La implementación de la selección genómica en sistemas lecheros de pequeños productores es un desafío debido a la limitada conectividad genética y las diversas prácticas de manejo. Este estudio tuvo como objetivo optimizar los modelos de evaluación genómica para el ganado cruzado en el sur de la India. Los datos incluyeron registros de rendimiento de leche de la primera lactancia de 305 días (FLMY) de 17,650 vacas (1984-2021), con pedigrí parcial y genotipos para 1004 toros y 1568 vacas. Factores no genéticos como la geografía, la temporada y el período de parto, y la edad al primer parto fueron fuentes significativas de variación. El rendimiento promedio de leche fue de 2875 +/- 123.54 kg. Los modelos de evaluación genética utilizaron una referencia solo de hembras. Las estimaciones de heredabilidad utilizando diferentes enfoques fueron 0.32 +/- 0.03 (REML), 0.40 +/- 0.03 (ssGREML) y 0.25 +/- 0.08 (GREML). Las estimaciones bayesianas (Bayes A, B, C, C y ssBR) variaron de 0.20 +/- 0.02 a 0.43 +/- 0.04. Los modelos solo genómicos mostraron una varianza reducida debido al efecto Bulmer, ya que los datos genómicos pertenecían a generaciones recientes. Las precisiones de predicción del valor de cría fueron 0.60 (PBLUP), 0.45 (GBLUP) y 0.65 (ssGBLUP). Utilizando el método LR, las estimaciones de sesgo, dispersión y relación de precisiones para ssGBLUP fueron -39.83, 1.09 y 0.69; para ssBR, fueron 71.83, 0.83 y 0.76. ssGBLUP resultó en GEBVs más precisos y menos sesgados que ssBR. Recomendamos ssGBLUP para la evaluación genómica del ganado cruzado para la producción de leche en sistemas de pequeños productores.