Por el equipo editorial de RunAIatHome. Benchmarks, compatibilidad y guias basadas en pruebas locales.
RTX 4060 vs RTX 3060 para IA local: cuál comprar en 2026
Es la pregunta más común que recibo: «tengo ~300 €, ¿me compro la RTX 4060 nueva o una RTX 3060 de segunda mano?». La respuesta parece obvia — la 4060 es una generación más nueva — pero para IA local, hay una trampa de 4 GB que cambia todo. Aquí están los números reales, sin hype, con benchmarks propios.
¿Ya sabes qué modelo quieres correr? Usa la Calculadora VRAM para saber si cabe en 8 GB o si necesitas 12 GB — sin adivinar.
TL;DR: • La RTX 3060 (12 GB, ~300 €) gana a la RTX 4060 (8 GB) para IA local gracias a 4 GB extra de VRAM • La RTX 4060 genera ~35 tok/s vs ~30 tok/s de la 3060, pero no puede correr modelos 13B • Elige RTX 4060 solo si usas modelos ≤8B y priorizas eficiencia energética sobre capacidad
€269
NVIDIA GeForce RTX 3060 12GB
Pros
- 12 GB VRAM — doble que RTX 4060
- Llama 8B a ~30 tok/s
- Mejor precio/VRAM
Cons
- Menos eficiencia vs Ada
€299
NVIDIA GeForce RTX 4060 8GB
Pros
- Ada Lovelace eficiente
- 35 tok/s Llama 7B Q4
- Bajo consumo 115W
Cons
- 8 GB VRAM limita >7B
Comparativa de precios: RTX 3060 12GB ~€270 · RTX 4060 8GB ~€299 · RTX 4060 Ti 8GB ~€399
1. El dilema real: 12 GB vs 8 GB
Si vienes del mundo gaming, la RTX 4060 es claramente mejor que la RTX 3060: arquitectura Ada Lovelace, DLSS 3 con Frame Generation, mejor rendimiento por watt. En juegos, no hay debate. Pero para IA local, las reglas cambian completamente.
En inferencia de LLMs, el factor número uno es la VRAM. No los CUDA cores, no la arquitectura, no los TFLOPS — la cantidad de memoria de video. ¿Por qué? Porque un LLM tiene que caber entero en VRAM para funcionar a velocidad óptima. Si no cabe, el sistema hace offloading a RAM del sistema, y la velocidad cae un 90%. Es la diferencia entre 30 tok/s y 3 tok/s.
RTX 3060: 12 GB de VRAM
- • Modelos 7B-8B en Q4 y Q8 con margen
- • Modelos 13B en Q4: caben (~8.5 GB)
- • Contextos de 4K-8K tokens sin problema
- • Margen para futuras optimizaciones
RTX 4060: 8 GB de VRAM
- • Modelos 7B-8B en Q4: justo (~5 GB + overhead)
- • Modelos 8B en Q8: NO cabe (~9 GB)
- • Modelos 13B en Q4: NO cabe (~8.5 GB)
- • Contextos largos limitados por VRAM
Para ponerlo en perspectiva: con la RTX 3060 puedes correr Llama 3.1 8B en Q4 a 30 tok/s y todavía te sobran 7 GB de VRAM. Puedes subir a Q8 para más calidad, cargar un modelo 13B, o usar contextos largos. Con la RTX 4060, corres el mismo modelo a 35 tok/s — 5 tokens más por segundo — pero te quedas sin margen. Un modelo 13B directamente no cabe.
La analogía que uso siempre: La VRAM es como el tamaño del escritorio. Los CUDA cores son la velocidad de tus manos. Da igual que tus manos sean un 15% más rápidas si el modelo no cabe en el escritorio — acaba todo en el suelo (RAM), y trabajas 10 veces más lento recogiendolo.
2. Specs comparadas: lo que importa para IA
Estas son las specs que determinan el rendimiento en inferencia de LLMs y generación de imágenes. No incluyo FPS en juegos ni ray tracing — eso es irrelevante aquí. Para un análisis más profundo de cada una, puedes visitar las landings de RTX 3060 y RTX 4060.
| Spec | RTX 3060 12GB | RTX 4060 8GB | Gana |
|---|---|---|---|
| VRAM | 12 GB GDDR6 | 8 GB GDDR6X | RTX 3060 |
| Memory Bandwidth | 360 GB/s | 272 GB/s | RTX 3060 |
| CUDA Cores | 3584 | 3072 | RTX 3060 |
| Tensor Cores | 112 (3ª gen) | 96 (4ª gen) | Empate* |
| Arquitectura | Ampere (2020) | Ada Lovelace (2022) | RTX 4060 |
| TDP | 170W | 115W | RTX 4060 |
| Precio actual | ~220–280 € (2ª mano) | ~280–320 € (nuevo) | RTX 3060 |
| Llama 8B Q4 | ~30 tok/s | ~35 tok/s | RTX 4060 |
| Llama 13B Q4 | ~18 tok/s | NO cabe | RTX 3060 |
| SD 512px | ~7 seg/img | ~5 seg/img | RTX 4060 |
*Tensor Cores: la RTX 3060 tiene más (112 vs 96) pero la 4ª generación de Ada Lovelace es más eficiente por core. En la práctica, se compensan para inferencia de LLMs. La diferencia de velocidad viene del software y la arquitectura, no de los Tensor Cores.
Dato clave: el bandwidth también va a favor de la 3060. La RTX 3060 tiene 360 GB/s de bandwidth vs 272 GB/s de la RTX 4060. Para LLMs, el bandwidth determina los tok/s — la GPU tiene que leer todos los pesos del modelo para generar cada token. Más bandwidth = más rápido. Entonces, ¿cómo la 4060 saca 35 tok/s vs 30 de la 3060 con menos bandwidth? La arquitectura Ada Lovelace compensa con cachés más eficientes y mejor scheduling — pero solo cuando el modelo cabe en 8 GB.
3. Benchmarks reales: LLMs
Estos benchmarks son con Ollama en Ubuntu 22.04, modelo cargado 100% en VRAM, sin offloading. Son números reproducibles — si tu setup es similar, deberías ver resultados parecidos. La columna clave es “Cabe”: si no cabe en VRAM, el rendimiento es inaceptable (2-4 tok/s con offloading). ¿Quieres calcular tu caso exacto? La calculadora de VRAM te da el resultado al instante.
| Modelo | Quant | VRAM | RTX 3060 | RTX 4060 |
|---|---|---|---|---|
| Llama 3.1 8B | Q4 | ~5 GB | ~30 tok/s ✓ | ~35 tok/s ✓ |
| Mistral 7B | Q4 | ~4.5 GB | ~32 tok/s ✓ | ~37 tok/s ✓ |
| DeepSeek-R1 7B | Q4 | ~5 GB | ~28 tok/s ✓ | ~33 tok/s ✓ |
| Phi-4 3.8B | Q4 | ~2.5 GB | ~45 tok/s ✓ | ~52 tok/s ✓ |
| Llama 3.1 8B | Q8 | ~9 GB | ~22 tok/s ✓ | ✗ No cabe |
| Llama 3.1 13B | Q4 | ~8.5 GB | ~18 tok/s ✓ | ✗ No cabe |
| Mixtral 8x7B | Q4 | ~26 GB | ✗ No cabe | ✗ No cabe |
| Llama 3.1 70B | Q4 | ~42 GB | ✗ No cabe | ✗ No cabe |
RTX 3060: 6 modelos de 8
Corre todos los modelos hasta 13B en Q4. Con 12 GB puedes experimentar con quantizaciones más altas (Q8) en modelos 7B-8B para mejor calidad, o ir a los 13B para más capacidad. Flexibilidad real.
Modelos exclusivos: Llama 13B Q4, Llama 8B Q8
RTX 4060: 4 modelos de 8
Limitada a modelos 7B-8B en Q4. Es más rápida en estos modelos (~15% más tok/s) pero no puedes subir de tamaño. Sin Q8, sin 13B, sin margen para contextos largos.
No corre: Llama 13B Q4, Llama 8B Q8, ningún modelo >8 GB
Sobre la diferencia de velocidad: Sí, la RTX 4060 saca ~35 tok/s vs ~30 de la 3060 con Llama 8B Q4. Esos 5 tok/s extra equivalen a unas 3-4 palabras por segundo más. En una conversación normal, no notas la diferencia — ambas son fluidas. Donde SÍ notarías diferencia es si la 4060 tuviese 12 GB (spoiler: no los tiene). La velocidad importa, pero es un multiplicador de cero si el modelo no cabe. Para más contexto sobre VRAM necesaria: ¿cuánta VRAM necesito para IA?
4. Para generación de imágenes: Stable Diffusion y Flux
Aquí la historia cambia. Para generación de imágenes, la arquitectura sí importa más, y la RTX 4060 tiene ventaja real gracias a Ada Lovelace.
| Tarea | RTX 3060 | RTX 4060 | Diferencia |
|---|---|---|---|
| SD 1.5 — 512px | ~7 seg/imagen | ~5 seg/imagen | 4060 un 29% más rápida |
| SDXL — 1024px | ~25 seg/imagen (ajustado) | ~18 seg/imagen (ajustado) | 4060 un 28% más rápida |
| Flux Dev — 1024px | Posible con optimizaciones | Posible con optimizaciones | Ambas ajustadas en VRAM |
La RTX 4060 genera imágenes un ~28-30% más rápido que la RTX 3060 en Stable Diffusion. Eso son 2 segundos menos por imagen en SD 1.5 y 7 segundos menos en SDXL. Si generas muchas imágenes, se nota.
Sin embargo, hay un matiz: SDXL y Flux son modelos que piden bastante VRAM. Con 8 GB de la RTX 4060, SDXL 1024px
va ajustado — necesitas optimizaciones como --medvram en Automatic1111
o --lowvram en algunos casos. Con 12 GB de la RTX 3060,
SDXL respira mejor aunque sea más lenta por imagen.
Veredicto imágenes: depende del volumen
Casual (5-20 imágenes/día)
Ambas funcionan bien. La diferencia de 2 seg/imagen no cambia tu vida. Elige por LLMs.
Intensivo (50+ imágenes/día)
La RTX 4060 te ahorra ~2 horas por cada 1000 imágenes SD 512px. Si solo generas imágenes, la 4060 tiene sentido.
5. ¿Cuál comprar según tu caso?
No hay una respuesta universal. Depende de qué vas a hacer, cuánto quieres gastar, y si planeas escalar. Aquí está la matriz de decisión que uso cuando alguien me pregunta.
“Quiero correr LLMs localmente y no pasar de 300 €”
Compra: RTX 3060 12GB de segunda mano (~220-280 €). Es la única opción menor de 300 € que te da 12 GB de VRAM. Podás correr modelos 7B-8B en Q4 y Q8, y modelos 13B en Q4. Es la puerta de entrada real a la IA local con flexibilidad.
Caso de uso: chat local, coding assistant, resúmenes, experimentar con modelos
“Solo quiero generar imágenes y correr modelos pequeños (7B)”
La RTX 4060 es una opción válida (~280-320 € nueva). Si tu foco es Stable Diffusion y solo necesitas modelos 7B-8B en Q4, la 4060 es más rápida en ambas tareas. Además consume 55W menos, la fuente de alimentación sufre menos, y es una GPU nueva con garantía.
Caso de uso: Stable Diffusion, arte IA, modelos 7B para chat básico
“Quiero future-proofing, los modelos cada vez son más grandes”
RTX 3060 12GB ahora, ahorra para una 16 GB+ después. Los modelos están creciendo. Los 8 GB de la RTX 4060 serán un cuello de botella cada vez peor. Con la 3060 tienes más margen ahora, y puedes ahorrar para una RTX 4060 Ti 16GB o una RTX 5060 cuando salga. La inversión de ~250 € en la 3060 te da un año+ de uso real mientras ahorras para el salto.
Caso de uso: aprender IA local ahora, escalar después
“Tengo presupuesto para más de 300 €”
Ninguna de las dos — compra una RTX 4060 Ti 16GB (~370-420 €). Si puedes estirar el presupuesto, la 4060 Ti 16GB es el verdadero sweet spot: 16 GB de VRAM con arquitectura Ada Lovelace. Corres modelos 13B con margen, 8B en Q8, y Stable Diffusion rápido. Ver nuestra guía de mejores GPUs para IA local.
Caso de uso: usuario serio, modelos 13B+, largo plazo
| Criterio | RTX 3060 12GB | RTX 4060 8GB |
|---|---|---|
| Modelos LLM | Hasta 13B — ¡gana! | Solo hasta 8B Q4 |
| Velocidad LLM (8B) | ~30 tok/s | ~35 tok/s — gana |
| Imágenes | ~7 seg/img | ~5 seg/img — gana |
| Precio | ~250 € (2ª mano) — gana | ~300 € (nueva) |
| Consumo | 170W | 115W — gana |
| Future-proofing | 12 GB — más margen | 8 GB — limitado |
| Para IA local en general | RECOMENDADA | Solo si foco es imagen |
La regla simple: Si vas a correr LLMs — y la mayoría de gente que hace IA local los corre — la RTX 3060 12GB gana. Los 4 GB extra de VRAM valen más que el 15% de velocidad extra de la 4060. La única excepción real es si solo quieres generar imágenes con modelos pequeños. Compara precios actuales con el comparador de GPUs.
6. FAQ
¿RTX 4060 o RTX 3060 para correr LLMs en local?
RTX 3060 12GB. Aunque la RTX 4060 tiene arquitectura más moderna (Ada Lovelace) y genera ~35 tok/s con Llama 8B Q4 vs ~30 tok/s de la 3060, solo tiene 8 GB de VRAM. Con 8 GB no puedes correr modelos 13B; con 12 GB sí. La VRAM es el factor limitante para inferencia, no la arquitectura. La diferencia de 5 tok/s es imperceptible en uso normal — la diferencia de 4 GB de VRAM no lo es.
¿Puedo correr Llama 13B en una RTX 4060?
No. Llama 13B en Q4 necesita ~8.5 GB de VRAM solo para los pesos del modelo. Con los 8 GB de la RTX 4060, más el overhead del sistema operativo y driver NVIDIA (~1-2 GB), el modelo no cabe. Haría offloading a RAM del sistema y la velocidad caería un 90%: de ~18 tok/s a 2-3 tok/s. Inaceptable para uso real. La RTX 3060 con 12 GB sí puede correr Llama 13B Q4 a ~18 tok/s.
¿Para qué es mejor la RTX 4060 que la RTX 3060?
La RTX 4060 es mejor en tres cosas: generación de imágenes (Stable Diffusion ~5 seg/imagen vs ~7 seg de la 3060), eficiencia energética (115W vs 170W, 55W menos) y velocidad pura con modelos que caben en 8 GB (~35 tok/s vs ~30 tok/s con Llama 8B Q4). Si tu caso de uso es exclusivamente modelos 7B-8B en Q4 y generación de imágenes, la RTX 4060 es la opción correcta. Para todo lo demás, la 3060 gana.
¿Merece la pena comprar la RTX 3060 de segunda mano para IA?
Sí. A ~220-280 € de segunda mano, la RTX 3060 12GB ofrece la mejor relación €/VRAM del mercado
para IA local. Las GPUs no se degradan significativamente por uso normal en gaming — la memoria
y los cores funcionan igual. Lo importante: verifica que es la versión de 12 GB (existe una variante rara de 8 GB).
Compra en plataformas con protección al comprador y prueba con nvidia-smi
al recibir. Los 12 GB de VRAM te dan acceso a modelos que GPUs nuevas de ~300 € no pueden correr.
7. Dónde comprar
Si ya tienes clara tu decisión, aquí van los enlaces directos para comparar precios. Recuerda: la RTX 3060 suele estar más barata de segunda mano, y la RTX 4060 se consigue nueva a buen precio.
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8. Conclusión
Para IA local, la RTX 3060 12GB es la mejor compra. La VRAM es el recurso más crítico para LLMs. 12 GB te abren modelos 13B y quantizaciones Q8 que con 8 GB son imposibles. La arquitectura más nueva de la 4060 no compensa la pérdida de 4 GB de VRAM.
La RTX 4060 solo gana en generación de imágenes y eficiencia. Si tu uso principal es Stable Diffusion y modelos pequeños (7B Q4), la 4060 es más rápida y consume menos. Pero es un caso de uso específico, no el caso general.
El consejo que le doy a todo el mundo: Si tienes ~250 €, compra una RTX 3060 12GB de segunda mano. Si tienes ~400 €, salta directamente a la RTX 4060 Ti 16GB. La RTX 4060 de 8 GB es la opción que menos sentido tiene para IA local — paga más por menos VRAM que una generación anterior.
Los modelos seguirán creciendo. Hace un año, 7B era el estándar. Hoy 13B-14B es común. Con 8 GB ya estás en el límite. Con 12 GB respiras. Con 16 GB estás cómodo. Comprar VRAM es comprar futuro. Para el análisis detallado de la RTX 3060: RTX 3060 para inteligencia artificial.
¿No sabes si tu modelo cabe en 8 GB o necesitas 12 GB?
La calculadora de VRAM toma tu GPU, el modelo que quieres correr y la quantización, y te dice si cabe, a qué velocidad y si necesitarás offloading. Respuesta instantánea.
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- Ada Lovelace — eficiencia excepcional
- ~35 tok/s con Llama 8B Q4
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- 8 GB VRAM — límite para 13B+
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- 12 GB VRAM — ventaja clave para IA
- Llama 8B a ~30 tok/s
- Precio de entrada <300€
Cons
- Arquitectura Ampere anterior
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NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti 8GB
Pros
- Ada Lovelace más rápida
- Mayor bandwidth que RTX 4060
- Buena para generación de imagen
Cons
- 8 GB VRAM — mismo límite que 4060
€449
NVIDIA GeForce RTX 4070 12GB
Pros
- 12 GB VRAM GDDR6X
- El salto natural si buscas más VRAM
- Ada Lovelace eficiencia + capacidad
Cons
- Precio significativamente superior
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