{"id":366,"date":"2026-05-29T03:01:40","date_gmt":"2026-05-29T03:01:40","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/?p=366"},"modified":"2026-08-01T06:47:41","modified_gmt":"2026-08-01T06:47:41","slug":"best-gpus-for-stable-diffusion-2026","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/es\/best-gpus-for-stable-diffusion-2026\/","title":{"rendered":"Las mejores GPUs para Stable Diffusion y FLUX en 2026"},"content":{"rendered":"<p>Ejecutar Stable Diffusion o FLUX en tu propia GPU significa generaci\u00f3n ilimitada, gratuita y privada de im\u00e1genes: sin cr\u00e9ditos, sin colas y sin coste por imagen. La buena noticia para 2026 es que la generaci\u00f3n de im\u00e1genes requiere mucho menos VRAM que la ejecuci\u00f3n de modelos de lenguaje grande, por lo que no necesitas una tarjeta insignia para disfrutar de una excelente experiencia. Solo debes elegir con criterio.<\/p>\n<p>This guide ranks the best GPUs for local image generation with Stable Diffusion and FLUX.<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Conclusiones clave<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Mejor en general:<\/strong> RTX 5090 (32 GB) \u2014 generaci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pida y margen de maniobra para todo tipo de tareas.<\/li>\n<li><strong>Mejor relaci\u00f3n calidad-precio:<\/strong> RTX 5070 Ti (16 GB) \u2014 fast, with enough VRAM for FLUX.<\/li>\n<li><strong>Mejor opci\u00f3n econ\u00f3mica:<\/strong> RTX 5060 Ti 16 GB \u2014 la GPU m\u00e1s econ\u00f3mica adecuada para generaci\u00f3n de im\u00e1genes.<\/li>\n<li><strong>VRAM recomendada:<\/strong> m\u00ednimo 12 GB, c\u00f3modo 16 GB \u2014 FLUX requiere espec\u00edficamente los 16 GB.<\/li>\n<li><strong>Se prefiere fuertemente NVIDIA<\/strong> para obtener la experiencia de herramientas m\u00e1s fluida.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_85 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a747c169075a\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Alternar<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input type=\"checkbox\"  id=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a747c169075a\"  aria-label=\"Alternar\" \/><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/best-gpus-for-stable-diffusion-2026\/#What_image_generation_needs_from_a_GPU\" >Qu\u00e9 necesita la generaci\u00f3n de im\u00e1genes de una GPU<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/best-gpus-for-stable-diffusion-2026\/#The_rankings\" >Las clasificaciones<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/best-gpus-for-stable-diffusion-2026\/#Side-by-side_comparison\" >Comparaci\u00f3n lado a lado<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/best-gpus-for-stable-diffusion-2026\/#How_to_choose\" >C\u00f3mo elegir<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/best-gpus-for-stable-diffusion-2026\/#A_note_on_VRAM_and_FLUX\" >Nota sobre VRAM y FLUX<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/best-gpus-for-stable-diffusion-2026\/#Getting_the_most_out_of_your_card\" >Aprovechar al m\u00e1ximo tu tarjeta<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/best-gpus-for-stable-diffusion-2026\/#FAQ\" >Preguntas frecuentes<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/best-gpus-for-stable-diffusion-2026\/#Bottom_line\" >Conclusi\u00f3n<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/best-gpus-for-stable-diffusion-2026\/#Related_articles\" >Art\u00edculos relacionados<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_image_generation_needs_from_a_GPU\"><\/span>Qu\u00e9 necesita la generaci\u00f3n de im\u00e1genes de una GPU<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La generaci\u00f3n de im\u00e1genes tiene un perfil de hardware distinto al de los LLM:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>VRAM<\/strong> \u2014 sigue siendo importante, pero el umbral es m\u00e1s bajo. Stable Diffusion se ejecuta con una cantidad modesta de memoria; <strong>FLUX<\/strong>FLUX, el modelo moderno m\u00e1s grande, exige m\u00e1s recursos y es la raz\u00f3n principal para apuntar a 16 GB.<\/li>\n<li><strong>Velocidad de c\u00e1lculo<\/strong> \u2014 aqu\u00ed importa m\u00e1s que en los LLM. Determina directamente cu\u00e1ntos segundos tarda cada imagen, y esa diferencia se acumula r\u00e1pidamente cuando iteras.<\/li>\n<li><strong>CUDA<\/strong> \u2014 el ecosistema de herramientas para generaci\u00f3n de im\u00e1genes (las interfaces populares, extensiones y nodos) est\u00e1 construido en torno a NVIDIA. Las GPU de AMD funcionan, pero con mayor fricci\u00f3n.<\/li>\n<\/ol>\n<p>En resumen: 12 GB te permiten ejecutar el software, 16 GB hacen c\u00f3modos FLUX y resoluciones altas, y una mayor potencia de c\u00e1lculo simplemente significa m\u00e1s im\u00e1genes por hora.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_rankings\"><\/span>Las clasificaciones<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>1. RTX 5090 \u2014 mejor en general<\/h3>\n<p>La RTX 5090 genera im\u00e1genes m\u00e1s r\u00e1pido que cualquier otra GPU y su <strong>32 GB de VRAM<\/strong> eliminan todas las limitaciones: resoluciones altas, FLUX a calidad m\u00e1xima, lotes grandes y ejecuci\u00f3n simult\u00e1nea de otros modelos. Es excesiva para la generaci\u00f3n casual de im\u00e1genes, pero para profesionales que generan a gran volumen, o para quienes tambi\u00e9n ejecutan LLMs y video, es la opci\u00f3n sin compromisos.<\/p>\n<h3>2. RTX 5070 Ti \u2014 mejor relaci\u00f3n calidad-precio<\/h3>\n<p>La RTX 5070 Ti es el punto \u00f3ptimo para la generaci\u00f3n de im\u00e1genes. Su <strong>16 GB de VRAM<\/strong> maneja c\u00f3modamente FLUX y Stable Diffusion a alta resoluci\u00f3n, y su potente capacidad de c\u00e1lculo mantiene los tiempos de generaci\u00f3n cortos. Para la gran mayor\u00eda de los usuarios que desean un sistema local r\u00e1pido y capaz para generaci\u00f3n de im\u00e1genes, sin pagar el precio de una GPU insignia, esta es la tarjeta que deben adquirir.<\/p>\n<h3>3. RTX 5080 \u2014 r\u00e1pida, si buscas velocidad extra<\/h3>\n<p>La RTX 5080 tambi\u00e9n dispone de <strong>16 GB<\/strong> pero ofrece mayor potencia de c\u00e1lculo que la 5070 Ti. En generaci\u00f3n de im\u00e1genes, eso se traduce en tiempos de generaci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pidos bajo el mismo l\u00edmite de memoria. Es una excelente opci\u00f3n si generas constantemente y valoras la velocidad, aunque la 5070 Ti ofrece la mayor parte de la experiencia por menos dinero.<\/p>\n<h3>4. RTX 5060 Ti 16 GB \u2014 mejor opci\u00f3n econ\u00f3mica<\/h3>\n<p>La RTX 5060 Ti de 16 GB es la mejor opci\u00f3n econ\u00f3mica. No es r\u00e1pida, pero <strong>16 GB<\/strong> permite que FLUX y Stable Diffusion se ejecuten correctamente, en lugar de hacerlo en modo restringido y con compromisos. Las generaciones tardan m\u00e1s que en tarjetas superiores, pero para aficionados y principiantes ofrece toda la experiencia local de generaci\u00f3n de im\u00e1genes al precio m\u00e1s bajo razonable.<\/p>\n<h3>5. RTX 3090 \/ 4070 Ti Super usadas \u2014 alternativas de valor<\/h3>\n<p>Una RTX 3090 usada <strong>RTX 3090<\/strong> ofrece 24 GB de VRAM a bajo precio: m\u00e1s memoria de la estrictamente necesaria para generaci\u00f3n de im\u00e1genes, pero \u00fatil si adem\u00e1s ejecutas LLMs. Una RTX 4070 Ti Super usada (16 GB) es otra s\u00f3lida opci\u00f3n de segunda mano con buena velocidad. Ambas son compras inteligentes si el precio es adecuado. <strong>RTX 4070 Ti Super<\/strong> (16 GB) is another solid secondhand pick with good speed. Both are smart buys if the price is right.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Side-by-side_comparison\"><\/span>Comparaci\u00f3n lado a lado<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>GPU<\/th>\n<th>VRAM<\/th>\n<th>Velocidad de generaci\u00f3n de im\u00e1genes<\/th>\n<th>Precio aproximado<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>RTX 5090<\/td>\n<td>32 GB<\/td>\n<td>M\u00e1s r\u00e1pido<\/td>\n<td>$2,000+<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>RTX 5080<\/td>\n<td>16 GB<\/td>\n<td>R\u00e1pida<\/td>\n<td>~$1,000<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>RTX 5070 Ti<\/td>\n<td>16 GB<\/td>\n<td>R\u00e1pido<\/td>\n<td>~$750<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>RTX 5060 Ti 16 GB<\/td>\n<td>16 GB<\/td>\n<td>Moderado<\/td>\n<td>~$430<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>RTX 3090 usada<\/td>\n<td>24 GB<\/td>\n<td>R\u00e1pido<\/td>\n<td>~700\u2013900 USD<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_to_choose\"><\/span>C\u00f3mo elegir<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><strong>Generas profesionalmente o tambi\u00e9n ejecutas LLMs\/video:<\/strong> RTX 5090.<\/li>\n<li><strong>Buscas la mejor relaci\u00f3n calidad-precio para un sistema dedicado de generaci\u00f3n de im\u00e1genes:<\/strong> RTX 5070 Ti.<\/li>\n<li><strong>Generas constantemente y deseas la m\u00e1xima velocidad con 16 GB:<\/strong> RTX 5080.<\/li>\n<li><strong>Eres un aficionado con presupuesto ajustado:<\/strong> RTX 5060 Ti 16 GB.<\/li>\n<li><strong>Quieres m\u00e1s VRAM a bajo costo:<\/strong> una RTX 3090 de segunda mano.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"A_note_on_VRAM_and_FLUX\"><\/span>Nota sobre VRAM y FLUX<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Si debes elegir entre una tarjeta de 12 GB y otra de 16 GB, elige la de 16 GB. Los modelos antiguos de Stable Diffusion funcionan bien con 12 GB, pero FLUX \u2014el modelo moderno de mayor calidad que la mayor\u00eda querr\u00e1 usar\u2014 se siente notablemente m\u00e1s c\u00f3modo con 16 GB. Esa memoria adicional tambi\u00e9n permite resoluciones m\u00e1s altas y lotes mayores. Los 16 GB son la especificaci\u00f3n recomendada.<\/p>\n<p><!--ai-enriched--><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Getting_the_most_out_of_your_card\"><\/span>Aprovechar al m\u00e1ximo tu tarjeta<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La GPU que adquieras establece un techo de rendimiento, pero el software que ejecutes determina qu\u00e9 tan cerca llegues a ese l\u00edmite. Dos personas con tarjetas RTX 5070 Ti id\u00e9nticas pueden obtener velocidades muy distintas (iteraciones por segundo), dependiendo de unos pocos ajustes. Antes de invertir m\u00e1s en hardware, aseg\u00farate de no estar dejando velocidad gratuita sobre la mesa.<\/p>\n<p><strong>Elige el backend de atenci\u00f3n adecuado.<\/strong> El mecanismo de atenci\u00f3n es donde se consume la mayor parte del poder computacional en los modelos de difusi\u00f3n, y normalmente tienes opciones. La atenci\u00f3n por producto escalar (SDPA) predeterminada en PyTorch es la opci\u00f3n segura: ampliamente compatible y habilitada por defecto. xFormers es una alternativa consolidada que reduce el uso de memoria. La opci\u00f3n m\u00e1s reciente, <strong>SageAttention<\/strong>, emplea atenci\u00f3n de 8 bits y es significativamente m\u00e1s r\u00e1pida que ambas en tarjetas modernas; ha sido validada con FLUX y Stable Diffusion 3.5, y las ganancias son mayores en GPUs de la serie 50. El compromiso es una m\u00ednima aproximaci\u00f3n en los c\u00e1lculos de atenci\u00f3n, que casi nunca se refleja en la imagen final.<\/p>\n<p><strong>Ajusta la precisi\u00f3n a tu VRAM, no a tu ego.<\/strong> Ejecutar FLUX.1 dev en bf16 completo requiere aproximadamente 24 GB. Al reducir a una versi\u00f3n FP8 o Q8 GGUF, el mismo modelo cabe c\u00f3modamente en 12\u201315 GB con una calidad de imagen pr\u00e1cticamente indistinguible. Una versi\u00f3n Q4 GGUF comprime FLUX hasta 6\u20138 GB, lo que hace viables las tarjetas de 12 GB; sin embargo, Q4 es el l\u00edmite pr\u00e1ctico, y la degradaci\u00f3n suele manifestarse primero en manos, rostros y texto fino. Para resultados serios, Q8 o FP8 es el punto \u00f3ptimo; recurre a Q4 \u00fanicamente cuando la VRAM te obligue a ello.<\/p>\n<p><strong>Utilice TensorRT con los ojos bien abiertos.<\/strong> TensorRT de NVIDIA puede duplicar aproximadamente el rendimiento al compilar un modelo en un motor optimizado. Sin embargo, hay una trampa real: los motores se construyen por resoluci\u00f3n y por modelo; su creaci\u00f3n lleva varios minutos, y tradicionalmente han tenido dificultades con los LoRAs y ControlNet (el soporte para ControlNet ha mejorado desde entonces, pero apilar varios LoRAs sigue multiplicando la cantidad de motores que debe generar). Si su flujo de trabajo es una canalizaci\u00f3n fija que genera muchas im\u00e1genes a una \u00fanica resoluci\u00f3n, TensorRT es excelente. Si cambia constantemente entre LoRAs y resoluciones, la fricci\u00f3n derivada de tener que regenerar los motores suele no compensar sus ventajas.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Mantenga los controladores actualizados<\/strong> \u2014 el soporte de backend y los n\u00facleos FP8 mejoran con cada nueva versi\u00f3n.<\/li>\n<li><strong>Active la decodificaci\u00f3n de VAE en mosaico<\/strong> en tarjetas con menos VRAM para evitar errores de memoria agotada a alta resoluci\u00f3n.<\/li>\n<li><strong>Agrupe generaciones siempre que pueda<\/strong> \u2014 generar varias im\u00e1genes simult\u00e1neamente aprovecha mejor la GPU que hacerlo una a una.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"FAQ\"><\/span>Preguntas frecuentes<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>\u00bfCu\u00e1l es la mejor GPU para Stable Diffusion en 2026?<\/h3>\n<p>La RTX 5090 (32 GB) es la m\u00e1s r\u00e1pida y capaz, pero supera lo que la mayor\u00eda necesita. La RTX 5070 Ti (16 GB) es la opci\u00f3n con mejor relaci\u00f3n calidad-precio: r\u00e1pida y con suficiente VRAM para FLUX y Stable Diffusion; mientras que la RTX 5060 Ti de 16 GB es la mejor opci\u00f3n econ\u00f3mica.<\/p>\n<h3>\u00bfCu\u00e1nta VRAM necesito para Stable Diffusion y FLUX?<\/h3>\n<p>12 GB es el m\u00ednimo pr\u00e1ctico y funciona bien con Stable Diffusion. 16 GB es el objetivo c\u00f3modo, especialmente para FLUX, que es m\u00e1s grande y demanda m\u00e1s memoria que los modelos anteriores. Adem\u00e1s, 16 GB permite resoluciones m\u00e1s altas y lotes mayores.<\/p>\n<h3>\u00bfEs la generaci\u00f3n de im\u00e1genes menos exigente que ejecutar LLMs?<\/h3>\n<p>S\u00ed. La generaci\u00f3n de im\u00e1genes con Stable Diffusion y FLUX requiere menos VRAM que ejecutar modelos de lenguaje grandes, por lo que no necesitas una GPU insignia para tener una excelente experiencia. Aqu\u00ed importa m\u00e1s la velocidad de c\u00e1lculo, ya que determina directamente cu\u00e1nto tarda cada imagen.<\/p>\n<h3>\u00bfPuedo ejecutar Stable Diffusion en una GPU AMD?<\/h3>\n<p>S\u00ed, pero con mayor fricci\u00f3n. Las interfaces y extensiones populares para generaci\u00f3n de im\u00e1genes est\u00e1n construidas en torno al ecosistema CUDA de NVIDIA. Las GPU de AMD funcionan y han mejorado, pero para la experiencia m\u00e1s fluida y con el soporte m\u00e1s amplio de herramientas, se prefiere claramente NVIDIA.<\/p>\n<h3>\u00bfEs buena una RTX 3090 usada para generaci\u00f3n de im\u00e1genes?<\/h3>\n<p>S\u00ed. Una RTX 3090 usada ofrece 24 GB de VRAM y buena velocidad a bajo precio. Esa cantidad de memoria supera lo estrictamente necesario para generaci\u00f3n de im\u00e1genes, pero es una compra inteligente si adem\u00e1s ejecutas modelos de lenguaje grandes o deseas margen de maniobra, y su relaci\u00f3n calidad-precio es excelente.<\/p>\n<h3>\u00bfEs FLUX m\u00e1s lento que SDXL al generar im\u00e1genes en la misma GPU?<\/h3>\n<p>S\u00ed. FLUX es un modelo mucho m\u00e1s grande \u2014aproximadamente 12 000 millones de par\u00e1metros frente a los 3500 millones de SDXL\u2014, por lo que cada imagen tarda m\u00e1s y exige m\u00e1s VRAM en hardware id\u00e9ntico. La calidad mejora notablemente, pero si prioriza la velocidad \u2014por ejemplo, para iteraciones r\u00e1pidas o trabajos de alto volumen\u2014, SDXL sigue generando de forma perceptiblemente m\u00e1s r\u00e1pida en la misma tarjeta. Muchas personas realizan prototipos con SDXL y luego pasan a FLUX para las versiones finales.<\/p>\n<h3>\u00bfHar\u00e1n que Stable Diffusion genere im\u00e1genes m\u00e1s r\u00e1pido dos GPUs?<\/h3>\n<p>No en ninguna configuraci\u00f3n habitual. Las herramientas m\u00e1s populares \u2014ComfyUI, AUTOMATIC1111 y Forge\u2014 no pueden dividir una \u00fanica generaci\u00f3n entre dos tarjetas, por lo que NVLink o SLI no aportan ninguna ventaja para acelerar una sola imagen. Una segunda GPU solo mejora el rendimiento global: puede ejecutar una instancia independiente en cada tarjeta y producir as\u00ed dos flujos de im\u00e1genes en paralelo. Para que una tarea individual finalice m\u00e1s r\u00e1pido, necesita una \u00fanica tarjeta m\u00e1s potente con mayor VRAM, no dos tarjetas m\u00e1s lentas.<\/p>\n<h3>\u00bfLa cuantizaci\u00f3n FP8 afecta la calidad de la imagen comparada con Q4?<\/h3>\n<p>FP8 y Q8 est\u00e1n lo suficientemente cerca de la precisi\u00f3n completa como para que la mayor\u00eda de los usuarios no perciban diferencias en la salida normal, raz\u00f3n por la cual se recomiendan cuando su VRAM lo permite. Q4 ahorra la mayor cantidad de memoria y permite ejecutar FLUX incluso en tarjetas de 12 GB, pero representa el l\u00edmite inferior de calidad: los artefactos aparecen primero en las manos, los rostros y el texto peque\u00f1o. Use FP8 o Q8 siempre que su VRAM lo permita, y considere Q4 como una concesi\u00f3n necesaria por limitaciones de memoria, no como valor predeterminado.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Bottom_line\"><\/span>Conclusi\u00f3n<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Para Stable Diffusion y FLUX locales en 2026, no necesitas gastar de m\u00e1s. La <strong>RTX 5070 Ti<\/strong> es el punto \u00f3ptimo de relaci\u00f3n calidad-precio: r\u00e1pida, con 16 GB para FLUX, y cubre perfectamente a la mayor\u00eda de los usuarios. La <strong>RTX 5090<\/strong> es la opci\u00f3n sin l\u00edmites para profesionales y usuarios con m\u00faltiples cargas de trabajo, mientras que la <strong>RTX 5060 Ti 16 GB<\/strong> lleva toda la experiencia a un presupuesto ajustado.<\/p>\n<p>Apunta a 16 GB de VRAM en una GPU NVIDIA y tendr\u00e1s generaci\u00f3n de im\u00e1genes ilimitada, gratuita y privada que se paga sola desde el momento en que dejes de comprar cr\u00e9ditos.<\/p>\n<p><!--related-block--><\/p>\n<div class=\"convly-related\">\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Related_articles\"><\/span>Art\u00edculos relacionados<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/kimi-k2-7-code-vs-glm-5-2\/\">Kimi K2.7 Code vs GLM 5.2: Specs, Pricing &amp; Which to Choose (2026)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/rtx-pro-6000-vs-rtx-5090-for-ai-2026\/\">RTX Pro 6000 Blackwell frente a RTX 5090 para IA en 2026: \u00bfCu\u00e1ndo justifica 96 GB un sobrecoste de 5.500 d\u00f3lares?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/rtx-5070-vs-rtx-5080-for-ai-2026\/\">RTX 5070 frente a RTX 5080 para IA en 2026: \u00bfVale la pena el salto a 16 GB por 450 d\u00f3lares?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/best-gpus-for-video-generation-2026\/\">Las mejores GPUs para generaci\u00f3n de video con IA en 2026<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/best-gpus-for-llm-fine-tuning-2026\/\">Las mejores GPUs para ajuste fino (fine-tuning) de LLM en casa en 2026<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>The best GPUs for running Stable Diffusion and FLUX locally in 2026, ranked for VRAM, speed, and value \u2014 with a clear pick for every budget.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":1977,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[248],"tags":[549,546,547,548,251],"class_list":["post-366","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-gpus","tag-ai-image-gpu","tag-best-gpu-for-stable-diffusion","tag-flux-gpu","tag-image-generation-gpu","tag-rtx-5090"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/366","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=366"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/366\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1446,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/366\/revisions\/1446"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1977"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=366"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=366"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=366"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}