{"id":657,"date":"2026-05-20T20:10:12","date_gmt":"2026-05-20T20:10:12","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/rtx-4090-vs-rtx-3090-for-ai\/"},"modified":"2026-07-03T13:39:34","modified_gmt":"2026-07-03T13:39:34","slug":"rtx-4090-vs-rtx-3090-for-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/es\/rtx-4090-vs-rtx-3090-for-ai\/","title":{"rendered":"RTX 4090 frente a RTX 3090 para IA en 2026: \u00bfVale la pena actualizar?"},"content":{"rendered":"<p>Para trabajos locales de IA, la <strong>RTX 3090<\/strong> ha envejecido hasta convertirse en una de las tarjetas con mejor relaci\u00f3n calidad-precio jam\u00e1s fabricadas: 24 GB de VRAM en el mercado de segunda mano por 700\u2013900 USD. La <strong>RTX 4090<\/strong> refuerza esta ventaja \u2014mismos 24 GB, pero una GPU mucho m\u00e1s r\u00e1pida, por aproximadamente 1200\u20131500 USD de segunda mano en 2026.<\/p>\n<p>Si ambas tarjetas cuentan con la misma cantidad de memoria, \u00bfjustifica el precio casi doble de la RTX 4090? La respuesta sincera es: <strong>depende completamente de si su tiempo es el cuello de botella.<\/strong><\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Conclusiones clave<\/h3>\n<ul>\n<li>Ambas tarjetas cuentan con <strong>24 GB de VRAM<\/strong> \u2014cabr\u00e1n exactamente los mismos modelos. Ning\u00fan modelo se ejecuta en una pero no en la otra.<\/li>\n<li>La RTX 4090 es <strong>~1,7 veces m\u00e1s r\u00e1pida<\/strong> para inferencia de IA y <strong>~1,8 veces m\u00e1s r\u00e1pida<\/strong> para ajuste fino.<\/li>\n<li>Para <strong>Stable Diffusion XL<\/strong>, espere ~18 it\/s en la RTX 4090 frente a ~10 it\/s en la RTX 3090.<\/li>\n<li>La RTX 3090 gana claramente en t\u00e9rminos de <strong>relaci\u00f3n rendimiento\/precio<\/strong> y en configuraciones con dos tarjetas (48 GB por ~1.600 USD).<\/li>\n<li>Compre la RTX 4090 si la velocidad de iteraci\u00f3n es prioritaria; compre la RTX 3090 (o dos unidades) si la capacidad de VRAM es m\u00e1s importante que la velocidad.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_84 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a52e845ee788\" 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-6a52e845ee788\"  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\/rtx-4090-vs-rtx-3090-for-ai\/#At_a_glance\" >De un vistazo<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/rtx-4090-vs-rtx-3090-for-ai\/#VRAM_a_tie_that_changes_everything\" >VRAM: un empate que lo cambia todo<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/rtx-4090-vs-rtx-3090-for-ai\/#Inference_benchmarks\" >Benchmarks de inferencia<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/rtx-4090-vs-rtx-3090-for-ai\/#Fine-tuning_and_training\" >Ajuste fino y entrenamiento<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/rtx-4090-vs-rtx-3090-for-ai\/#Power_and_heat\" >Consumo el\u00e9ctrico y disipaci\u00f3n t\u00e9rmica<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/rtx-4090-vs-rtx-3090-for-ai\/#The_dual-3090_wildcard\" >La opci\u00f3n alternativa de doble 3090<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/rtx-4090-vs-rtx-3090-for-ai\/#Which_card_should_you_actually_buy\" >\u00bfQu\u00e9 tarjeta deber\u00eda comprar realmente?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/rtx-4090-vs-rtx-3090-for-ai\/#FAQ\" >Preguntas frecuentes<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/rtx-4090-vs-rtx-3090-for-ai\/#Verdict\" >Veredicto<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/rtx-4090-vs-rtx-3090-for-ai\/#Related_articles\" >Art\u00edculos relacionados<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"At_a_glance\"><\/span>De un vistazo<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Especificaciones<\/th>\n<th>RTX 4090<\/th>\n<th>RTX 3090<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Arquitectura<\/td>\n<td>Ada Lovelace AD102<\/td>\n<td>Ampere GA102<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>N\u00facleos CUDA<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">16,384<\/td>\n<td>10,496<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>VRAM<\/td>\n<td>24 GB de GDDR6X<\/td>\n<td>24 GB de GDDR6X<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Ancho de banda de memoria<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">1.008 GB\/s<\/td>\n<td>936 GB\/s<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Tensor FP16 (denso)<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">~330 TFLOPS<\/td>\n<td>~142 TFLOPS<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>TDP<\/td>\n<td>450 W<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">350 W<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Precio de lanzamiento<\/td>\n<td>$1,599<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">$1,499<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Precio de segunda mano (2026)<\/td>\n<td>1200\u20131500 USD<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">700\u2013900 USD<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"VRAM_a_tie_that_changes_everything\"><\/span>VRAM: un empate que lo cambia todo<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>El n\u00famero individual m\u00e1s importante para la IA local es la VRAM, y aqu\u00ed ambas tarjetas son id\u00e9nticas: <strong>24 GB<\/strong>. Eso significa que cualquier modelo que quepa en una tambi\u00e9n cabr\u00e1 en la otra:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Llama 3 8B<\/strong> y <strong>Clase 13B<\/strong> los modelos se ejecutan c\u00f3modamente con precisi\u00f3n total o casi total.<\/li>\n<li><strong>Llama 3 70B<\/strong> solo cabe con una cuantizaci\u00f3n agresiva de 4 bits (Q4_K_M \u2248 40 GB) y descarga parcial a la CPU \u2014una experiencia inc\u00f3moda en cualquiera de las dos tarjetas por separado.<\/li>\n<li><strong>Stable Diffusion XL<\/strong> y <strong>Flux<\/strong> los modelos de im\u00e1genes caben con holgura sobrante.<\/li>\n<\/ul>\n<p>velocidad <strong>velocidad<\/strong> \u2014realiza el mismo trabajo, pero m\u00e1s r\u00e1pido.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Inference_benchmarks\"><\/span>Benchmarks de inferencia<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Para <strong>Inferencia de LLM<\/strong>, la brecha sigue la anchura de banda de memoria y el rendimiento de tensores:<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Carga de trabajo<\/th>\n<th>RTX 4090<\/th>\n<th>RTX 3090<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Llama 3 8B Q4_K_M<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">~140 tok\/s<\/td>\n<td>~95 tok\/s<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Llama 3 clase 13B Q4<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">~90 tok\/s<\/td>\n<td>~58 tok\/s<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>SDXL 1024\u00d71024 (30 pasos)<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">~18 it\/s<\/td>\n<td>~10 it\/s<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Flux.1 dev (1024 px)<\/td>\n<td class=\"convly-vs-winner\">~2,4 s\/imagen<\/td>\n<td>~4,6 s\/imagen<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>El patr\u00f3n es constante: la 4090 obtiene aproximadamente <strong>1,6\u20131,8 veces<\/strong> el rendimiento de la 3090. Esa es una diferencia real y perceptible: un lote de Stable Diffusion que tarda diez minutos en la 3090 se completa en unos seis minutos en la 4090.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Fine-tuning_and_training\"><\/span>Ajuste fino y entrenamiento<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Para <strong>Ajuste fino LoRA<\/strong> de un modelo de 7B\u20138B, el mayor rendimiento de los n\u00facleos tensoriales de la 4090 y sus rutas FP16\/BF16 m\u00e1s r\u00e1pidas importan m\u00e1s que en la inferencia. Una ejecuci\u00f3n t\u00edpica de LoRA que lleva unas cinco horas en la 3090 se completa en aproximadamente <strong>dos horas y tres cuartos<\/strong> en la 4090, lo que representa casi una aceleraci\u00f3n de 1,8\u00d7.<\/p>\n<p>La 3090 tiene una debilidad silenciosa aqu\u00ed: carece del soporte mejorado para FP8 de la 4090, por lo que las nuevas recetas de entrenamiento en FP8 o bien retroceden a BF16 o simplemente no se ejecutan. Si planea seguir t\u00e9cnicas de entrenamiento punteras, la 4090 mantiene su relevancia durante m\u00e1s tiempo.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Power_and_heat\"><\/span>Consumo el\u00e9ctrico y disipaci\u00f3n t\u00e9rmica<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La 3090 consume <strong>350 W<\/strong>; la 4090 consume <strong>450 W<\/strong> y puede alcanzar picos a\u00fan mayores bajo cargas sostenidas de IA. Tras un a\u00f1o de uso intensivo, esa diferencia es medible en su factura el\u00e9ctrica, y la 4090 requiere una fuente de alimentaci\u00f3n m\u00e1s potente (m\u00ednimo 850 W, recomendado 1000 W). Adem\u00e1s, la 3090 opera a altas temperaturas en sus m\u00f3dulos de memoria GDDR6X, por lo que en unidades de segunda mano merece la pena reemplazar las almohadillas t\u00e9rmicas.<\/p>\n<div class=\"convly-procons\">\n<div class=\"pros\">\n<h4>Elija la RTX 4090 si<\/h4>\n<ul>\n<li>Itera constantemente y valora el tiempo por encima del dinero<\/li>\n<li>Desea soporte para FP8 y una mayor relevancia a largo plazo en software<\/li>\n<li>Ajusta finamente modelos con regularidad, no solo ejecuta inferencias<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div class=\"cons\">\n<h4>Elija la RTX 3090 si<\/h4>\n<ul>\n<li>Desea la mayor cantidad de VRAM por d\u00f3lar disponible en el planeta<\/li>\n<li>Planea construir un sistema con dos tarjetas (48 GB totales por ~1600 USD)<\/li>\n<li>Sus cargas de trabajo son tareas por lotes que puede dejar ejecut\u00e1ndose toda la noche<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_dual-3090_wildcard\"><\/span>La opci\u00f3n alternativa de doble 3090<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Este es el argumento que mantiene viva a la 3090 en 2026: <strong>dos de ellas cuestan aproximadamente lo mismo que una 4090 de segunda mano<\/strong> y le ofrecen <strong>48 GB de VRAM compartida<\/strong>. Con paralelismo de tensores (vLLM, ExLlamaV2), un sistema con dos 3090 ejecuta <strong>Llama 3 70B<\/strong> enteramente en VRAM \u2014algo que ninguna tarjeta de consumo individual, salvo la RTX 5090, puede hacer.<\/p>\n<p>Intercambia velocidad y eficiencia energ\u00e9tica por capacidad. Para cualquiera cuya limitaci\u00f3n real sea \u00abnecesito ejecutar modelos m\u00e1s grandes\u00bb, dos 3090 superan a una 4090.<\/p>\n<p><!--ai-enriched--><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Which_card_should_you_actually_buy\"><\/span>\u00bfQu\u00e9 tarjeta deber\u00eda comprar realmente?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Las especificaciones solo importan una vez que las relacionamos con un presupuesto y una carga de trabajo determinada. Ambas tarjetas cuentan con los mismos 24 GB de GDDR6X sobre un bus de 384 bits, por lo que la decisi\u00f3n rara vez se basa en si un modelo <em>cabe<\/em> \u2014sino en qu\u00e9 tan r\u00e1pido se ejecuta y cu\u00e1nto est\u00e1 dispuesto a pagar por esa velocidad. Utilice las categor\u00edas siguientes como punto de partida y luego ajuste seg\u00fan los precios del mercado de segunda mano en su zona.<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<tr>\n<th>Su situaci\u00f3n<\/th>\n<th>Mejor elecci\u00f3n<\/th>\n<th>Por qu\u00e9<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Presupuesto muy ajustado, solo para inferencia<\/td>\n<td><strong>Una \u00fanica 3090 de segunda mano<\/strong><\/td>\n<td>La mejor relaci\u00f3n precio\/VRAM del mercado de consumidores para modelos inferiores a 70B en cuantizaci\u00f3n Q4\u2013Q5. Aproximadamente la mitad del precio de una 4090, pero con el mismo l\u00edmite de memoria.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Usted realiza ajustes finos o entrenamiento, o detesta esperar<\/td>\n<td><strong>RTX 4090<\/strong><\/td>\n<td>Un rendimiento computacional y un rendimiento de n\u00facleos tensoriales mucho mayores \u2014aproximadamente 1,5\u20132\u00d7 en la pr\u00e1ctica\u2014 reducen significativamente la duraci\u00f3n de los entrenamientos y los lotes de difusi\u00f3n. Lo que est\u00e1 comprando es tiempo.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Necesita 48 GB para ejecutar un modelo de 70B con contexto completo<\/td>\n<td><strong>Dos 3090<\/strong><\/td>\n<td>La 3090 es la \u00faltima tarjeta de consumo con NVLink, por lo que permite agrupar la VRAM de forma que la 4090 no puede. (Consulte la secci\u00f3n anterior sobre la configuraci\u00f3n con dos 3090 para conocer las advertencias sobre su montaje.)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Uso interactivo sensible a la latencia<\/td>\n<td><strong>RTX 4090<\/strong><\/td>\n<td>Un mayor n\u00famero de tokens por segundo en una sola tarjeta hace que las conversaciones y los bucles agentes se sientan notablemente m\u00e1s \u00e1giles.<\/td>\n<\/tr>\n<\/table>\n<p>Algunas advertencias sinceras: una \u00fanica 4090 <strong>no<\/strong> no podr\u00e1 ejecutar un modelo que una \u00fanica 3090 no pueda ejecutar \u2014ambas comparten la misma barrera de 24 GB, as\u00ed que no pague una prima esperando cargar modelos m\u00e1s grandes en una sola tarjeta. Si su \u00fanico objetivo es ejecutar localmente un modelo de 70B y tiene paciencia, una 3090 de segunda mano (o un par de ellas) es la opci\u00f3n m\u00e1s inteligente desde el punto de vista econ\u00f3mico. Pero si su tiempo tiene un valor \u2014por ejemplo, ajusta finos LoRAs todas las noches, genera im\u00e1genes en masa o ejecuta un agente que sobrecarga la GPU durante todo el d\u00eda\u2014, el rendimiento de la 4090 se paga a s\u00ed mismo en horas ahorradas.<\/p>\n<p>Un factor no obvio: <strong>estado y garant\u00eda<\/strong>. La mayor\u00eda de las 3090 del mercado de segunda mano tienen varios a\u00f1os y muchas fueron sometidas a cargas intensas en rigues de miner\u00eda o en servidores de inferencia activos las 24 horas. Incluya en su presupuesto el posible reemplazo de las almohadillas t\u00e9rmicas, revise si hay deformaciones o desgaste en los ventiladores y prefiera vendedores que ofrezcan devoluciones. Una 4090 de segunda mano es m\u00e1s reciente y, con frecuencia, a\u00fan conserva su garant\u00eda, lo que reduce la brecha real de precios una vez que se considera el riesgo. Decida primero su carga de trabajo, fije un presupuesto estricto y deje que esos dos n\u00fameros \u2014no la hoja de especificaciones\u2014 elijan la tarjeta.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"FAQ\"><\/span>Preguntas frecuentes<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>\u00bfVale la pena la RTX 4090 el doble de precio de una 3090 para IA?<\/h3>\n<p>Solo si la velocidad es su cuello de botella. La 4090 es ~1,7 veces m\u00e1s r\u00e1pida, pero no permite ejecutar nuevos modelos, ya que ambas cuentan con 24 GB. Si ejecuta tareas por lotes toda la noche, el valor de la 3090 es insuperable.<\/p>\n<h3>\u00bfPuede la RTX 3090 ejecutar Llama 3 70B?<\/h3>\n<p>No c\u00f3modamente por s\u00ed sola: un modelo de 70B en cuantizaci\u00f3n de 4 bits necesita unos ~40 GB. Una \u00fanica 3090 debe descargar capas a la RAM del sistema, lo cual es lento. Dos 3090 (48 GB combinados) lo ejecutan bien.<\/p>\n<h3>\u00bfQu\u00e9 tarjeta es mejor para Stable Diffusion?<\/h3>\n<p>Claramente la RTX 4090: alrededor de 18 it\/s en SDXL frente a 10 it\/s en la 3090. En la generaci\u00f3n de im\u00e1genes, donde se iteran constantemente sobre los prompts, esa brecha de velocidad se nota cada minuto.<\/p>\n<h3>\u00bfSigue recibiendo buena compatibilidad de software la RTX 3090 en 2026?<\/h3>\n<p>S\u00ed. Ampere cuenta con soporte completo de CUDA, PyTorch, vLLM y llama.cpp. Su \u00fanica laguna es el soporte nativo para FP8, que afecta a un conjunto reducido pero creciente de recetas de entrenamiento.<\/p>\n<h3>\u00bfCu\u00e1nto cuesta ejecutar estas tarjetas en t\u00e9rminos de electricidad?<\/h3>\n<p>Con el precio residencial medio estadounidense de 2026, de aproximadamente 0,18 USD\/kWh, una tarjeta que consuma su potencia m\u00e1xima (~350\u2013450 W) gasta unos 6\u20138 centavos de d\u00f3lar por hora bajo carga. Ejecutar un sistema de inferencia ocho horas diarias supone solo unos pocos d\u00f3lares mensuales \u2014la electricidad rara vez es el factor decisivo para una sola tarjeta. La 4090 es la m\u00e1s eficiente de las dos (mayor rendimiento por vatio), por lo que suele costar <em>menos<\/em> por tarea, pese a su mayor consumo m\u00e1ximo. En reposo, ambas tarjetas reducen considerablemente su consumo: la 4090 baja hasta unos 16 W, mientras que la 3090 se mantiene algo m\u00e1s alta; por tanto, dejar encendida una m\u00e1quina sin usar pr\u00e1cticamente no cuesta nada.<\/p>\n<h3>\u00bfDeber\u00eda comprar directamente una RTX 5090?<\/h3>\n<p>Solo si su presupuesto lo permite y necesita ese margen adicional. La 5090 incorpora 32 GB de VRAM y un salto generacional importante en potencia computacional, pero en 2026 sigue cotizando muy por encima de su PVP de 1999 USD \u2014com\u00fanmente entre 2500 y 4000 USD o m\u00e1s\u2014 y su disponibilidad sigue siendo escasa. Para modelos que caben en 24 GB, una 3090 o una 4090 ofrecen la mayor parte del valor pr\u00e1ctico por una fracci\u00f3n de su costo. La 5090 justifica su precio cuando se necesita espec\u00edficamente ese techo de 32 GB o la inferencia m\u00e1s r\u00e1pida disponible en una sola tarjeta.<\/p>\n<h3>\u00bfQu\u00e9 tarjeta mantiene mejor su valor de reventa?<\/h3>\n<p>La 4090 ha depreciado inusualmente poco porque la escasez de la RTX 5090 mantuvo alta la demanda, por lo que conserva m\u00e1s de su valor que una tarjeta de cinco a\u00f1os en condiciones normales. La 3090 es m\u00e1s barata de adquirir y tambi\u00e9n m\u00e1s econ\u00f3mica de desprenderse, pero su valor m\u00ednimo se sostiene gracias a una caracter\u00edstica duradera que las nuevas tarjetas GeForce han eliminado: NVLink. Mientras los usuarios sigan necesitando configuraciones de dos tarjetas con VRAM compartida, la demanda \u2014y el valor de reventa\u2014 de las 3090 de segunda mano seguir\u00e1 siendo resistente.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Verdict\"><\/span>Veredicto<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Ambas tarjetas son excelentes hardware para IA en 2026. La <strong>RTX 4090<\/strong> es la mejor tarjeta en todas las m\u00e9tricas brutas y la elecci\u00f3n adecuada si necesita iterar r\u00e1pidamente y puede asumir su precio. La <strong>RTX 3090<\/strong> sigue siendo la campeona en relaci\u00f3n calidad-precio, y en una configuraci\u00f3n de dos tarjetas logra algo que la 4090 simplemente no puede: ejecutar un modelo de 70B \u00edntegramente en VRAM por menos dinero. Elija la tarjeta seg\u00fan su verdadera limitaci\u00f3n: velocidad o capacidad.<\/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\/claude-sonnet-4-6-vs-claude-haiku-4-5\/\">Claude Sonnet 4.6 vs Claude Haiku 4.5: Specs, Pricing &amp; Which to Choose (2026)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/rx-7900-xtx-vs-rtx-4090-for-ai\/\">AMD RX 7900 XTX frente a RTX 4090 para IA en 2026: \u00bfPuede ROCm competir?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/rtx-5080-vs-rtx-4080-super-for-ai\/\">RTX 5080 frente a RTX 4080 Super para IA en 2026: \u00bfBrecha generacional o actualizaci\u00f3n lateral?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/rtx-5070-ti-vs-rtx-4070-ti-super-for-ai\/\">RTX 5070 Ti frente a RTX 4070 Ti Super para IA en 2026: Duelo en gama media<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/rtx-4060-ti-16gb-vs-rtx-3060-12gb-for-ai\/\">RTX 4060 Ti de 16 GB frente al RTX 3060 de 12 GB para IA en 2026: \u00bfLa mejor GPU econ\u00f3mica?<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Both the RTX 4090 and RTX 3090 ship 24 GB of VRAM \u2014 so for AI, the question isn&#8217;t whether a model fits, it&#8217;s how fast it runs. 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