Mejor GPU para modelos LLM locales
Ejecutar LLM de forma local requiere emparejar los presupuestos de VRAM con los niveles de cuantización y los tamaños de contexto. Utiliza nuestra calculadora en vivo a continuación para estimar el uso de memoria y explorar las guías específicas de cada modelo.
Ver guías de modelos LLM
QWEN-3.6-CODER-27B
Modelo denso de última generación con profunda comprensión de matemáticas, programación e ingeniería.
QWEN-3.6-35B-A3B
Masivo codificador Mixture-of-Experts optimizado para configuraciones con un objetivo de VRAM de 16GB a 24GB.
GEMMA-4-26B-A4B
El modelo MoE de alta densidad de Google diseñado para programación y razonamiento complejos.
GEMMA-4-12B
Modelo denso ligero y de alta velocidad, optimizado para configuraciones de consumo estándar.
DEEPSEEK-R1-DISTILL-14B
Razonamiento de primer nivel destilado en un modelo compacto de 14B. Sólido rendimiento en STEM y programación en cualquier GPU de 12GB+.
DEEPSEEK-R1-DISTILL-32B
Potencia de razonamiento de tamaño medio para tarjetas de 24GB. Igual al nivel de los modelos de frontera en matemáticas, programación y lógica.
MISTRAL-SMALL-3.1-24B
Modelo denso y eficiente con soporte multilingüe amplio y llamadas a funciones nativas. Cabe en tarjetas de 16GB en Q4.
LLAMA-4-SCOUT-109B-A17B
El buque insignia MoE más accesible de Meta: 17B de parámetros activos ofrecen una sólida calidad en hardware de estación de trabajo.
GPT-OSS-20B
Modelo de razonamiento de consumo de OpenAI, diseñado para ejecutarse sin compromisos en hardware local estándar.
GPUs para configuración de modelo personalizada
Estimación de memoria
Preguntas frecuentes
Preguntas comunes sobre la elección de una GPU para la inferencia de LLM locales.