntos en single-core y 9 296 puntos en multi-core.
Es un resultado particularmente interesante cuando lo coloco entre las máquinas que han pasado por mis manos anteriormente. Mi antiguo GMKtec G11 solo obtenía 1 074 y 2 766 puntos. Por lo tanto, el M3 Pro es aproximadamente 2,2 veces más rápido en single-core y 3,4 veces más rápido en multi-core en este benchmark.
También supera al Khadas Mind equipado con un Core i7-1360P, que obtuvo 1 654 / 4 420 puntos en mis pruebas.
Así que comenzamos a hablar de una máquina realmente cómoda para trabajar.
El puntaje de Geekbench OpenCL alcanza por su parte 13 517 puntos. Nuevamente, es claramente superior a los 8 487 puntos del G11, pero muy lejos de las soluciones gráficas modernas o dedicadas.
PCMark 10 proporciona una imagen aún más interesante del uso diario. Obtengo 5 999 puntos en total, con 9 125 puntos en Essentials, 9 398 en Productividad y 6 833 en Creación de Contenido Digital.
En detalle, el puntaje llega a 10 972 en navegación web, 10 635 en escritura, 10 884 en edición de fotos y 6 191 en edición de video.
Y eso se corresponde perfectamente con mi percepción. Windows es extremadamente receptivo. Las aplicaciones se abren inmediatamente, se pueden multiplicar las pestañas del navegador y trabajar en varias aplicaciones simultáneamente sin sentir que la máquina se esfuerza.
Para comparación, mi G11 solo obtenía 3 514 puntos en PCMark 10. Claramente, ya no estamos en la misma categoría.
El Core i5 es sólido, el Iris Xe mucho menos
3DMark Time Spy resume bastante bien la personalidad del M3 Pro. La máquina obtiene 1 630 puntos, de los cuales 1 431 puntos son gráficos y 7 831 puntos son de CPU. El procesador se desempeña por tanto bastante bien. Es el Iris Xe el que rápidamente limita todo.
Y VRMark no deja mucho más lugar a la duda: 2 196 puntos y 47,87 FPS, mientras que la prueba Orange Room apunta a 109 FPS y el mínimo de referencia de Oculus Rift se establece en 81 FPS.
La realidad virtual claramente no es su campo de juego.
La misma constatación para los juegos recientes. Cyberpunk 2077 corre alrededor de 20 FPS a 1080p con la configuración mínima. Obtengo aproximadamente 45 FPS en GTA V a 1080p alto y alrededor de 30 FPS en Shadow of the Tomb Raider a 1080p mínimo. Pero Fortnite, por otro lado, funciona bastante bien :p
En resumen, no es un PC de gaming. Pero para algunos juegos antiguos, emulación, pequeños juegos independientes o una partida ocasional con configuraciones razonables, puede servir.
Temperaturas y refrigeración: se calienta, pero aguanta
Incorporar un Core i5 serie H en un chasis tan pequeño impone necesariamente algunas limitaciones.
Durante mis benchmarks, las temperaturas de la CPU y la GPU oscilan entre 70 y 85 °C cuando la máquina está bajo gran carga. No hay nada anormal considerando el formato y el procesador utilizado.
GMKtec permite sobre todo adaptar el comportamiento del M3 Pro desde la BIOS con tres perfiles de potencia: Silencioso alrededor de 28 W, Equilibrado a 35 W y Rendimiento que puede alcanzar aproximadamente 45 W.
Es una excelente idea.
Para una máquina de escritorio o un servidor doméstico funcionando 24/7, el perfil equilibrado o silencioso será generalmente suficiente. Para renderizado, compilación u otro procesamiento puntualmente pesado, el modo de rendimiento permite liberar más potencial del Core i5.
Otros registros que he podido encontrar miden aproximadamente 10 a 11 W en reposo y hasta 75 W en carga pesada. La refrigeración sigue siendo relativamente discreta, incluso cuando el procesador trabaja fuertemente.
Es importante, porque nada es más molesto que un mini PC cuyo pequeño ventilador se convierte en un secador de pelo tan pronto como se abren tres aplicaciones.
La IA local: ¿puede realmente el M3 Pro salir adelante?
Esta es probablemente la parte que más me divirtió.
GMKtec enfatiza claramente las posibilidades de IA de su plataforma de software, así que quise probar algo concreto en lugar de simplemente preguntar «¿Cuál es la capital de Alemania?».
Le proporcioné un comunicado de prensa PDF de cinco páginas y pedí:
Resume este comunicado en aproximadamente 150 palabras en español, conservando las características técnicas importantes y eliminando el discurso de marketing. No cuentes las palabras y no verifiques la longitud después de la redacción.
En otras palabras, una tarea que podría realizar diariamente en mi trabajo. Y los resultados son bastante sorprendentes.
Gemma 3 1B completó el resumen en solo 13 segundos. Qwen2.5 1.5B tardó 18 segundos, y Llama 3.2 1B, 20 segundos. Al pasar a Qwen2.5 3B, el procesamiento alcanza los 27 segundos.
Son plazos perfectamente utilizables.
Y sobre todo, todo se lleva a cabo de forma local. El documento no se envía a ChatGPT, Gemini u otro servicio en la nube. Para documentos confidenciales, esto no es trivial.
Phi-4: más ambicioso, pero aún utilizable
Luego aumenté la dificultad con Phi-4. La carga inicial del modelo toma alrededor de un minuto, luego mi resumen del mismo PDF se genera en 45 segundos.
Claramente perdemos la inmediatez de los pequeños modelos 1B o 3B, pero sigue siendo utilizable para un procesamiento puntual.
Aún más interesante, probé sus capacidades multimodales pidiéndole que analizara una imagen.
Le tomó alrededor de 1 minuto y 28 segundos producir una descripción detallada y coherente de la escena.
Una vez más, esto no es evidentemente tan rápido como un gran servicio de IA en la nube, pero el resultado llega desde una pequeña caja sobre el escritorio, sin GPU dedicada. Desde este punto de vista, ¡es bastante impresionante!
¡Y hasta generación de imágenes!
Ya que estábamos en ello, decidí llevarlo hasta el final. También probé la generación de una imagen localmente.
Resultado: alrededor de 7 minutos.
Digamos que no produciremos cincuenta ilustraciones por día con esta máquina. Pero la imagen obtenida fue bastante correcta.
Es, en definitiva, una excelente demostración de la diferencia entre «posible» y «cómodo».
El M3 Pro puede ejecutar IA generativa local. Para pequeños LLM, incluso puede hacerlo de manera sorprendentemente cómoda. Sin embargo, tan pronto como se comienza con la generación de imágenes o grandes modelos multimodales, la falta de GPU dedicada y de memoria rápida se hace evidente.
Sin embargo, hay un límite físico: la memoria
También intenté Mistral Small 3.1 24B.
Esta vez, se acabó: imposible cargar correctamente el modelo, por falta de memoria GPU disponible.
Esto pone las cosas en contexto.
El Iris Xe no tiene VRAM dedicada: utiliza una parte de la RAM del sistema. Con solo 16 GB instalados en mi máquina, Windows y las aplicaciones ya consumen una parte antes de cargar el modelo.
Durante algunas pruebas de IA, vi así el uso de memoria superar los 13,5 GB de 15,7 GB disponibles, es decir, aproximadamente el 87 %.
La versión de 32 GB se vuelve mucho más pertinente si la IA local es parte de los usos previstos. Y como el M3 Pro acepta hasta 64 GB, sigue siendo posible actualizarlo más adelante.
Sin embargo, atención: añadir más RAM permitirá cargar modelos más grandes, pero no transformará al Iris Xe en un RTX 5090. El ancho de banda de la DDR4-3200 y el rendimiento de la GPU seguirán siendo los principales obstáculos.
Según cifras que he visto, Gemma 4 26B A4B alcanza aproximadamente 12 tokens/s en esta plataforma, mientras que algunos mini PCs AMD recientes equipados con memoria DDR5 rápida pueden superar los 20 a 25 tokens/s en este tipo de tareas.
Para experimentar, resumir documentos, traducir o interrogar localmente algunos datos privados, está muy bien. Para construir una estación de IA intensiva, hay que mirar hacia otro lado.
Un excelente PC para trabajar a diario
Dejando de lado la IA, es en los usos clásicos donde el M3 Pro muestra mejor su interés.
Navegación web pesada, Office, edición de fotos, videoconferencia, programación, reproducción de video 4K, multitarea… nada parece realmente plantear problemas.
El Iris Xe también tiene un decodificador de video eficiente. Las pruebas de reproducción en YouTube 4K60 no mostraron ninguna pérdida de imagen.
La edición de video ligero sigue siendo factible. DaVinci Resolve puede manipular 4K60 para ensamblar secuencias, hacer cortes o poner algunas transiciones simples. Sin embargo, tan pronto como acumulamos efectos y procesamiento GPU, el Iris Xe rápidamente recuerda sus límites.
Es exactamente el tipo de PC que podría usar sin problema durante varios días para mi trabajo habitual: redacción, web, correos, ligera edición de fotos, administración del sitio y algunos procesos multimedia.
¿Y para Home Assistant, Docker o Proxmox?
Obviamente, es difícil probar un mini PC en Maison et Domotique sin plantear LA pregunta :)
El GMKtec G11 anterior me gustó mucho para Home Assistant, Jeedom y pequeños servidores domésticos. Su Ryzen Embedded era poco potente, pero eficiente y venía acompañado de dos interfaces Ethernet de 2,5 GbE. De hecho, pude hacer funcionar simultáneamente Home Assistant, Mosquitto, Zigbee2MQTT, Node-RED, Frigate y varios contenedores de Docker.
El M3 Pro cambia completamente de escala en lo que respecta al procesador.
Con sus 12 núcleos, 16 threads, 16 GB de RAM ampliables a 64 GB y dos ranuras para SSD, se tiene una excelente base para Proxmox.
Se puede imaginar perfectamente Home Assistant OS en una VM, algunos contenedores de Docker al lado, MQTT, Zigbee2MQTT, Node-RED, AdGuard Home, un servidor VPN, Jellyfin o Plex, incluso una pequeña VM adicional de Windows o Linux.
El controlador Ethernet Intel de 2,5 GbE también es un muy buen punto.
Sin embargo, a diferencia del G11, el M3 Pro solo tiene un puerto Ethernet. Para montar un router OPNsense/pfSense o separar físicamente LAN e IoT, el G11 mantiene así una ventaja muy concreta.
El M3 Pro es más bien una pequeña máquina de virtualización versátil, mientras que el G11 estaba casi naturalmente hecho para convertirse en un appliance de red/domótica.
Conclusión: un procesador «viejo» que aún tiene mucho que ofrecer
El GMKtec M3 Pro ilustra bastante bien una tendencia que me gusta mucho actualmente en el mundo de los mini PCs: reutilizar una plataforma que ya no es tan nueva y usarla para construir una máquina potente a un precio más accesible.
El Core i5-13500H no tiene ni NPU ni iGPU de última generación. La DDR4 también delata su antigüedad. Y frente a los últimos Ryzen AI o Core Ultra, la brecha es evidente tan pronto como se somete fuertemente a la GPU o a la inteligencia artificial.
Pero, ¿realmente es molesto a diario? No tanto.
Con 5 999 puntos en PCMark 10 y 9 296 puntos en multi-core Geekbench, esta pequeña máquina tiene más que suficiente para servir como PC principal para un gran número de usuarios. Puede manejar tres pantallas 4K, red de 2,5 GbE, dos SSD y hasta 64 GB de RAM. Todo en un chasis que se puede ocultar prácticamente en una mano.
Y mis pruebas de IA local aportan, al final, una bonita guinda al pastel.
Poder resumir un PDF de cinco páginas en 13 a 27 segundos con pequeños modelos totalmente locales ya es perfectamente utilizable. Phi-4 requiere más paciencia, el análisis de imágenes supera el minuto y la generación de imágenes toma alrededor de siete minutos. Las limitaciones del Iris Xe y de la DDR4 son muy claras, pero ya se pueden hacer muchas cosas.
Para la IA intensa o el gaming AAA, mejor buscar por otro lado.
Para trabajo de oficina pesado, desarrollo, multimedia, Home Assistant, Docker, Proxmox, un homelab o simplemente un PC familiar compacto y muy rápido, el M3 Pro es mucho más convincente.
Y al compararlo con el G11 probado anteriormente, GMKtec ofrece, en definitiva, dos máquinas bastante complementarias: el G11 sigue siendo mi pequeño cuchillo suizo económico para red/domótica, mientras que el M3 Pro puede realmente reemplazar un PC tradicional mientras mantiene esa dimensión de servidor y bricolaje que nos interesa particularmente aquí.
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