Los TOPS (Tera Operations Per Second) se han convertido en la métrica que los fabricantes agitan cada vez que presentan un móvil "con IA". Y hacen bien en presumir, porque el número importa: marca el techo de cómputo neuronal que un chip puede sostener para ejecutar modelos generativos sin salir a la nube. Resúmenes, traducción simultánea, transcripción de reuniones, generación y edición de imágenes… todo esto pasa por la NPU. Cuantos más TOPS, más margen para correr un SLM (Small Language Model) local decente sin que el teléfono se convierta en una estufa.
Ahora bien, los TOPS no lo son todo. Sin RAM suficiente para cargar el modelo, sin un SLM bien optimizado y sin funciones nativas que aprovechen esa NPU, un chip potente se queda en fuegos artificiales. Este ranking ordena por TOPS declarados por el fabricante del SoC, y matiza en cada puesto qué se puede hacer de verdad en local, qué necesita nube y qué requiere suscripción.
Cómo hemos ordenado el ranking
Criterio principal: TOPS de NPU según cifras oficiales del fabricante del SoC (Apple, Qualcomm, MediaTek, Google, Samsung). Se descartan móviles que solo ejecuten IA en la nube o cuyas funciones generativas dependan íntegramente de servidores. Como desempate y matiz cualitativo se valora la RAM disponible (mínimo 12 GB para cargar SLMs de 3B parámetros cuantizados), el tamaño del modelo on-device que el fabricante ejecuta de forma nativa y las funciones generativas que realmente corren en local. Precios "desde" en euros con IVA, PVP oficial en España a fecha de publicación.
Quedan fuera móviles muy vendidos como el iPhone 15 Pro (NPU de 17 TOPS, insuficiente para Apple Intelligence en local con garantías) o cualquier gama media con Dimensity 7000/Snapdragon 7 Gen 3, que no llegan a los 30 TOPS necesarios para IA generativa on-device fluida.
1. Apple iPhone 16 Pro Max — 38 TOPS, Apple Intelligence en local
Apple no da una cifra hinchada. El Neural Engine del A18 Pro rinde 38 TOPS y, sobre el papel, queda por detrás en números brutos de rivales Qualcomm. Pero es el único fabricante que corre un SLM propio (~3.000 millones de parámetros) sobre iOS 18/26 con integración total del sistema: Writing Tools, resúmenes de notificaciones, Genmoji e Image Playground funcionan sin conexión en la mayoría de tareas. La delegación a ChatGPT es opcional y avisada.
Manda el puesto uno porque combina TOPS suficientes, 8 GB de RAM dedicados y un ecosistema donde la IA generativa está integrada de serie, no como demo.
| Especificación | Detalle |
|---|---|
| Pantalla | 6,9″ OLED LTPO 120 Hz |
| Chip / NPU | Apple A18 Pro / 38 TOPS |
| RAM | 8 GB |
| Almacenamiento base | 256 GB |
| Cámara principal | 48 MP |
| Batería | 4.685 mAh |
| Sistema / Conector | iOS 26 / USB-C |
| Precio desde | 1.469 € |
2. Samsung Galaxy S25 Ultra — 45 TOPS con Snapdragon 8 Elite for Galaxy
En TOPS brutos supera al iPhone. La NPU Hexagon del Snapdragon 8 Elite for Galaxy alcanza los 45 TOPS y Samsung la aprovecha con Galaxy AI: resumen de notas, traducción simultánea en llamadas, Sketch to Image y Generative Edit corren parcialmente en local sobre Gemini Nano. ¿Por qué no está en el uno? Porque parte de las funciones más vistosas (Circle to Search, edición generativa avanzada) siguen tirando de nube Google, y Samsung ha confirmado que Galaxy AI podría empezar a cobrarse a partir de 2026 en algunos servicios.
| Especificación | Detalle |
|---|---|
| Pantalla | 6,9″ Dynamic AMOLED 2X 120 Hz |
| Chip / NPU | Snapdragon 8 Elite for Galaxy / 45 TOPS |
| RAM | 12 GB |
| Almacenamiento base | 256 GB |
| Cámara principal | 200 MP |
| Batería | 5.000 mAh |
| Sistema / Conector | Android 15 / One UI 7 / USB-C |
| Precio desde | 1.459 € |
3. OnePlus 13 — 45 TOPS Snapdragon 8 Elite, sin capa cerrada
Mismo SoC que el S25 Ultra, mismos 45 TOPS. Baja al tercer puesto porque OxygenOS 15 apuesta por Gemini como capa principal y su ecosistema de funciones generativas nativas es más corto que el de Samsung: AI Notes, AI Summary y AI Detail Boost en fotos. Aun así, es de los pocos flagship que llegan con 16 GB de RAM de serie, colchón sobrado para SLMs cuantizados de 7B ejecutados vía apps tipo MLC Chat.
| Especificación | Detalle |
|---|---|
| Pantalla | 6,82″ LTPO AMOLED 120 Hz |
| Chip / NPU | Snapdragon 8 Elite / 45 TOPS |
| RAM | 12 / 16 GB |
| Almacenamiento base | 256 GB |
| Cámara principal | 50 MP Sony LYT-808 |
| Batería | 6.000 mAh |
| Sistema / Conector | Android 15 / OxygenOS 15 / USB-C |
| Precio desde | 979 € |
4. Xiaomi 15 Ultra — 45 TOPS con HyperAI encima
El Xiaomi 15 Ultra monta el mismo Snapdragon 8 Elite (45 TOPS) pero cae al cuarto puesto por un motivo práctico: HyperAI está más orientado a la cámara (AISP, retoque generativo, borrado de objetos) que a un asistente productivo integrado. La transcripción y los resúmenes van bien, eso sí, pero la experiencia depende demasiado de que se active la cuenta Xiaomi y de que haya conexión para los subtítulos en vivo entre idiomas.
| Especificación | Detalle |
|---|---|
| Pantalla | 6,73″ LTPO AMOLED 120 Hz |
| Chip / NPU | Snapdragon 8 Elite / 45 TOPS |
| RAM | 16 GB |
| Almacenamiento base | 512 GB |
| Cámara principal | 50 MP 1″ Sony LYT-900 |
| Batería | 5.410 mAh |
| Sistema / Conector | Android 15 / HyperOS 2 / USB-C |
| Precio desde | 1.499 € |
5. Google Pixel 9 Pro XL — 45 TOPS Tensor G4 y Gemini Nano nativo
Google no publica cifras oficiales de TOPS con la nitidez de Qualcomm, y las estimaciones sitúan al Tensor G4 en torno a 45 TOPS efectivos con la TPU integrada. Baja aquí porque, en cómputo bruto de IA, el Tensor sigue por detrás del Snapdragon 8 Elite en benchmarks independientes tipo MLPerf Mobile. Compensa con Gemini Nano ejecutándose de verdad en local (Magic Compose, Pixel Screenshots, resumen de grabadora offline). Para quien quiera IA generativa de Google sin cuota, es la referencia.
| Especificación | Detalle |
|---|---|
| Pantalla | 6,8″ LTPO OLED 120 Hz |
| Chip / NPU | Google Tensor G4 / ~45 TOPS estimados |
| RAM | 16 GB |
| Almacenamiento base | 256 GB |
| Cámara principal | 50 MP |
| Batería | 5.060 mAh |
| Sistema / Conector | Android 15 / USB-C |
| Precio desde | 1.199 € |
6. Honor Magic7 Pro — 45 TOPS con MagicLM 7B en local
Mismo SoC (Snapdragon 8 Elite, 45 TOPS) pero cae al sexto puesto por trayectoria de actualizaciones: Honor promete siete años de parches, aunque el histórico de la marca todavía es corto. Su MagicOS 9 corre MagicLM, un SLM propio de 7B parámetros cuantizado que Honor ejecuta parcialmente en local para el asistente, la transcripción de reuniones y la eliminación de objetos con AI Eraser. Interesante sobre el papel; en la práctica, todavía depende demasiado de Yoyo Assistant conectado.
| Especificación | Detalle |
|---|---|
| Pantalla | 6,8″ LTPO OLED 120 Hz |
| Chip / NPU | Snapdragon 8 Elite / 45 TOPS |
| RAM | 12 GB |
| Almacenamiento base | 256 GB |
| Cámara principal | 50 MP variable f/1.4-f/2.0 |
| Batería | 5.850 mAh |
| Sistema / Conector | Android 15 / MagicOS 9 / USB-C |
| Precio desde | 1.299 € |
7. Motorola Edge 60 Ultra — Dimensity 9400, ~35 TOPS
Cierra el ranking con la NPU más modesta del grupo. El Dimensity 9400 de MediaTek monta la APU 890 y ronda los 35 TOPS. Motorola aprovecha esta base con Moto AI: Catch Me Up (resumen de notificaciones), Pay Attention (transcripción) y Magic Canvas (generación de imágenes) funcionan, pero varias de esas tareas todavía se descargan a la nube. Entra en el ranking porque cumple el mínimo para IA generativa on-device seria y porque su precio lo convierte en la puerta de entrada.
| Especificación | Detalle |
|---|---|
| Pantalla | 6,7″ pOLED 120 Hz |
| Chip / NPU | MediaTek Dimensity 9400 / ~35 TOPS |
| RAM | 12 GB |
| Almacenamiento base | 512 GB |
| Cámara principal | 50 MP |
| Batería | 5.000 mAh |
| Sistema / Conector | Android 15 / USB-C |
| Precio desde | 899 € |
Tabla resumen y puntuaciones
Puntuación del 1 al 10 ponderando TOPS de NPU, RAM disponible, madurez del ecosistema de IA generativa on-device, funciones nativas sin suscripción y relación con el precio.
| # | Modelo | TOPS NPU | RAM | SLM on-device | Precio desde | Nota |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Apple iPhone 16 Pro Max | 38 | 8 GB | Apple Foundation ~3B | 1.469 € | 9,3 |
| 2 | Samsung Galaxy S25 Ultra | 45 | 12 GB | Gemini Nano | 1.459 € | 9,1 |
| 3 | OnePlus 13 | 45 | 12-16 GB | Gemini Nano | 979 € | 8,9 |
| 4 | Xiaomi 15 Ultra | 45 | 16 GB | MiLM (parcial) | 1.499 € | 8,5 |
| 5 | Google Pixel 9 Pro XL | ~45 est. | 16 GB | Gemini Nano | 1.199 € | 8,7 |
| 6 | Honor Magic7 Pro | 45 | 12 GB | MagicLM 7B (parcial) | 1.299 € | 8,2 |
| 7 | Motorola Edge 60 Ultra | ~35 | 12 GB | Moto AI (parcial) | 899 € | 7,6 |
Este ranking es primo hermano del que ya publicamos sobre portátiles con NPU dedicada para IA generativa local: la misma métrica, otro formato.
Veredicto
Mejor absoluto: Apple iPhone 16 Pro Max. No gana por TOPS —pierde por siete frente al Snapdragon 8 Elite—, gana por integración. Apple Intelligence corre en local sin pedir cuenta extra, sin cobrar suscripción y con el SLM más pulido del mercado móvil actual. Para el perfil "quiero IA generativa que funcione sin pensar", es la elección menos discutible.
Mejor relación precio-prestaciones: OnePlus 13. 500 € menos que el S25 Ultra con la misma NPU (45 TOPS) y hasta 16 GB de RAM. Renuncias a Galaxy AI y a la cámara del Ultra, pero para tareas generativas locales —resúmenes, traducción, transcripción, imagen— el hardware está a la par. Quien quiera cacharrear con SLMs vía apps de terceros, aquí tiene el mejor terreno de juego por lo que cuesta.
Preguntas frecuentes
¿Qué diferencia hay entre IA en la nube e IA on-device en un móvil?
La IA en la nube envía tu petición a servidores externos (OpenAI, Google, etc.) que procesan la respuesta y la devuelven; requiere conexión y tus datos salen del dispositivo. La IA on-device ejecuta el modelo directamente en la NPU del móvil, funciona sin internet y no envía datos fuera. En la práctica, los móviles actuales combinan ambas: tareas ligeras (resúmenes, traducción) en local, tareas pesadas (generación de vídeo, edición compleja) en la nube.
¿Son los TOPS un indicador fiable del rendimiento en IA generativa?
Son un indicador necesario pero no suficiente. Los TOPS miden operaciones por segundo teóricas de la NPU, pero el rendimiento real depende también de la RAM disponible, el ancho de banda de memoria, la cuantización del modelo y la optimización del software. Un chip de 45 TOPS con 8 GB de RAM puede rendir peor en un SLM de 7B que uno de 38 TOPS con 12 GB bien optimizados.
¿Cuánta RAM necesito para ejecutar IA generativa local decente?
Como mínimo 8 GB para modelos pequeños (1-3B parámetros cuantizados a 4 bits). Para SLMs de 7B parámetros conviene tener 12 GB o más. Los flagships con 16 GB dan margen para modelos más grandes cargados vía apps como MLC Chat o llama.cpp.
¿Qué funciones de IA generativa on-device requieren suscripción de pago?
En 2026, Apple Intelligence es gratuito en dispositivos compatibles. Google Gemini Nano viene incluido en Pixel y en Galaxy S25 sin coste (aunque Samsung ha anunciado que algunas funciones de Galaxy AI podrían pasar a suscripción a partir de 2026). Funciones avanzadas basadas en modelos grandes en la nube (Gemini Advanced, ChatGPT Plus) sí requieren pago aparte y no se ejecutan en local.
