32 GB VRAM · Q4 nativo Amazon
RTX 5090
Ventajas
- Ejecuta Whisper Large V3 Q4 nativo
- 32 GB VRAM — margen suficiente
Motor local listo
Whisper Large V3
40 GPUs de consumo pueden ejecutar Whisper Large V3 en Q4 de forma nativa. Umbrales de VRAM y benchmarks precisos abajo.
40 GPUs compatibles
1.55B parámetros
Mejor opción
RTX 5090 · 32 GB VRAM Q4 nativo
Precios y disponibilidad pueden cambiar · enlace de afiliado
Javier Morales Especialista en hardware IA — 8 años de experiencia
GitHub: github.com/javier-morales-ia
llama.cpp 0.2.x · CUDA 12 · ROCm 6 · actualizado mensualmente · metodología →
Contexto de ejecución
ARQUITECTURA TRANSFORMER
CUANTIZACIÓN 4-BIT GGUF
PROVEEDOR OpenAI
LICENCIA MIT
REQUISITO VRAM
1.5 GB
4GB 8GB 12GB 16GB 24GB+
Decisión de hardware
Este modelo requiere unaGPU de entrada (8 GB VRAM)
Mínimo
GTX 1660 Super
Funciona en Q4 — usable, con algo de espera
6 GB VRAM
Ver configuración compatible Equilibrado
RTX 4060 Ti 16GB
Mejor relación valor/rendimiento diario
16 GB VRAM
Ver configuración compatibleGPUs compatibles para Whisper Large V3
Mejores opciones por compatibilidad, margen de VRAM y valor — precios y disponibilidad pueden cambiar.
24 GB VRAM · Q4 nativo Amazon
RTX 4090
Ventajas
- Ejecuta Whisper Large V3 Q4 nativo
- 24 GB VRAM — margen suficiente
128 GB VRAM · Q4 nativo Amazon
M4 Ultra
Ventajas
- Ejecuta Whisper Large V3 Q4 nativo
- 128 GB VRAM — margen suficiente
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Cómo ejecutar este modelo
Comprueba si tu GPU puede ejecutar Whisper Large V3 →
Calculadora VRAM — compatibilidad instantánea
RTX 5090
32 GB · Ejecuta Q4 nativo · Ver disponibilidad
*Los precios y la disponibilidad pueden cambiar. Algunos enlaces son de afiliado.
Requisitos del sistema
VRAM GPU 1.5 GB GPU de entrada
RAM del sistema 16 GB
DDR4/DDR5
Almacenamiento 0.9 GB Q4 · SSD recomendado
CPU Cualquier CPU moderna GPU requerida
VRAM por cuantización
| Cuantización | VRAM necesaria | Espacio en disco | Calidad |
|---|---|---|---|
| FP16 (calidad máxima) | 4 GB | 3.1 GB | Máxima |
| Q8 (alta calidad) | 2.5 GB | 1.6 GB | Casi sin pérdida |
| Q4 (recomendado) Mejor equilibrio | 1.5 GB | 0.9 GB | Recomendada |
| Q2 (mínimo) | 1 GB | 0.5 GB | Pérdida de calidad |
Detalles del modelo
| Desarrollador | OpenAI |
| Parámetros | 1.55B |
| Licencia | MIT |
| Casos de uso | voice |
| Lanzamiento | 2023-11 |
Hugging Face
openai/whisper-large-v3 Requisitos técnicos
¿Tu GPU puede ejecutar Whisper Large V3?
Whisper Large V3 requiere <strong class="text-primary-container">1.5 GB de VRAM</strong> en Q4. 40 GPUs de consumo cumplen este umbral. Por debajo de 8 GB o -0.5 GB verás una latencia de offload notable.
1GB Mínimo crítico
1.5GB Óptimo Q4
2.5GB Alta calidad Q8
4GB Máximo FP16
Matriz de rendimiento de hardware
40 Q4 nativo · 0 offload
| GPU | VRAM | Compatibilidad | Velocidad est. | Acción |
|---|---|---|---|---|
| RTX 5090 | 32GB | Óptimo | 345 tok/s | Calcular → |
| RTX 4090 | 24GB | Óptimo | 345 tok/s | Calcular → |
| M4 Ultra | 128GB | Óptimo | 345 tok/s | Calcular → |
| RTX 5080 | 16GB | Óptimo | 345 tok/s | Calcular → |
| M3 Ultra | 192GB | Óptimo | 336 tok/s | Calcular → |
| RTX 4080 Super | 16GB | Óptimo | 322 tok/s | Calcular → |
| RTX 5070 Ti | 16GB | Óptimo | 342 tok/s | Calcular → |
| RTX 3090 | 24GB | Óptimo | 344 tok/s | Calcular → |
| M4 Max 48GB | 48GB | Óptimo | 240 tok/s | Calcular → |
| RX 7900 XTX | 24GB | Óptimo | 345 tok/s | Calcular → |
| M4 Max 36GB | 36GB | Óptimo | 240 tok/s | Calcular → |
| RTX 4070 Ti Super | 16GB | Óptimo | 295 tok/s | Calcular → |
| RTX 3080 Ti | 12GB | Óptimo | 340 tok/s | Calcular → |
| RX 7900 XT | 20GB | Óptimo | 336 tok/s | Calcular → |
| RTX 5070 | 12GB | Óptimo | 295 tok/s | Calcular → |
| RTX 3080 | 10GB | Óptimo | 333 tok/s | Calcular → |
| M4 Pro | 24GB | Óptimo | 119 tok/s | Calcular → |
| RX 7800 XT | 16GB | Óptimo | 274 tok/s | Calcular → |
| RX 6800 XT | 16GB | Óptimo | 225 tok/s | Calcular → |
| RTX 4070 | 12GB | Óptimo | 221 tok/s | Calcular → |
| RTX 4060 Ti 16GB | 16GB | Óptimo | 126 tok/s | Calcular → |
| RX 7700 XT | 12GB | Óptimo | 190 tok/s | Calcular → |
| RTX 3070 Ti | 8GB | Óptimo | 267 tok/s | Calcular → |
| RTX 4060 Ti | 8GB | Óptimo | 126 tok/s | Calcular → |
| RTX 3070 | 8GB | Óptimo | 196 tok/s | Calcular → |
| RX 6700 XT | 12GB | Óptimo | 169 tok/s | Calcular → |
| M3 Pro | 18GB | Óptimo | 66 tok/s | Calcular → |
| RTX 3060 Ti | 8GB | Óptimo | 197 tok/s | Calcular → |
| RTX 2080 Ti | 11GB | Óptimo | 197 tok/s | Calcular → |
| RTX 3060 | 12GB | Óptimo | 158 tok/s | Calcular → |
| M2 Pro | 16GB | Óptimo | 88 tok/s | Calcular → |
| RTX 4060 | 8GB | Óptimo | 119 tok/s | Calcular → |
| Arc A770 16GB | 16GB | Óptimo | 98 tok/s | Calcular → |
| M1 Pro | 16GB | Óptimo | 88 tok/s | Calcular → |
| RX 7600 | 8GB | Óptimo | 127 tok/s | Calcular → |
| RX 6600 XT | 8GB | Óptimo | 119 tok/s | Calcular → |
| Arc A750 8GB | 8GB | Óptimo | 89 tok/s | Calcular → |
| RX 6600 | 8GB | Óptimo | 108 tok/s | Calcular → |
| RTX 3050 8GB | 8GB | Óptimo | 98 tok/s | Calcular → |
| GTX 1660 Super | 6GB | Óptimo | 147 tok/s | Calcular → |
GPUs recomendadas para Whisper Large V3
Benchmarks Reales
Sin Reviews Pagadas
Selección Editorial
Basado en Datos
Mejores opciones por compatibilidad, margen de VRAM y valor; precios y disponibilidad pueden cambiar.
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M4 Ultra
128 GB VRAM
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Whisper Large V3 — Guía de compatibilidad
Un modelo ligero como Whisper Large V3 funciona bien en hardware de consumo desde 6 GB de VRAM. Ideal para uso diario con Ollama o LM Studio. Usa la calculadora de VRAM para comprobar tu equipo.
Compara GPUs para Whisper Large V3
¿Qué GPU merece la pena? Especificaciones y benchmarks reales lado a lado.
Hardware compatible
GPUs que ejecutan Whisper Large V3 en Q4, ordenadas por rendimiento en IA.
Benchmarks Reales
Sin Reviews Pagadas
Basado en Datos
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