RTX 5080 vs RTX 4080 Super: ¿qué GPU 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
| Criterio | RTX 5080 | RTX 4080 Super |
|---|---|---|
| Memoria | 16 GB VRAM | 16 GB VRAM |
| Marca | NVIDIA | NVIDIA |
| Modelos compatibles (Q4) | 143 modelos del catálogo | 143 modelos del catálogo |
| Modelo más grande (Q4) | Qwen 3.8 27B Obliterated (28B) | Qwen 3.8 27B Obliterated (28B) |
¿Cuál elegir para ejecutar un LLM?
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)
Opción de compra: RTX 5080 16 GB
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Preguntas frecuentes
¿RTX 5080 o RTX 4080 Super para ejecutar un LLM localmente?
Para uso local, la VRAM tiene prioridad. La RTX 5080 (16 GB) ejecuta modelos más grandes que la RTX 4080 Super (16 GB).
¿Cuál es el modelo más grande que el RTX 5080 puede ejecutar?
Hasta Qwen 3.8 27B Obliterated (28B) en cuantización Q4, con sus 16 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.