{"id":1538,"date":"2026-07-11T16:59:08","date_gmt":"2026-07-11T16:59:08","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/compare-ai-models-and-gpus-2026\/"},"modified":"2026-10-05T05:00:25","modified_gmt":"2026-10-05T05:00:25","slug":"compare-ai-models-and-gpus-2026","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/convly.ai\/es\/compare-ai-models-and-gpus-2026\/","title":{"rendered":"Compara Modelos de IA y las GPUs para Ejecutarlos (2026)"},"content":{"rendered":"

Convly es el mejor lugar para comparar modelos de IA junto con las GPUs que los ejecutan. Nuestra base de datos de modelos lista par\u00e1metros, contexto y precios de API en vivo lado a lado, mientras que tres calculadoras gratuitas estiman la VRAM que cada modelo necesita, el costo de API por mes, y si el auto-hospedaje supera el pago por token \u2014la vista modelo-m\u00e1s-hardware que ninguna otra herramienta ofrec\u00eda antes.<\/strong><\/p>\n

La mayor\u00eda de sitios de comparaci\u00f3n responden solo la mitad de la pregunta. Los ranking de benchmark clasifican modelos pero nunca te dicen qu\u00e9 GPU necesitan; los sitios de hardware listan GPUs pero nunca las mapean a un modelo espec\u00edfico en una cuantizaci\u00f3n espec\u00edfica. Esta p\u00e1gina pone ambos en una tabla, luego te entrega las herramientas para conectar tus propios n\u00fameros.<\/p>\n

Modelos de IA emparejados con la GPU para ejecutarlos<\/h2>\n

La tabla de abajo empareja ~12 modelos populares con su recuento aproximado de par\u00e1metros, la VRAM m\u00ednima para ejecutarlos en cuantizaci\u00f3n 4-bit, una GPU de consumidor recomendada, y un nivel de precio de API aproximado. Las cifras de VRAM siguen la regla pr\u00e1ctica de aproximadamente 0,5\u20130,6 GB por mil millones de par\u00e1metros en 4-bit, m\u00e1s 1\u20133 GB para el cach\u00e9 KV. Un guion largo (\u2014) significa que el modelo es solo API o demasiado grande para ejecutarse pr\u00e1cticamente en hardware de consumidor. Todos los precios se obtienen de nuestro Base de datos de modelos de IA<\/a>.<\/p>\n

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Modelo<\/th>\nPar\u00e1metros aprox.<\/th>\nVRAM m\u00edn. (4-bit)<\/th>\nGPU de consumidor recomendada<\/th>\nNivel de precio de API ($\/1M entrada\u2192salida)<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
Mistral 7B<\/td>\n7B<\/td>\n~4\u20135 GB<\/td>\nRTX 4060 (8 GB)<\/td>\nUltra-bajo ($0,02 \u2192 $0,03)<\/td>\n<\/tr>\n
Llama 3.1 8B<\/td>\n8B<\/td>\n~5 GB<\/td>\nRTX 4060 (8 GB)<\/td>\nUltra-bajo ($0,02 \u2192 $0,03)<\/td>\n<\/tr>\n
Qwen3 14B<\/td>\n14B<\/td>\n~8\u201310 GB<\/td>\nRTX 3060 (12 GB)<\/td>\nBajo ($0,12 \u2192 $0,24)<\/td>\n<\/tr>\n
Gemma 3 27B<\/td>\n27B<\/td>\n~16\u201318 GB<\/td>\nRTX 4090 (24 GB)<\/td>\nUltra-bajo ($0,08 \u2192 $0,16)<\/td>\n<\/tr>\n
Qwen3 32B<\/td>\n32B<\/td>\n~20 GB<\/td>\nRTX 4090 (24 GB)<\/td>\nBajo ($0,08 \u2192 $0,28)<\/td>\n<\/tr>\n
Llama 3.3 70B<\/td>\n70B<\/td>\n~40\u201348 GB<\/td>\nRTX 6000 Ada (48 GB) o 2\u00d7 RTX 4090<\/td>\nBajo ($0,10 \u2192 $0,32)<\/td>\n<\/tr>\n
DeepSeek R1 Distill Llama 70B<\/td>\n70B<\/td>\n~40\u201348 GB<\/td>\nRTX 6000 Ada (48 GB)<\/td>\nBajo-medio ($0,80 \u2192 $0,80)<\/td>\n<\/tr>\n
DeepSeek V4-Flash<\/td>\n\u2014 (MoE grande)<\/td>\n\u2014<\/td>\n\u2014 (solo API en la pr\u00e1ctica)<\/td>\nUltra-bajo ($0,14 \u2192 $0,28)<\/td>\n<\/tr>\n
Claude Haiku 4.5<\/td>\n\u2014<\/td>\n\u2014<\/td>\n\u2014 (nube)<\/td>\nMedio ($1,00 \u2192 $5,00)<\/td>\n<\/tr>\n
Gemini 3.1 Pro<\/td>\n\u2014<\/td>\n\u2014<\/td>\n\u2014 (nube)<\/td>\nMedio ($2,00 \u2192 $12,00)<\/td>\n<\/tr>\n
Claude Opus 4.8<\/td>\n\u2014<\/td>\n\u2014<\/td>\n\u2014 (nube)<\/td>\nPremium ($5,00 \u2192 $25,00)<\/td>\n<\/tr>\n
GPT-5.5<\/td>\n\u2014<\/td>\n\u2014<\/td>\n\u2014 (nube)<\/td>\nPremium ($5,00 \u2192 $30,00)<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n

Dos patrones destacan. Primero, los modelos de peso abierto escalan hacia hardware que la mayor\u00eda de personas ya posee \u2014 un modelo 7\u20138B cabe en una tarjeta de 8 GB, mientras que un modelo 32B necesita un \u00fanico RTX 4090 de 24 GB. Segundo, los modelos de frontera cerrada solo pueden alquilarse por token, y la brecha de precio es enorme: nuestro \u00cdndice de relaci\u00f3n precio-rendimiento de IA<\/a> midi\u00f3 una dispersi\u00f3n de costo mixto de 114\u00d7 en el campo, desde aproximadamente $0,18 a $20 por 1M tokens.<\/p>\n

Tres herramientas gratuitas para ejecutar tus propios n\u00fameros<\/h2>\n

La tabla te da la forma del compromiso. Estas tres calculadoras te permiten precisar la respuesta exacta para tu modelo, tu hardware y tu volumen.<\/p>\n

1. Calculadora de VRAM de LLM<\/h3>\n

Elige un tama\u00f1o de modelo (o ingresa un recuento de par\u00e1metros personalizado), un nivel de cuantizaci\u00f3n y una longitud de contexto, y la Calculadora de VRAM para LLM<\/a> te dice cu\u00e1nta memoria GPU necesita el modelo y si cabe en una tarjeta determinada. Es la forma m\u00e1s r\u00e1pida de verificar \u00ab\u00bfse ejecutar\u00e1 un modelo 32B en mi RTX 4090?\u00bb antes de descargar 20 GB de pesos.<\/p>\n

2. Calculadora de Costo de API de IA<\/h3>\n

Si prefieres alquilar en lugar de poseer, coloca tu volumen mensual de tokens de entrada y salida en la Calculadora de costos de API de IA<\/a> y estima la factura mensual para cada modelo, usando precios obtenidos en vivo de nuestra base de datos de modelos. Es la forma m\u00e1s r\u00e1pida de ver cu\u00e1nto ahorras al cambiar de un modelo premium como GPT-5.5 a un nivel ultra-bajo como DeepSeek V4-Flash.<\/p>\n

3. Calculadora de Auto-hospedaje vs API<\/h3>\n

La decisi\u00f3n de comprar versus alquilar se reduce al volumen. La calculadora de autohospedaje frente a API<\/a> toma tu volumen de tokens, precio de compra de GPU, per\u00edodo de amortizaci\u00f3n, tarifa de electricidad y horas de utilizaci\u00f3n, luego muestra el punto de equilibrio donde poseer una GPU supera el pago por token. Por debajo de aproximadamente 50M tokens al mes, el precio por token generalmente gana; una GPU propia bien utilizada solo se adelanta a vol\u00famenes altos y constantes.<\/p>\n

Preguntas frecuentes<\/h2>\n

\u00bfCu\u00e1nta VRAM necesito para ejecutar un modelo de 70B?<\/h3>\n

En cuantizaci\u00f3n 4-bit un modelo 70B necesita aproximadamente 40\u201348 GB de VRAM para los pesos, m\u00e1s otros 1\u20133 GB para el cach\u00e9 KV. En la pr\u00e1ctica eso significa una sola tarjeta de 48 GB como un RTX 6000 Ada, o dos RTX 4090 de 24 GB en paralelo. Ejecutar en 8-bit aproximadamente duplica el requisito. Usa la Calculadora de VRAM<\/a> para verificar tu longitud de contexto exacta.<\/p>\n

\u00bfEs m\u00e1s barato autohospedar o usar una API?<\/h3>\n

Por debajo de aproximadamente 50 millones de tokens al mes, el precio de API por token casi siempre gana. Una GPU de $2.000\u2013$2.500 amortizada durante tres a\u00f1os, con electricidad, cuesta aproximadamente $85\u2013$130 por mes todo incluido, por lo que solo se amortiza a volumen alto y constante \u2014 donde una GPU propia bien utilizada puede reducir el costo de inferencia hasta ~5\u00d7. Ejecuta tu propio volumen a trav\u00e9s de la calculadora de autohospedaje frente a API<\/a> para encontrar su punto de equilibrio.<\/p>\n

\u00bfCu\u00e1l es la mejor GPU para LLMs locales en 2026?<\/h3>\n

Para la mayor\u00eda de personas el RTX 4090 (24 GB) es el punto \u00f3ptimo \u2014 ejecuta modelos 32B en 4-bit c\u00f3modamente y maneja contextos largos. Un RTX 4060 de 8 GB cubre modelos 7\u20138B, un RTX 3060 de 12 GB ejecuta modelos 8B con margen, y escalar a un modelo 70B requiere una tarjeta de 48 GB. Empareja tu modelo objetivo con una tarjeta usando la Calculadora de VRAM<\/a>.<\/p>\n

\u00bfCu\u00e1l es el modelo de IA m\u00e1s barato por token?<\/h3>\n

DeepSeek V4-Flash es el m\u00e1s barato en nuestra base de datos a $0,14 entrada y $0,28 salida por 1M tokens (aproximadamente $0,18 mixtos) \u2014 aproximadamente 114\u00d7 m\u00e1s barato que el modelo de frontera m\u00e1s caro y aproximadamente 37\u00d7 m\u00e1s inteligencia por d\u00f3lar que Claude Opus 4.8. Ve la clasificaci\u00f3n completa en la \u00cdndice de relaci\u00f3n precio-rendimiento de IA<\/a>.<\/p>\n


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