RTX 5090 vs RTX 5080: ¿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
| Criterio | RTX 5090 | RTX 5080 |
|---|---|---|
| Memoria | 32 GB de VRAM | 16 GB VRAM |
| Marca | NVIDIA | NVIDIA |
| Modelos compatibles (Q4) | 182 modelos del catálogo | 143 modelos del catálogo |
| Modelo más grande (Q4) | Jamba 1.5 Mini (52B) | 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)
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 5090 o RTX 5080 para ejecutar un LLM localmente?
Para uso local, la VRAM prima. La RTX 5090 (32 GB) ejecuta modelos más grandes que la RTX 5080 (16 GB).
¿Cuál es el modelo más grande que puede ejecutar la RTX 5090?
Hasta Jamba 1.5 Mini (52B) en cuantización Q4, con sus 32 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.