En 2026, ejecutar modelos de inteligencia artificial en tu propio hardware ha dejado de ser un privilegio de investigadores y grandes empresas. Gracias a herramientas como Ollama o LM Studio, cualquier persona con una GPU moderna puede correr localmente modelos como Llama 4, Gemma 4, Qwen3 o Mistral con total privacidad y sin pagar por cada consulta. Pero la pregunta clave es siempre la misma: ¿qué GPU necesitas realmente? En esta guía te explicamos todo, desde la VRAM mínima por tamaño de modelo hasta el debate CUDA vs ROCm, para que tomes la mejor decisión.
¿Cuánta VRAM necesita cada modelo?
La VRAM (memoria de vídeo) es el factor más crítico para ejecutar modelos de lenguaje en local. A diferencia de la RAM del sistema, los modelos de IA necesitan cargarse completamente en la VRAM de la GPU para lograr velocidades de inferencia aceptables. Si el modelo no cabe, se desborda a RAM del sistema o se queda en CPU, con una caída dramática en la velocidad.
La cantidad de VRAM necesaria depende de dos factores: el número de parámetros del modelo y la precisión numérica (cuantización) con la que lo ejecutas. A continuación, la tabla de referencia para los modelos más populares en 2026:
| Tamaño del modelo | Precisión F16 (sin cuantizar) | Q8 (8 bits) | Q4_K_M (4 bits, recomendado) | Ejemplos de modelos |
|---|---|---|---|---|
| 7B – 9B | ~14-18 GB | ~8-10 GB | ~5-6 GB | Llama 4 Scout 8B, Gemma 4 9B, Qwen3 8B, Mistral 7B |
| 13B – 14B | ~26-28 GB | ~14-16 GB | ~8-10 GB | Qwen3 14B, Gemma 4 12B, Phi-4 14B |
| 27B – 32B | ~54-64 GB | ~28-34 GB | ~16-21 GB | Qwen3 32B, Gemma 4 27B, Llama 4 Maverick 32B |
| 70B – 72B | ~140-144 GB | ~72-74 GB | ~39-42 GB | Llama 4 70B, Qwen3 72B, Mistral Large 72B |
Como puedes ver en la tabla, 16 GB de VRAM es el punto de inflexión clave en 2026: permite ejecutar en Q4_K_M modelos de hasta 27-32B parámetros, que son los que ofrecen la mejor relación calidad/recurso. Con 8 GB solo tienes acceso cómodo a los modelos de 7-9B, aunque con cuantización agresiva puedes estirar hasta los 13B. Si quieres ejecutar modelos de 70B o superiores en una sola GPU, necesitarás 48 GB o más, o dos GPUs en paralelo.
Si quieres profundizar en cómo configurar Ollama para aprovechar al máximo tu hardware, te recomendamos nuestra guía completa de Ollama para IA local.
Cuantización: cómo ejecutar más con menos VRAM
La cuantización es el proceso de reducir la precisión numérica con la que se representan los pesos del modelo. En lugar de usar números de 16 bits (float16) o incluso 32 bits, usamos 8 o 4 bits por peso. El resultado: el modelo ocupa mucho menos espacio en memoria, con una pérdida de calidad sorprendentemente pequeña.
Estos son los formatos de cuantización más comunes que encontrarás en Ollama y LM Studio:
- F16 (16 bits): Máxima calidad, sin pérdidas. Solo viable en GPUs con 24 GB o más para modelos medianos. Útil para fine-tuning.
- Q8_0 (8 bits): Muy buena calidad, casi idéntica a F16. Reduce la memoria a la mitad. Recomendada si tienes VRAM de sobra.
- Q4_K_M (4 bits, Mixed): El estándar de facto en 2026. Reduce la VRAM un 72% respecto a F16 con pérdida de calidad mínima o imperceptible. Es el formato por defecto en Ollama para la mayoría de modelos.
- Q3_K_M / Q2_K (3-2 bits): Cuantización extrema. Ahorra mucha VRAM pero la degradación de calidad es notable. Solo recomendada si no hay otra opción.
CUDA vs ROCm: NVIDIA frente a AMD
El ecosistema de software para IA local está dominado por NVIDIA CUDA, y es uno de los factores que más influye en la decisión de compra de GPU. Pero en 2026 AMD ha dado un paso importante con ROCm 7.2, que por primera vez ofrece soporte oficial para GPUs de consumo como la serie RDNA 4.
NVIDIA CUDA: el estándar de la industria
CUDA lleva más de 15 años siendo el ecosistema de referencia para IA y deep learning. Sus ventajas para IA local son claras:
- Compatibilidad universal: Ollama, LM Studio, llama.cpp, PyTorch... todo funciona nativo en NVIDIA desde el primer momento.
- Soporte en Windows y Linux: Sin fricciones en ningún sistema operativo.
- Tecnologías exclusivas: Flash Attention, Tensor Cores optimizados para inferencia, DLSS para trabajo creativo.
- Velocidad de inferencia: Las RTX 5000 con GDDR7 son un 15-20% más rápidas en tokens por segundo que la generación anterior.
AMD ROCm: alternativa real pero con matices
ROCm 7.2 ha supuesto un punto de inflexión para AMD en el mundo de la IA local:
- Soporte oficial RDNA 4 (RX 9070/9070 XT): Por primera vez, estas GPUs de consumo son ciudadanas de primera clase en ROCm.
- Linux como plataforma principal: El soporte en Windows sigue siendo limitado (ROCm v6.1 preview). Si usas Windows, AMD es una complicación.
- Rendimiento del 85-90% vs CUDA: En inferencia local con Ollama, la RX 9070 XT alcanza unos 56 tokens/segundo en Llama 3.1 8B Q4, frente a los ~66 tokens/segundo de la RX 7900 XTX con 24 GB. NVIDIA mantiene una ventaja del 10-20% en velocidad.
- Ecosistema en maduración: No todos los modelos y cuantizaciones funcionan igual de bien. Hay que verificar la compatibilidad caso por caso.
Resumen: Si usas Linux y quieres máxima relación rendimiento/inversión, AMD con ROCm es una opción viable. Si usas Windows o priorizas la compatibilidad sin configuraciones, NVIDIA es la elección segura.
GPU vs CPU para inferencia local
Técnicamente, puedes ejecutar modelos de IA sin GPU, usando solo la CPU y la RAM del sistema. Herramientas como llama.cpp lo permiten. Sin embargo, la diferencia de velocidad es abismal:
- CPU (solo RAM): 2-8 tokens por segundo en un modelo de 7B. Prácticamente inutilizable para conversación fluida.
- GPU con VRAM suficiente: 40-100+ tokens por segundo en el mismo modelo. La experiencia es completamente diferente.
- GPU parcial (modelo desbordado a RAM): Si el modelo no cabe en VRAM, las capas que van a RAM del sistema caen a 5-15 tokens/segundo. Funciona, pero se nota.
La recomendación es siempre intentar que el modelo completo quepa en VRAM. Si no es posible, usar cuantización más agresiva antes que dejar capas en CPU.
RTX 5090 32GB — El tope de gama absoluto
La NVIDIA GeForce RTX 5090 es la GPU más potente del mercado para consumidores en 2026. Con 32 GB de GDDR7 y un ancho de banda de memoria sin precedentes, es la única opción que permite ejecutar cómodamente modelos de 70B parámetros en Q4_K_M en una sola tarjeta.
- VRAM: 32 GB GDDR7
- Modelos objetivo: Llama 4 70B, Qwen3 72B en Q4_K_M (39-42 GB — necesita un poco de RAM complementaria o ajuste de contexto); modelos de 30B sin ningún límite.
- Velocidad: Los 32 GB de GDDR7 hacen que los tokens fluyan a velocidades excepcionales en modelos medianos y grandes. Es la GPU más rápida para inferencia local en 2026.
- CUDA: Soporte completo, incluyendo Flash Attention 3 y los últimos backends optimizados.
- Para quién: Investigadores, desarrolladores de IA, estudios que quieren el máximo rendimiento sin compromisos. También ideal para combinar IA local con gaming o generación de imágenes (Stable Diffusion, FLUX).
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RTX 5070 Ti 16GB — Gama alta con equilibrio
La RTX 5070 Ti con 16 GB de GDDR7 es el punto de equilibrio ideal para la mayoría de usuarios serios de IA local. Con 16 GB puedes ejecutar cómodamente modelos de 13B en Q8 y modelos de 27-32B en Q4_K_M, que es exactamente donde está la mejor relación calidad/recursos en 2026.
- VRAM: 16 GB GDDR7
- Modelos objetivo: Qwen3 14B en Q8 sin problemas, Qwen3 32B y Gemma 4 27B en Q4_K_M perfectamente, Llama 4 Maverick 32B en Q4_K_M.
- Velocidad: La arquitectura Blackwell y el GDDR7 la hacen notablemente más rápida que la generación anterior en inferencia. Espera 60-80 tokens/segundo en modelos de 7B y 25-40 en modelos de 13B.
- CUDA: Soporte nativo completo en Ollama, LM Studio y llama.cpp.
- Para quién: Desarrolladores, entusiastas de la IA que quieren ejecutar modelos de calidad real sin pagar por el tope de gama. También excelente para gaming.
Si quieres más contexto sobre los modelos que ejecutarás con esta GPU, lee nuestra guía completa de Llama 4.
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RTX 5060 Ti 16GB — La entrada más inteligente del mercado
La RTX 5060 Ti de 16 GB es la GPU de gama media que más ha sorprendido en 2026 para IA local. El motivo es simple: llega a un precio de gama media pero con los mismos 16 GB de VRAM que tarjetas de gama alta. Y para IA local, la VRAM es lo que más importa.
- VRAM: 16 GB GDDR7
- Modelos objetivo: Idénticos a la RTX 5070 Ti en cuanto a qué modelos caben. Qwen3 32B y Gemma 4 27B en Q4_K_M entran perfectamente.
- Velocidad: Algo inferior a la 5070 Ti en tokens por segundo (menos núcleos CUDA y menor ancho de banda), pero perfectamente utilizable para uso cotidiano.
- CUDA: Soporte completo, idéntico al resto de la gama RTX 5000.
- Para quién: La opción más inteligente si tu prioridad es la IA local y tienes un presupuesto de gama media. Ojo: existe una versión de 8 GB de la RTX 5060 Ti que es claramente inferior para IA local — asegúrate de comprar la versión de 16 GB.
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RX 9070 XT 16GB — La alternativa AMD con ROCm
La AMD Radeon RX 9070 XT es la opción más interesante del lado de AMD en 2026. Con 16 GB de VRAM y soporte oficial en ROCm 7.2, es la primera GPU de consumo de AMD que se puede recomendar sin reservas para IA local... siempre que uses Linux.
- VRAM: 16 GB GDDR6
- Modelos objetivo: Los mismos 16 GB permiten ejecutar exactamente los mismos modelos que las RTX 5060 Ti y 5070 Ti (Qwen3 32B, Gemma 4 27B en Q4_K_M).
- Velocidad: Aproximadamente el 85-90% del rendimiento de la NVIDIA equivalente en tokens por segundo con Ollama. En Llama 3.1 8B Q4 alcanza unos 56 tokens/segundo, perfectamente utilizable.
- ROCm 7.2: Soporte oficial para RDNA 4 desde enero de 2026. Funciona con Ollama, LM Studio (en Linux) y llama.cpp con el backend ROCm.
- Limitación clave: El soporte en Windows es experimental y limitado. Si usas Windows como sistema operativo principal, esta tarjeta puede causarte frustraciones.
- Para quién: Usuarios de Linux que buscan la máxima relación rendimiento/inversión, o quien ya tiene preferencia por el ecosistema AMD.
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Comparativa de las 4 GPUs para IA local
| GPU | VRAM | API de IA | SO recomendado | Modelos que ejecuta (Q4_K_M) | Gama |
|---|---|---|---|---|---|
| RTX 5090 | 32 GB GDDR7 | CUDA | Windows / Linux | Hasta 70B+ (con ajustes), 30B sin límite | Tope de gama |
| RTX 5070 Ti | 16 GB GDDR7 | CUDA | Windows / Linux | Hasta 32B cómodamente | Gama alta |
| RTX 5060 Ti 16GB | 16 GB GDDR7 | CUDA | Windows / Linux | Hasta 32B cómodamente | Gama media |
| RX 9070 XT | 16 GB GDDR6 | ROCm 7.2 | Linux (Windows limitado) | Hasta 32B cómodamente | Gama media-alta |
Para una visión más amplia del panorama actual de hardware gráfico, puedes consultar nuestra guía de las mejores tarjetas gráficas de 2026.
Conclusión: ¿Cuál GPU te conviene?
La respuesta depende de tus necesidades y presupuesto. Aquí el resumen definitivo:
- Si quieres lo mejor sin importar nada más → RTX 5090 32GB. Es la única GPU de consumo que ejecuta modelos de 70B en una sola tarjeta. Para profesionales y entusiastas sin límite presupuestario.
- Si quieres el mejor equilibrio gama alta → RTX 5070 Ti 16GB. Velocidad excelente, modelos de calidad real hasta 32B, compatibilidad total en Windows y Linux.
- Si buscas la mejor relación capacidad/inversión → RTX 5060 Ti 16GB (versión 16 GB). Misma capacidad de modelos que la 5070 Ti a un precio de gama media. La opción más inteligente para quien prioriza la IA local.
- Si usas Linux y quieres la alternativa AMD → RX 9070 XT 16GB. ROCm 7.2 la hace plenamente funcional para Ollama y LM Studio en Linux, con una pequeña penalización en velocidad respecto a NVIDIA.
En cualquier caso, el umbral de 16 GB de VRAM es la recomendación universal de 2026 para IA local seria. Por debajo de esa cifra te quedarás fuera de los modelos más capaces. Por encima, solo la RTX 5090 da el salto a los modelos verdaderamente grandes.
Si tienes curiosidad por las opciones de hardware más extremas para IA profesional, echa un vistazo a nuestra review del NVIDIA DGX Spark, la solución de escritorio profesional de NVIDIA para IA local de alto rendimiento.
Preguntas Frecuentes
¿Puedo ejecutar IA local con 8 GB de VRAM?
Sí, pero con limitaciones importantes. Con 8 GB de VRAM puedes ejecutar cómodamente modelos de 7B-8B en cuantización Q4_K_M (Llama 4 Scout 8B, Qwen3 8B, Gemma 4 9B). Los resultados son buenos para tareas cotidianas, pero los modelos más capaces de 13B en adelante no cabrán en memoria sin degradación notable. Si ya tienes una GPU de 8 GB, merece la pena empezar con ella; si vas a comprar, invierte en 16 GB.
¿Qué es mejor para IA local, NVIDIA o AMD en 2026?
NVIDIA sigue siendo la opción más cómoda y universal gracias a CUDA. Funciona en Windows y Linux sin configuración especial, todos los modelos son compatibles desde el primer día, y la velocidad de inferencia es un 10-20% superior. AMD con ROCm 7.2 es una alternativa real pero principalmente en Linux; en Windows el soporte es aún experimental. Si usas Linux y quieres alternativa AMD, la RX 9070 XT es viable. Si usas Windows, quédate con NVIDIA.
¿Cuánta VRAM necesito para ejecutar Llama 4 o Qwen3?
Depende del tamaño del modelo. Para los modelos Scout/8B de Llama 4 o Qwen3 8B en Q4_K_M, con 6-8 GB es suficiente. Para Llama 4 Maverick (32B) o Qwen3 32B en Q4_K_M necesitas unos 21 GB de VRAM, así que una GPU de 24 GB va justa y una de 32 GB es ideal. Para modelos de 70B en una sola GPU necesitas los 32 GB de la RTX 5090.
¿Es suficiente una RTX 5060 Ti de 16 GB para IA local seria?
Sí, absolutamente. Los 16 GB de VRAM permiten ejecutar modelos de hasta 27-32B parámetros en Q4_K_M, que es exactamente donde está la mejor calidad accesible en 2026. La diferencia con la RTX 5070 Ti es principalmente de velocidad (tokens por segundo), no de qué modelos puedes ejecutar. Si la diferencia económica es significativa, la RTX 5060 Ti 16GB es la elección más inteligente.
¿Puedo usar RAM del sistema si no me cabe el modelo en VRAM?
Sí, herramientas como Ollama y LM Studio pueden desbordar capas a RAM del sistema cuando el modelo no cabe completamente en VRAM. Sin embargo, el rendimiento cae drásticamente: en lugar de 40-80 tokens por segundo, tendrás 5-15 tokens por segundo en las capas que van a RAM. Es mejor usar cuantización más agresiva (Q4 en lugar de Q8) para que el modelo quepa en VRAM que desbordarlo a RAM del sistema.
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