Tarjeta gráfica (GPU), CUDA

NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti para IA

Name: NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti
Brand: NVIDIA

La mejor relación entre VRAM y precio dentro de NVIDIA nueva.

Memoria para IA

16GB GDDR7

Nota IA60

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Precio y disponibilidad en Amazon. Cambian a diario.

Puntuación

Fórmulas publicadas en Cómo elegimos.

Modelos que caben

En Q4. Tokens/s: estimación propia a partir del ancho de banda, no benchmark verificado.

Modelo	Necesita	¿Cabe?	Tokens/s
Llama 3.1 8B	5,4 GB	Sí	≈ 139
SDXL	8,0 GB	Sí	imagen
Qwen 2.5 14B	9,5 GB	Sí	≈ 80
Flux.1 dev	16 GB	Sí	imagen
Mistral Small 24B	16 GB	No	-
Qwen 2.5 32B	22 GB	No	-
Llama 3.3 70B	47 GB	No	-
Qwen3 235B (MoE)	159 GB	No	-
DeepSeek R1 671B	453 GB	No	-

Lo bueno

16 GB GDDR7 con casi el ancho de banda de la 5080
CUDA y soporte de FP4/FP8 de la serie 50
Cabe en casi cualquier caja y fuente de 750 W

Lo que no

Los 16 GB limitan a modelos de 14B con contexto cómodo
Para entrenar o ajustar modelos grandes se queda corta

Para quién es

Para empezar en serio con IA local: LLM de 8 a 14B, SDXL y Flux en FP8.

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Especificaciones

Marca: NVIDIA
Memoria: 16 GB GDDR7
Ancho de banda: 896 GB/s
Consumo: 300 W
Fuente recomendada: 750 W
Software de IA: CUDA
Lanzamiento: 2025
Datos revisados: 11/11/2026

RTX 5070 Ti para IA: análisis

Qué modelos de IA puedes usar

La NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti tiene 16 GB de VRAM GDDR7. En cuantización Q4, con margen para el contexto, caben Llama 3.1 8B, Qwen 2.5 14B. Se quedan fuera Mistral Small 24B, Qwen 2.5 32B, Llama 3.3 70B, Qwen3 235B (MoE), DeepSeek R1 671B, que necesitan más memoria. Para generar imágenes, caben SDXL y Flux.1 dev.

Velocidad estimada

Su ancho de banda es de 896 GB/s, intermedio entre las tarjetas gráficas de nuestro catálogo. Con Llama 3.1 de 8B estimamos unos 139 tokens por segundo, una velocidad muy cómoda para chatear y programar. Es una estimación propia a partir del ancho de banda, no una prueba medida, pero sirve para comparar equipos entre sí.

Consumo y fuente de alimentación

Consume hasta 300 W y la fuente recomendada es de 750 W. Si tu fuente actual no llega, tienes las más vendidas en fuentes de alimentación. Comprueba también que la tarjeta cabe en tu caja antes de comprar.

Software compatible

Funciona con CUDA, el ecosistema de NVIDIA, así que Ollama, LM Studio, ComfyUI y casi cualquier herramienta de IA la reconocen sin configuración extra. Si estás empezando, lee qué es Ollama y cómo instalarlo.

Alternativas

Si necesitas más memoria o velocidad, mira la NVIDIA GeForce RTX 5080 (16 GB). Si te sobra con menos, la AMD Radeon RX 9070 (16 GB) es una opción más modesta. Puedes enfrentarlas en el comparador.