01CUDA
NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell (96 GB)
96GB
GDDR7
GDDR7
- VRAM
- Ancho
Hasta Llama 3.3 70B en Q4, 1792 GB/s
La GPU profesional más bestia que cabe en un PC: 96 GB de VRAM en una sola tarjeta gráfica.
Elige por lo que quieres hacer
Tarjetas gráficas (GPU)
En una GPU para IA lo que manda es la VRAM: decide qué modelos caben.
17 equiposGPU baratas para IA
Si el presupuesto manda, busca VRAM antes que potencia.
7 equiposGPU para Stable Diffusion
Para generar imágenes, CUDA marca la diferencia: casi todas las herramientas (ComfyUI, Forge) están pensadas para NVIDIA.
6 equiposMini PCs IA
La memoria unificada permite cargar modelos de 70B o más sin comprar varias gráficas.
4 equiposMac para IA
Los Mac con mucha memoria unificada son la forma más silenciosa de correr modelos grandes.
3 equiposPlacas de IA
Pequeñas, de bajo consumo y con aceleración de IA: para cámaras inteligentes, robots o un asistente de voz en casa..
1 equiposGPU profesionales para IA
Son las tarjetas gráficas de 3.000, 10.000 o más de 20.000 euros que ves en las estaciones de trabajo de IA.
6 equiposCalculadora de VRAM
Mueve la memoria y mira qué modelos te caben. Te decimos el equipo más ajustado que lo cumple.
Memoria de tu GPU
82464192512
Estimación: parámetros × bits ÷ 8, más un 20 % para contexto y caché. Los modelos de imagen usan su consumo típico.
- Llama 3.1 8B textocabe5,4 GB
- SDXL imagencabe8,0 GB
- Qwen 2.5 14B textocabe9,5 GB
- Flux.1 dev imagencabe16 GB
- Mistral Small 24B textocabe16 GB
- Qwen 2.5 32B textocabe22 GB
- Llama 3.3 70B textono cabe47 GB
- Qwen3 235B (MoE) textono cabe159 GB
- DeepSeek R1 671B textono cabe453 GB
Los más completos para IA
Ordenados por lo que más pesa en IA: VRAM, ancho de banda y ecosistema de software. Así puntuamos.
02CUDA
NVIDIA GeForce RTX 5090
32GB
GDDR7
GDDR7
- VRAM
- Ancho
Hasta Qwen 2.5 32B en Q4, 1792 GB/s
La gráfica de consumo más potente para IA en casa: 32 GB y el mayor ancho de banda que puedes poner en un PC.
03CUDA
NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell (48 GB)
48GB
GDDR7
GDDR7
- VRAM
- Ancho
Hasta Llama 3.3 70B en Q4, 1344 GB/s
El punto dulce de las GPU profesionales: 48 GB de VRAM con solo 300 W.
04CUDA
NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell (32 GB)
32GB
GDDR7
GDDR7
- VRAM
- Ancho
Hasta Qwen 2.5 32B en Q4, 896 GB/s
Los mismos 32 GB que una RTX 5090 con un tercio del consumo y, hoy, por menos dinero.
05CUDA
NVIDIA DGX Spark
128GB
LPDDR5X unificada
LPDDR5X unificada
- VRAM
- Ancho
Hasta Llama 3.3 70B en Q4, 273 GB/s
Superordenador de escritorio con 128 GB y stack CUDA completo.
06CUDA
NVIDIA GeForce RTX 5080
16GB
GDDR7
GDDR7
- VRAM
- Ancho
Hasta Qwen 2.5 14B en Q4, 960 GB/s
Muy rápida generando, pero con 16 GB se queda en modelos medianos.
Cómo elegir en cinco pasos
- Decide qué modelo quieres correr. Un chatbot de 8B, uno de 70B o generar imágenes con Flux piden máquinas muy distintas.
- Calcula la VRAM. Usa la calculadora: en Q4, un modelo ocupa en GB algo más de la mitad de sus miles de millones de parámetros.
- Mira el ancho de banda. Con la misma memoria, más GB/s es más velocidad al generar texto.
- Elige ecosistema. CUDA (NVIDIA) es lo más compatible; AMD da más memoria por euro; Mac, silencio y mucha memoria.
- Revisa "lo que no". Cada ficha te dice qué no hace bien: fuente necesaria, tamaño, software. Léelo antes de comprar.
Preguntas frecuentes
¿Qué es lo más importante en una GPU para IA?
La VRAM: decide qué modelos caben. Después, el ancho de banda de memoria, que marca cuántos tokens por segundo genera. Los FPS en juegos no dicen nada sobre IA.
¿Por qué no mostráis precios?
Porque en Amazon cambian varias veces al día. Preferimos llevarte al precio real en Amazon antes que enseñarte uno viejo.
¿Cómo gana dinero Inferium?
Con enlaces de afiliado de Amazon: si compras desde ellos, Amazon nos paga una pequeña comisión sin que tú pagues más. No cobramos a marcas por aparecer.
¿De dónde salen los tokens por segundo?
Son una estimación propia a partir del ancho de banda y el tamaño del modelo, no un benchmark. La fórmula está publicada en "Cómo elegimos".