{"id":367,"date":"2026-05-29T18:01:40","date_gmt":"2026-05-29T18:01:40","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/?p=367"},"modified":"2026-08-01T06:47:33","modified_gmt":"2026-08-01T06:47:33","slug":"best-gpus-for-video-generation-2026","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/es\/best-gpus-for-video-generation-2026\/","title":{"rendered":"Las mejores GPUs para generaci\u00f3n de video con IA en 2026"},"content":{"rendered":"<p>Generar video con modelos abiertos como Hunyuan Video y Wan, directamente en tu equipo, es una de las tareas m\u00e1s exigentes que se le pueden pedir a una GPU de consumo. Un video no es una sola imagen: es una secuencia de fotogramas que deben mantener coherencia entre s\u00ed, lo que multiplica exponencialmente los requisitos de memoria y potencia computacional. Si la generaci\u00f3n de im\u00e1genes es una carrera corta, la generaci\u00f3n local de video es una escalada monta\u00f1osa.<\/p>\n<p>This guide ranks the GPUs that can genuinely handle local AI video generation in 2026 \u2014 and is honest about what it takes.<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Conclusiones clave<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Mejor en general:<\/strong> RTX 5090 (32 GB): la \u00fanica tarjeta de consumo con margen real para video.<\/li>\n<li><strong>M\u00ednimo viable:<\/strong> 24 GB: una RTX 3090 usada o una RTX 4090.<\/li>\n<li><strong>La VRAM lo es todo<\/strong> \u2014la generaci\u00f3n de video es la carga creativa m\u00e1s exigente en t\u00e9rminos de memoria.<\/li>\n<li><strong>Por debajo de los 24 GB,<\/strong> espera clips cortos y de baja resoluci\u00f3n, adem\u00e1s de importantes compromisos.<\/li>\n<li><strong>Para uso ocasional,<\/strong> las GPU en la nube constituyen una alternativa seria frente a adquirir una tarjeta insignia.<\/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-6a7472bfa7803\" 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-6a7472bfa7803\"  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-video-generation-2026\/#Why_video_generation_is_so_demanding\" >Por qu\u00e9 la generaci\u00f3n de video es tan exigente<\/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-video-generation-2026\/#How_much_VRAM_do_you_need\" >\u00bfCu\u00e1nta VRAM necesitas?<\/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-video-generation-2026\/#The_rankings\" >Las clasificaciones<\/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-video-generation-2026\/#Buy_or_rent\" >\u00bfComprar o alquilar?<\/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-video-generation-2026\/#Match_the_GPU_to_the_model_youll_actually_run\" >Ajuste la GPU al modelo que realmente vaya a ejecutar<\/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-video-generation-2026\/#FAQ\" >Preguntas frecuentes<\/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-video-generation-2026\/#Bottom_line\" >Conclusi\u00f3n<\/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-video-generation-2026\/#Related_articles\" >Art\u00edculos relacionados<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Why_video_generation_is_so_demanding\"><\/span>Por qu\u00e9 la generaci\u00f3n de video es tan exigente<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Un modelo de video debe generar y mantener la coherencia de toda una secuencia de fotogramas simult\u00e1neamente. Esto lo hace dr\u00e1sticamente m\u00e1s pesado que la generaci\u00f3n de im\u00e1genes en todos los aspectos:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>VRAM<\/strong> \u2014mantener muchos fotogramas junto con un modelo grande requiere mucha m\u00e1s memoria que una sola imagen. Esta es la barrera f\u00edsica insalvable.<\/li>\n<li><strong>C\u00f3mputo<\/strong> \u2014cada clip implica generar m\u00faltiples fotogramas, por lo que el proceso es lento incluso en tarjetas muy r\u00e1pidas.<\/li>\n<li><strong>Tiempo<\/strong> \u2014unos pocos segundos de video pueden tardar varios minutos en generarse localmente.<\/li>\n<\/ul>\n<p>No existe ning\u00fan truco ingenioso para sortear la barrera de la memoria. Para la generaci\u00f3n local de video, la VRAM no es simplemente la especificaci\u00f3n m\u00e1s importante: es la que determina si puedes ejecutar un modelo o no.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_much_VRAM_do_you_need\"><\/span>\u00bfCu\u00e1nta VRAM necesitas?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>VRAM<\/th>\n<th>Experiencia de generaci\u00f3n local de video<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>16 GB<\/td>\n<td>Muy limitada: clips cortos y de baja resoluci\u00f3n, optimizaci\u00f3n intensiva y uso exclusivo de modelos peque\u00f1os<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>24 GB<\/td>\n<td>M\u00ednimo viable: clips utilizables con cuidado y flujos de trabajo optimizados<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>32 GB<\/td>\n<td>C\u00f3moda: el objetivo realista para una buena experiencia local<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>La conclusi\u00f3n es contundente: <strong>24 GB es el l\u00edmite inferior, y 32 GB es lo que realmente necesitas.<\/strong> Por debajo de los 24 GB, la generaci\u00f3n local de video es m\u00e1s bien un experimento frustrante que un flujo de trabajo funcional.<\/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: la clara ganadora<\/h3>\n<p>Para la generaci\u00f3n local de video con IA, la RTX 5090 no es solo la mejor opci\u00f3n: est\u00e1 pr\u00e1cticamente sola como \u00fanica alternativa plenamente c\u00f3moda. Su <strong>32 GB de GDDR7<\/strong> VRAM ofrece el margen de memoria que exigen los modelos de video, y su potencia computacional basada en la arquitectura Blackwell reduce significativamente los largos tiempos de generaci\u00f3n. Si te tomas en serio la generaci\u00f3n local de video, esta es la tarjeta alrededor de la cual construir tu sistema. No hay ninguna otra opci\u00f3n cercana en el segmento de consumo.<\/p>\n<h3>2. RTX 4090: potente, siempre que consigas una a buen precio<\/h3>\n<p>La VRAM de la RTX 4090 <strong>24 GB<\/strong> cumple con el umbral m\u00ednimo viable, y su rendimiento computacional es excelente. Con flujos de trabajo optimizados, permite la generaci\u00f3n local de video, aunque con menos margen que la RTX 5090: deber\u00e1s gestionar con mayor cuidado la duraci\u00f3n y la resoluci\u00f3n de los clips. El stock nuevo es limitado y los precios var\u00edan, as\u00ed que eval\u00faala seg\u00fan la oferta disponible.<\/p>\n<h3>3. RTX 3090 usada: la ruta econ\u00f3mica hacia los 24 GB<\/h3>\n<p>Una RTX 3090 usada es la forma m\u00e1s econ\u00f3mica de acceder al nivel de <strong>24 GB<\/strong> 24 GB, por aproximadamente 700\u2013900 USD. Es m\u00e1s lenta que una RTX 4090 o una RTX 5090, por lo que los tiempos de generaci\u00f3n son mayores, pero s\u00ed dispone de la memoria necesaria para ejecutar los modelos. Para quien desee realizar generaci\u00f3n local de video con presupuesto ajustado y acepte esperar m\u00e1s tiempo, es la opci\u00f3n m\u00e1s rentable.<\/p>\n<h3>4. Tarjetas de 16 GB (RTX 5080 \/ 5070 Ti): no recomendadas para video<\/h3>\n<p>Las tarjetas de 16 GB son excelentes para muchas tareas de IA, pero la generaci\u00f3n local de video no es una de ellas. Los 16 GB obligan a usar modelos peque\u00f1os, clips cortos y de baja resoluci\u00f3n, y a gestionar constantemente la memoria. T\u00e9cnicamente pueden hacerlo; pero no lo hacen bien. Si la generaci\u00f3n de video es tu objetivo, no te quedes en los 16 GB.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Buy_or_rent\"><\/span>\u00bfComprar o alquilar?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Esta es una decisi\u00f3n genuina para la generaci\u00f3n de video. Una GPU de 32 GB supone una inversi\u00f3n importante, y la generaci\u00f3n local de video es lenta incluso en la tarjeta m\u00e1s potente. Si genera video solo ocasionalmente, <strong>alquilar una GPU en la nube<\/strong> para esas sesiones puede resultar mucho m\u00e1s econ\u00f3mico y r\u00e1pido que comprar una tarjeta insignia: obtiene acceso a hardware potente \u00fanicamente cuando lo necesita.<\/p>\n<p>Compre la GPU si genera video con frecuencia, desea privacidad total o tambi\u00e9n ejecuta otras cargas de trabajo intensivas de IA que justifiquen una RTX 5090. Alquile si se trata de un experimento creativo ocasional.<\/p>\n<p><!--ai-enriched--><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Match_the_GPU_to_the_model_youll_actually_run\"><\/span>Ajuste la GPU al modelo que realmente vaya a ejecutar<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La VRAM bruta es solo la mitad de la decisi\u00f3n. La otra mitad es <strong>qu\u00e9 modelo abierto de video planea ejecutar<\/strong>, porque cada uno tiene un apetito muy distinto, y la cuantizaci\u00f3n moderna modifica discretamente los requisitos. En precisi\u00f3n completa, los principales modelos de 2026 son brutales: el transformador de 14 mil millones de par\u00e1metros de Wan 2.2 requiere 60 GB o m\u00e1s, y el HunyuanVideo original de Tencent necesita aproximadamente 50 GB, un \u00e1mbito claramente centrado en centros de datos. Pero casi nadie los ejecuta ya as\u00ed. Con cuantizaci\u00f3n GGUF o FP8 m\u00e1s la descarga del codificador de texto, los mismos modelos se adaptan a tarjetas para consumidores \u2014y eso es lo que redefine completamente los rankings de este art\u00edculo.<\/p>\n<p>El truco m\u00e1s importante consiste en descargar el codificador de texto T5 (aproximadamente 10 GB de pesos) a la memoria RAM del sistema y comprimir luego los pesos restantes de difusi\u00f3n. Eso solo permite pasar de un modelo Wan 14B imposible de ejecutar a uno viable en una tarjeta de 24 GB, y las compilaciones cuantizadas GGUF pueden ajustar un flujo de trabajo a 480p en a\u00fan menos memoria. A continuaci\u00f3n se presenta la correspondencia pr\u00e1ctica para 2026:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Wan 2.2<\/strong> \u2014 el modelo abierto m\u00e1s desplegado. La variante ligera de 1.3 mil millones de par\u00e1metros funciona en 8 GB; la versi\u00f3n TI2V de 5 mil millones se sit\u00faa entre 8 y 12 GB; la versi\u00f3n completa de 14 mil millones necesita FP8 o GGUF para caber c\u00f3modamente en 16\u201324 GB, y una cuantizaci\u00f3n GGUF agresiva junto con la descarga permite ejecutar un flujo de trabajo a 480p incluso en tarjetas tan peque\u00f1as como de 8 GB.<\/li>\n<li><strong>HunyuanVideo<\/strong> \u2014 la cuantizaci\u00f3n FP8 lo hace viable en una tarjeta de 24 GB con una modesta reducci\u00f3n de calidad; la l\u00ednea destilada 1.5, combinada con la descarga, permite ir a\u00fan m\u00e1s lejos, adapt\u00e1ndose a tarjetas de 16 GB.<\/li>\n<li><strong>LTX-Video \/ LTX-2<\/strong> \u2014 r\u00e1pido y el \u00fanico modelo abierto importante con audio y video nativos en una sola pasada, pero efectivamente requiere 24 GB incluso con FP8 a 720p.<\/li>\n<li><strong>CogVideoX-5B<\/strong> \u2014 el m\u00e1s amigable con tarjetas peque\u00f1as; la cuantizaci\u00f3n de 8 bits lo sit\u00faa cerca de los 16 GB.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Es por esto que <strong>24 GB es el punto \u00f3ptimo consensuado por la comunidad<\/strong>, y la raz\u00f3n por la que una RTX 3090 usada ofrece un rendimiento tan superior a su precio aqu\u00ed. Con 24 GB, todos los principales modelos abiertos de video funcionan con cierta optimizaci\u00f3n, y la calidad de salida se mantiene adecuada para clips destinados a redes sociales y material secundario (B-roll). Al bajar a 16 GB, sus opciones se reducen a CogVideoX y variantes ligeras fuertemente cuantizadas \u2014funcionales, pero con p\u00e9rdida de resoluci\u00f3n, duraci\u00f3n del clip y estabilidad. La lecci\u00f3n: antes de comprar, elija primero su modelo, confirme su huella de VRAM cuantizada y luego seleccione la tarjeta seg\u00fan ese requisito. El hardware es el medio; el modelo es la restricci\u00f3n.<\/p>\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 la generaci\u00f3n de video con IA en 2026?<\/h3>\n<p>La RTX 5090, con 32 GB de VRAM, es la mejor y m\u00e1s c\u00f3moda GPU para la generaci\u00f3n local de video con IA. La RTX 4090 y una RTX 3090 usada (ambas con 24 GB) son las opciones m\u00ednimas viables. La generaci\u00f3n de video exige tanta memoria que la RTX 5090 se sit\u00faa claramente por encima de cualquier otra alternativa.<\/p>\n<h3>\u00bfCu\u00e1nta VRAM necesito para la generaci\u00f3n de video con IA?<\/h3>\n<p>24 GB es el m\u00ednimo realista para una generaci\u00f3n local de video funcional, y 32 GB es el objetivo c\u00f3modo. Con menos de 24 GB queda limitado a clips cortos y de baja resoluci\u00f3n, adem\u00e1s de tener que optimizar constantemente. La VRAM es la especificaci\u00f3n que determina qu\u00e9 puede ejecutar.<\/p>\n<h3>\u00bfPor qu\u00e9 la generaci\u00f3n de video con IA requiere tanta VRAM?<\/h3>\n<p>Un modelo de video genera muchos fotogramas simult\u00e1neamente y debe mantener su coherencia, lo que exige almacenar en memoria mucha m\u00e1s informaci\u00f3n que una sola imagen. Combinado con un modelo grande, esto convierte a la generaci\u00f3n de video en la carga de trabajo de IA para consumidores m\u00e1s exigente en cuanto a VRAM.<\/p>\n<h3>\u00bfPuedo generar video con IA en una GPU de 16 GB?<\/h3>\n<p>Solo con grandes compromisos: modelos peque\u00f1os, clips cortos, baja resoluci\u00f3n y gesti\u00f3n constante de la memoria. Las tarjetas de 16 GB son excelentes para muchas tareas de IA, pero la generaci\u00f3n local de video necesita, de forma realista, 24 GB o m\u00e1s para ofrecer una experiencia operativa.<\/p>\n<h3>\u00bfDebo comprar una GPU o usar la nube para la generaci\u00f3n de video con IA?<\/h3>\n<p>Si genera video solo ocasionalmente, alquilar una GPU en la nube suele ser m\u00e1s econ\u00f3mico y r\u00e1pido que comprar una tarjeta de 32 GB. Compre su propia GPU si genera video con frecuencia, necesita privacidad o ejecuta otras cargas de trabajo intensivas de IA que justifiquen una tarjeta insignia.<\/p>\n<h3>\u00bfQu\u00e9 modelos abiertos de video funcionan mejor en una GPU para consumidores?<\/h3>\n<p>En una tarjeta de 24 GB (RTX 3090, 4090 o 5090), Wan 2.2, HunyuanVideo, LTX-Video y CogVideoX funcionan todos con cuantizaci\u00f3n \u2014Wan 2.2 es el m\u00e1s popular por su relaci\u00f3n calidad\/esfuerzo. Si solo dispone de 16 GB, CogVideoX-5B con cuantizaci\u00f3n de 8 bits es la opci\u00f3n m\u00e1s fiable, junto con variantes ligeras como las versiones de 1.3 y 5 mil millones de par\u00e1metros de Wan. Herramientas como ComfyUI (con nodos GGUF) y Wan2GP est\u00e1n dise\u00f1adas espec\u00edficamente para hacer que estos modelos se adapten a tarjetas m\u00e1s peque\u00f1as.<\/p>\n<h3>\u00bfDa\u00f1a la cuantizaci\u00f3n la calidad de un modelo de video?<\/h3>\n<p>Menos de lo que cabr\u00eda esperar. FP8 es pr\u00e1cticamente indistinguible de la precisi\u00f3n completa para la mayor\u00eda de los clips, y las versiones cuantizadas de 8 bits GGUF son lo suficientemente cercanas como para que la diferencia rara vez se note en salidas destinadas a redes sociales o material secundario (B-roll). Una cuantizaci\u00f3n agresiva de pocos bits en VRAM muy limitada puede suavizar detalles finos y la coherencia del movimiento, pero para la categor\u00eda de 24 GB el compromiso es menor \u2014la cuantizaci\u00f3n es c\u00f3mo opera todo el ecosistema de video para consumidores en 2026, no un recurso de emergencia reservado para hardware d\u00e9bil.<\/p>\n<h3>\u00bfCu\u00e1nto tiempo lleva generar un clip localmente?<\/h3>\n<p>Espere minutos, no segundos. Un \u00fanico clip corto de imagen a video en una tarjeta de consumo de gama alta suele tardar varios minutos, y trabajos m\u00e1s largos o de mayor resoluci\u00f3n escalan desde all\u00ed. En una prueba comparativa real de imagen a video con Wan, la misma tarea tard\u00f3 aproximadamente 12,7 minutos en una RTX 4090 frente a unos 7 minutos en una RTX 5090 \u2014la RTX 5090 es aproximadamente un 45 % m\u00e1s r\u00e1pida. La cuantizaci\u00f3n, una resoluci\u00f3n inferior y menos fotogramas acortan el tiempo de espera, pero la generaci\u00f3n local de video sigue siendo un flujo de trabajo iterativo: se prepara por lotes y se deja correr.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Bottom_line\"><\/span>Conclusi\u00f3n<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La generaci\u00f3n local de video con IA es la carga de trabajo de IA para consumidores m\u00e1s exigente que existe, y la realidad del hardware es sencilla: <strong>la RTX 5090 y sus 32 GB de VRAM<\/strong> es la tarjeta sobre la que construir su sistema. La RTX 4090 y una RTX 3090 usada alcanzan el m\u00ednimo de 24 GB y funcionar\u00e1n con cuidado, pero las tarjetas de 16 GB no est\u00e1n adaptadas para esta tarea.<\/p>\n<p>Antes de comprar una tarjeta insignia, eval\u00fae honestamente la opci\u00f3n en la nube: para trabajos ocasionales con video, alquilar hardware potente bajo demanda puede beneficiarle m\u00e1s que poseerlo. Pero si su objetivo es la generaci\u00f3n local, privada y frecuente de video, la RTX 5090 es la respuesta.<\/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\/llama-4-maverick-vs-gpt-5-5\/\">Llama 4 Maverick vs GPT-5.5: 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-llm-fine-tuning-2026\/\">Las mejores GPUs para ajuste fino (fine-tuning) de LLM en casa en 2026<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/best-gpus-for-budget-builds-2026\/\">Las mejores GPUs para una estaci\u00f3n de trabajo de IA econ\u00f3mica por menos de 1500 d\u00f3lares en 2026<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Local AI video generation is the most VRAM-hungry creative workload there is. 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