Por el equipo editorial de RunAIatHome. Benchmarks, compatibilidad y guias basadas en pruebas locales.
Las mejores GPUs para IA local en 2026: comparativa real por presupuesto
La GPU que elijas determina qué modelos puedes correr y a qué velocidad. Con la elección equivocada, pagas más por menos — o te quedas sin VRAM antes de cargar el primer modelo. Esta es la comparativa sin filtros: benchmarks reales, precios actuales y la recomendación directa por presupuesto.
¿Ya sabes qué modelo quieres correr? Usa la Calculadora VRAM para saber exactamente qué GPU necesitas — sin adivinar ni sobredimensionar.
TL;DR: • La RTX 4070 Super (12 GB, ~450 €) es el mejor precio/rendimiento para IA local en 2026 con ~50 tok/s • La RTX 3060 (12 GB, ~250 €) es la entrada más inteligente para modelos 7B–13B • Más VRAM siempre gana: la VRAM determina qué modelos caben, el bandwidth determina la velocidad
¿Cuál es la mejor GPU para IA local en 2026?
La RTX 4070 Super con 12GB VRAM es la mejor GPU precio/rendimiento para IA local en 2026.
Rango de precios: RTX 3060 12GB ~€270 · RTX 4070 Super ~€499 · RTX 4090 ~€1.799
Resumen rápido
- ✓ Mejor overall: RTX 4070 Super ~€499
- ✓ Mejor precio/VRAM: RTX 3060 12GB ~€269
- ✓ Sin límites: RTX 4090 24GB ~€1.799
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1. La clave: VRAM determina qué corre, bandwidth determina velocidad
Antes de mirar GPUs, hay que entender los dos números que importan para inferencia de LLMs: VRAM y memory bandwidth. No son lo mismo, y confundirlos lleva a malas compras.
VRAM — El límite físico
Determina qué modelos caben. Si el modelo no entra en VRAM, hay offloading a RAM y la velocidad cae un 90%. Simple y no negociable: necesitas suficiente VRAM para el modelo completo.
Bandwidth — La velocidad real
Determina cuántos tokens/segundo genera la GPU. Con cada token, la GPU lee todos los pesos del modelo. Más bandwidth = más lecturas por segundo = más tokens por segundo.
Ejemplo concreto: con Llama 3 8B en Q4 (~5 GB de pesos), la GPU lee esos 5 GB para generar cada token. Una RTX 3060 con 360 GB/s tarda ~14ms por token → 30 tok/s. Una RTX 4090 con 1.008 GB/s tarda ~5ms → 95 tok/s. Los TFLOPS salen en los anuncios, el bandwidth es el cuello de botella real en inferencia.
Tabla de orientación rápida por VRAM
| VRAM | Qué corres | Ejemplo de modelos |
|---|---|---|
| 8 GB | Hasta 7B Q4 | Llama 3.2 3B rápido, Llama 3 8B justo |
| 12 GB | 7B–13B Q4 cómodo | Llama 3 8B, Mistral 7B, DeepSeek 7B |
| 16 GB | Hasta 13B Q8, 30B Q4 | Llama 3 8B full, Mixtral offload parcial |
| 24 GB | 30B Q4 completo | DeepSeek 14B, Llama 70B offload parcial |
| 48 GB+ | 70B Q4 completo | Llama 70B, Qwen 72B completos |
No existe una GPU "mejor" universal. Depende de qué modelos quieres correr y cuánto quieres gastar. Un modelo de 7B corre perfecto en 8 GB; para 30B necesitas 24 GB. Si no tienes claro qué VRAM necesitas, la Calculadora VRAM hace el cálculo exacto por modelo y quantización.
2. Comparativa por presupuesto
RTX 3060 12GB — Presupuesto ajustado (< 300 €)
La única GPU menor de 300€ con 12 GB de VRAM
La opción de entrada correcta para IA local. La razón es única y contundente: es la única GPU por menos de 300€ con 12 GB de VRAM. La RTX 3060 Ti y la RTX 4060 base, que cuestan similar, solo tienen 8 GB — un límite que notarás en seguida cuando intentes cargar un modelo 13B. TDP de 170W: no necesitas PSU especial, funciona en cualquier ordenador con fuente de 550W+.
Trampa a evitar: La RTX 3060 Ti y la RTX 4060 base suenan similares pero solo tienen 8 GB. Para IA, la 3060 base es mejor que la 3060 Ti.
RTX 4060 Ti 16GB — Sweet spot (300–500 €)
16 GB a precio razonable, perfecta para modelos 13B
16 GB de VRAM al precio más accesible del mercado. Perfecta para correr modelos 13B en Q4 sin compromisos, y Llama 8B Q8 con margen. Es eficiente — 165W de TDP — y silenciosa bajo carga. El salto desde la 3060 es real en VRAM, aunque no en velocidad bruta (35 vs 30 tok/s no es una diferencia que notes en conversación).
Nota honesta: El bandwidth es inferior al de la RTX 3060 (288 vs 360 GB/s). Paradójico pero real — arquitectura Ada Lovelace optimizó eficiencia, no bandwidth bruto. Para modelos que caben en 12 GB, la 3060 puede ser igual de rápida. Si tu objetivo son modelos 13B+, la 4060 Ti 16GB tiene sentido. Si solo corres 7B-8B, la 3060 es suficiente.
RTX 4070 Ti Super — Performance (500–800 €)
El doble de velocidad que la 4060 Ti, para usuarios exigentes
Aquí el bandwidth da el salto real: 672 GB/s vs los 288 GB/s de la 4060 Ti. Eso se traduce en el doble de tokens por segundo — 60 tok/s vs 35 tok/s en Llama 8B Q4. Si corres modelos de 13B regularmente o usas el LLM como herramienta de trabajo intensivo, aquí el precio/rendimiento empieza a tener sentido. Tiene el mismo límite de VRAM que la 4060 Ti (16 GB) pero a mucha más velocidad.
RTX 3090 (usada) — Joker de VRAM (~600–800 €)
24 GB al precio de una 4070 Ti Super — si encuentras buen vendedor
La opción que nadie habla pero que tiene más sentido para IA: 24 GB de VRAM al precio de una RTX 4070 Ti Super nueva. Es la única opción por menos de 1.000€ que corre modelos de 30B en Q4 completo y hace offload parcial de 70B. El bandwidth de 936 GB/s también es brutal: 65 tok/s con Llama 8B.
Riesgo a gestionar: Tarjeta de segunda mano, garantía limitada o sin garantía. TDP de 350W — necesitas PSU de 750W+. Comprar solo en vendedor con devolución garantizada. Wallapop/eBay con vendedores verificados, no marketplace sin garantías.
RTX 4090 — Sin límite de presupuesto (> 1.000 €)
La GPU consumer más rápida para IA, punto
95 tok/s con Llama 8B Q4 — el máximo alcanzable con hardware consumer. 24 GB de VRAM para modelos hasta 30B Q4 completo. Si corres modelos todo el día, haces fine-tuning, o la velocidad de respuesta es crítica para tu flujo de trabajo, no hay alternativa en el mercado consumer. Necesitas PSU de 850W+ y caja con espacio suficiente para la triple ventilación.
Nota sobre RTX 5090: La RTX 5090 ya existe con 32 GB de VRAM. Si tienes presupuesto sin techo, espera benchmarks específicos de IA antes de decidir — el salto de VRAM (24 → 32 GB) puede ser más relevante que la velocidad.
3. Tabla comparativa completa
Todos los datos medidos con Llama 3 8B Q4_K_M, Ollama 0.5.x, Ubuntu 24.04, NVIDIA driver 550 / CUDA 12.4. Compara GPUs lado a lado en el Comparador de GPUs.
| GPU | VRAM | tok/s* | TDP | Precio aprox. | Veredicto IA |
|---|---|---|---|---|---|
| RTX 3060 | 12 GB | 30 | 170W | ~250€ | ✅ Entrada, 13B Q4 |
| RTX 4060 Ti 16GB | 16 GB | 35 | 165W | ~450€ | ✅ Sweet spot eficiencia |
| RTX 3090 (usada) | 24 GB | 65 | 350W | ~700€ | 💎 Joker VRAM máxima |
| RTX 4070 Ti Super | 16 GB | 60 | 285W | ~750€ | ✅ Performance/precio |
| RTX 4080 Super | 16 GB | 72 | 320W | ~950€ | ⚠️ Precio alto para 16 GB |
| RTX 4090 | 24 GB | 95 | 450W | ~1.800€ | 🚀 Máximo consumer |
| RX 7800 XT (AMD) | 16 GB | 48 | 263W | ~450€ | ⚠️ Solo Linux + ROCm |
*tok/s medidos con Llama 3 8B Q4_K_M, Ollama 0.5.x, Ubuntu 24.04, NVIDIA driver 550 / CUDA 12.4. Ver datos de todas las GPUs en la lista completa de GPUs compatibles.
4. AMD vs NVIDIA para IA local: la respuesta honesta
La respuesta corta: NVIDIA si empiezas, AMD si eres power user en Linux que quiere evitar el lock-in de CUDA. Aquí la versión larga.
Por qué NVIDIA sigue dominando
CUDA es el estándar de facto: Ollama, llama.cpp, PyTorch, transformers — todo funciona out-of-the-box con NVIDIA sin tocar una sola línea de configuración. Instalas los drivers, instalas Ollama, y en 10 minutos estás corriendo modelos. Sin sorpresas.
AMD ROCm: ha mejorado mucho, pero...
ROCm ha avanzado significativamente en 2025-2026. Con Ollama en Linux, la RX 7800 XT (16 GB) y la RX 7900 XTX (24 GB) son opciones legítimas con buen rendimiento. El problema: edge cases. Algunos frameworks no tienen soporte oficial AMD, las versiones de ROCm cambian, y resolver un problema de compatibilidad puede costarte horas. Si eres developer y vives en Linux: AMD vale la pena. Si quieres plug-and-play: NVIDIA.
Apple Silicon: la tercera opción
Si usas Mac, el M4 Pro con 24 GB de memoria unificada es una opción real y cada vez más seria. Rendimiento similar a una RTX 4060 Ti 16GB para inferencia (memoria unificada no es VRAM pura, pero llama.cpp la aprovecha bien), silencioso, eficiente. La limitación: no puedes añadir más memoria después de la compra, y el ecosistema software asume CUDA o ROCm.
Resumen práctico: Para la mayoría → NVIDIA sin dudarlo. Para power users en Linux que quieren 16+ GB sin pagar precio NVIDIA → RX 7800 XT o RX 7900 XTX son alternativas legítimas. La diferencia de precio por GB de VRAM puede ser considerable.
Preguntas frecuentes
¿Vale la pena una RTX 4090 para IA local? ▾
Para la mayoría sí es exceso de inversión. La RTX 4070 Super ofrece el 80% del rendimiento a la mitad del precio.
¿Puedo correr IA local con 8GB VRAM? ▾
Sí. Con 8GB VRAM puedes correr modelos 7B en Q4 como Llama 3.2 8B, Phi-4 Mini y Gemma 3 a buena velocidad.
¿AMD o NVIDIA para IA local? ▾
NVIDIA sigue siendo mejor para IA local por el ecosistema CUDA. AMD funciona con ROCm pero tiene menos soporte de frameworks.
5. FAQ — Preguntas frecuentes
¿Qué GPU es mejor para principiantes en IA local?
La RTX 3060 12GB. Es la opción más accesible que permite correr Llama 3 8B, Mistral 7B y DeepSeek 7B completos a ~30 tok/s. Su clave: 12 GB de VRAM cuando las alternativas cercanas (RTX 4060, RTX 3060 Ti) solo tienen 8 GB. Por menos de 300€, no hay otra opción racional para empezar.
¿Vale la pena la RTX 4090 para IA local?
Solo si necesitas velocidad máxima o haces fine-tuning. La RTX 4090 genera 95 tok/s — el triple que una RTX 3060. Para uso casual y conversacional, 30 tok/s ya es más rápido que tu velocidad de lectura. La diferencia de rendimiento no justifica 4-6x el precio salvo que uses el LLM como herramienta de trabajo intensivo o estés entrenando modelos.
¿Puedo usar AMD para IA local?
Sí, con condiciones. Con NVIDIA y CUDA tendrás menos fricción y cero problemas de compatibilidad. AMD ROCm funciona bien en Linux con Ollama, pero algunos frameworks no tienen soporte oficial AMD y los edge cases pueden costarte tiempo. Si empiezas: NVIDIA. Si eres power user en Linux y quieres más VRAM por el mismo precio: AMD RX 7800 XT o 7900 XTX son opciones reales.
¿Cuánta VRAM necesito realmente?
12 GB para empezar: Llama 8B cómodo, hasta 13B en Q4. 16 GB para modelos 13B con margen y trabajar con contextos largos. 24 GB para modelos 30B Q4 completo. La regla de oro: el modelo tiene que caber entero en VRAM para velocidad óptima — fuera de VRAM, el rendimiento cae un 90%. Usa la Calculadora VRAM para calcular exactamente qué necesitas para tu modelo objetivo.
6. Conclusión: la recomendación por presupuesto
RTX 3060 12GB. No hay alternativa racional. La única GPU en este rango con 12 GB. Cualquier otra tiene 8 GB.
RTX 4060 Ti 16GB. Sube a 16 GB de VRAM con eficiencia máxima (165W). Para 13B sin compromisos.
RTX 4070 Ti Super o RTX 3090 (usada). Si quieres velocidad: 4070 Ti Super (60 tok/s, 16 GB). Si quieres VRAM máxima: 3090 usada (24 GB, 65 tok/s) — con el riesgo de segunda mano.
RTX 4090. El techo del mercado consumer. 95 tok/s, 24 GB. Si puedes estirar, considera esperar benchmarks de IA de la RTX 5090 (32 GB).
¿No tienes claro qué GPU necesitas exactamente?
La Calculadora VRAM de RunAIatHome te dice exactamente qué GPU necesitas para el modelo que quieres correr — sin sobredimensionar ni quedarte corto.
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Productos recomendados
Selección verificada con ASINs reales — actualizada en 2026.
€499
NVIDIA GeForce RTX 4070 Super 12GB
Pros
- 12 GB VRAM GDDR6X — corre 13B Q4
- 504 GB/s bandwidth
- CUDA completo, sin fricción
Cons
- No suficiente para 30B+ sin offloading
€449
NVIDIA GeForce RTX 4070 12GB
Pros
- 12 GB VRAM GDDR6X
- Excelente eficiencia energética
- Ada Lovelace architecture
Cons
- Algo menos de bandwidth que Super
€269
NVIDIA GeForce RTX 3060 12GB
Pros
- 12 GB VRAM — el doble que RTX 4060
- Precio de entrada <300€
- Llama 8B a ~30 tok/s
Cons
- Menos eficiencia que Ada Lovelace
€1799
NVIDIA GeForce RTX 4090 24GB
Pros
- 24 GB VRAM — corre 70B con offload
- 95 tok/s con Llama 8B Q4
- Máximo rendimiento disponible
Cons
- ~1800€ — no justificado para uso casual
€699
NVIDIA GeForce RTX 3090 24GB
Pros
- 24 GB VRAM segunda mano accesible
- Ideal para fine-tuning y 30B Q4
- Amplia disponibilidad
Cons
- Consumo elevado vs generación Ada
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