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RTX 4090 vs RTX 4080 Super: ¿qué GPU elegir para la IA local?

Comparativa orientada a LLM en local : miramos lo que realmente importa para ejecutar modelos: la VRAM ante todo, luego la generación y el precio. Veredicto de compra al final.

Actualizado el 09/10/2026

Comparativa de un vistazo

CriterioRTX 4090RTX 4080 Super
Memoria24 GB de VRAM16 GB VRAM
MarcaNVIDIANVIDIA
Modelos compatibles (Q4)178 modelos del catálogo143 modelos del catálogo
Modelo más grande (Q4)Salamandra 40B Instruct (40B)Qwen 3.8 27B Obliterated (28B)

¿Cuál elegir para ejecutar un LLM?

Para los modelos grandes (Q4 30B+ o un 70B), prioriza el RTX 4090 y sus 24 GB — la VRAM es el factor número 1 en LLM. El RTX 4080 Super sigue siendo una opción adecuada si tu presupuesto es más ajustado o si buscas modelos de ≤ 16 GB (modelos de 7-24B que funcionan con holgura).

Regla de oro: a igual presupuesto, elige siempre la GPU con más VRAM. Un modelo que no cabe en la VRAM pierde drásticamente velocidad (offload a la CPU). La VRAM determina el tamaño del modelo; la potencia de cálculo determina sobre todo la velocidad.

Dónde comprar (precios y stock actualizados)

RTX 4090
AmazonVer precio →

Alternativa de compra: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395). Un mini-PC es una máquina completa, no una tarjeta de reemplazo; verifica la memoria y la compatibilidad de software.

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Preguntas frecuentes

¿RTX 4090 o RTX 4080 Super para ejecutar un LLM localmente?

Para uso local, la VRAM prima. La RTX 4090 (24 GB) ejecuta modelos más grandes que la RTX 4080 Super (16 GB).

¿Cuál es el modelo más grande que la RTX 4090 puede ejecutar?

Hasta Salamandra 40B Instruct (40B) en cuantización Q4, con sus 24 GB.

¿Conviene comprar de segunda mano?

Para los LLM, una GPU de segunda mano con más VRAM suele superar a una tarjeta nueva más reciente pero con menos VRAM. Verifica el estado y la garantía.

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