¿Qué PC para IA local? Nuestras recomendaciones por presupuesto
Para ejecutar un modelo de IA en local (Llama, Qwen, Mistral, gpt-oss…), una máquina se elige en primer lugar según su memoria, que fija el tamaño de los modelos, luego según su ancho de banda, que determina su velocidad. Aquí tienes nuestras selecciones para cada presupuesto, con los modelos que realmente funcionan en esos equipos.
Actualizado el 09/10/2026 · precios orientativos observados en nuestros comercios en septiembre de 2026, que cambian rápidamente
Nuestra selección de un vistazo
| Presupuesto | Nuestra elección | Memoria para modelos | Hasta (Q4) | Dónde comprar |
|---|---|---|---|---|
| Menos de 1.000 € | RTX 5060 Ti 16 GB Tarjeta gráfica · ≈ 820 € | 16 GB | 14B con holgura | |
| 1 200 – 1 500 € | RTX 5070 Ti 16 GB Tarjeta gráfica · ≈ 1 300 – 1 400 € | 16 GB, 2 veces más ancho de banda | 14B, más rápido | |
| 2 000 – 2 500 € | Mac mini M5 Pro 24 GB / 512 GB Máquina completa · ≈ 2 000 € | ≈ 16 GB (de 24) | 14B | |
| 2 000 – 2 500 € | Mini-PC GMKtec EVO-X2 64 GB (Ryzen AI Max+ 395) Máquina completa | 64 GB | 30B con holgura | GMKtec: tienda oficial europea (sitio en francés), entrega en Francia en 5 a 8 días en promedio. |
| 3 000 – 3 500 € | Mac Studio M5 Max 96 GB (GPU de 32 núcleos) Estación · ≈ 3.000 € | ≈ 72 GB (de 96) | 70B | |
| 3 300 – 4 000 € | Mini-PC Minisforum MS-S1 Max 128 GB / 2 TB (Ryzen AI Max+ 395) Máquina completa | 128 GB | gpt-oss 120B | |
| 3 600 – 4 600 € | PC montado Comete IA (RTX 5070 Ti 16 GB) Torre montada · ≈ 3 650 € | 16 GB (+ 32 GB de RAM) | 14B con holgura | |
| 3 600 – 4 600 € | PC montado Meteora IA (RTX 5080, 64 GB de RAM) Torre montada | 16 GB (+ 64 GB de RAM) | 14B; MoE 30B en parte en RAM | |
| Portátil | Portátil RTX 5080 16 GB Portátil · a partir de ≈ 2 500 € | 16 GB | 14B con holgura | |
| Portátil | MacBook Pro M5 Max 36 GB Portátil · a partir de 4.199 € (precio Apple) | ≈ 27 GB (de 36) | clase 30B |
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Primero: ¿qué tamaño de modelo deseas ejecutar?
| Tamaño | Ejemplos | Memoria en Q4 | Máquina mínima |
|---|---|---|---|
| 7-8B | Llama 3.1 8B | ≈ 6 GB | Tarjeta de 8 GB o procesador (lento) |
| 12-14B | Gemma 3 12B, Qwen 3 14B | 7-9 GB | Tarjeta 12-16 GB, Mac 24 GB |
| 20-24B | gpt-oss 20B, Mistral Small 3.2 24B | 13-14 GB | Tarjeta de 16 GB (capacidad ajustada) |
| 27-32B | Gemma 3 27B, Qwen 3 32B, Qwen 3 30B-A3B | 16-19 GB | Tarjeta de 24-32 GB, memoria unificada de 36 GB o más |
| 70-72B | Llama 3.3 70B Instruct, Qwen 2.5 72B Instruct | 40-42 GB | Memoria unificada de 64 a 128 GB |
| 120B (MoE) | gpt-oss 120B | ≈ 70 GB | Memoria unificada 96-128 GB |
Un modelo MoE (Mixture of Experts) activa solo una parte de sus parámetros por palabra: va mucho más rápido que un modelo denso de igual tamaño, pero requiere la misma cantidad de memoria para cargarse. ¿Ya sabes qué modelo quieres? El configurador comprueba si cabe en una máquina.
La trampa: más memoria no quiere decir más velocidad
| Máquina | Ancho de banda |
|---|---|
| RTX 5080 (16 GB) | 960 GB/s |
| RTX 5070 Ti (16 GB) | 896 GB/s |
| Radeon RX 9070 XT (16 GB) | 644 GB/s |
| Apple M5 Max (36-128 GB) | 460 a 614 GB/s |
| RTX 5060 Ti (16 GB) | 448 GB/s |
| Mac mini M5 Pro (24-64 GB) | 307 GB/s |
| NVIDIA DGX Spark (128 GB) | 273 GB/s |
| Ryzen AI Max+ 395 (64-128 GB) | ≈ 212 GB/s |
Medida real: en un MacBook Pro M5 Max de 128 GB, gpt-oss 120B (MoE) obtiene 79,1 tokens/s, más rápido que un modelo denso de 27B (36,6 tokens/s en GGUF), porque solo activa una pequeña parte de sus parámetros. Ver el test completo.
Menos de 1 000 €: una tarjeta de 16 GB para tu PC
RTX 5060 Ti 16 GB
Tarjeta gráfica para añadir a un PC existente
- Memoria16 GB de GDDR7 dedicados
- Ancho de banda448 GB/s
- Precio orientativo≈ 820 €
- HastaModelos de 14B con holgura, de 24B con una cuantización agresiva
Lo que funciona en él (memoria necesaria en Q4)
ReferenciaUna tarjeta dedicada sigue siendo la solución más rápida por euro a igual tamaño de modelo. Aún no hay ninguna medición de QuelLLM publicada sobre esta tarjeta.
✓ El más barato para superar los 8 GB de VRAM · CUDA: compatible con Ollama, LM Studio, llama.cpp y vLLM
✗ Límite de 16 GB: no permite ejecutar cómodamente modelos de 32B · Presupone un ordenador reciente con una fuente de alimentación y una caja compatibles
Guía: qué LLM en una RTX 5060 Ti →¿Qué LLM con 16 GB de VRAM? →
AlternativaRadeon RX 9070 XT 16 GB (≈ 960 – 1 070 €) — Los mismos 16 GB, con un ancho de banda superior (644 GB/s); en cuanto al software, ROCm sigue siendo menos maduro que CUDA: comprueba tus herramientas. Nuestra ficha →
¿No tienes ninguna tarjeta gráfica? Un modelo pequeño de 3 a 8B también funciona en el procesador, aunque lentamente: ver nuestra guía sobre LLM sin GPU.
1 200 a 1 500 €: la tarjeta de 16 GB más rápida
RTX 5070 Ti 16 GB
Tarjeta gráfica para añadir a un PC existente
- Memoria16 GB de GDDR7 dedicados
- Ancho de banda896 GB/s (el doble de la 5060 Ti)
- Precio orientativo≈ 1 300 – 1 400 €
- HastaMismos modelos que la 5060 Ti (16 GB), con una generación mucho más rápida
Lo que funciona en él (memoria necesaria en Q4)
ReferenciaLa velocidad de generación de un modelo denso sigue el ancho de banda: con 896 GB/s, la 5070 Ti duplica la de la 5060 Ti (448 GB/s) con la misma memoria.
✓ La mejor relación velocidad/precio con 16 GB · CUDA: todas las herramientas y el fine-tuning LoRA funcionan
✗ Sigue teniendo 16 GB: mismo límite de tamaño que la 5060 Ti · Precio de la tarjeta sola, sin incluir el resto del PC
Guía: qué LLM en una RTX 5070 Ti →Elegir tu GPU para IA local →
AlternativaRTX 5080 16 GB (≈ 1.700 – 1.850 €) — 960 GB/s, lo que representa apenas un 7 % más de ancho de banda que la 5070 Ti, pero a un precio significativamente mayor: la memoria sigue siendo de 16 GB.
2 000 a 2 500 €: una máquina completa y silenciosa
Mac mini M5 Pro 24 GB / 512 GB
Máquina completa, macOS
- Memoria24 GB unificados, de los cuales ≈ 16 GB son utilizables por la GPU
- Ancho de banda307 GB/s
- Precio orientativo≈ 2 000 €
- HastaModelos de 14B con holgura
Lo que funciona en él (memoria necesaria en Q4)
ReferenciaEn Mac, MLX suele acelerar la generación: +86 % medidos en un modelo de 27B (M5 Max, prueba realizada por un lector con nuestro protocolo).
✓ Compacto, silencioso, bajo consumo · MLX, Ollama y LM Studio optimizados para Apple Silicon
✗ 24 GB se quedan cortos rápidamente con modelos de más de 14B · Sin CUDA; memoria no ampliable tras la compra
Mini-PC GMKtec EVO-X2 64 GB (Ryzen AI Max+ 395)
Máquina completa, Windows o Linux
- Memoria64 GB de memoria unificada compartida entre CPU y GPU
- Ancho de banda≈ 212 GB/s
- HastaModelos de la clase 30B con soltura; un 70B en Q4 cabe en memoria, pero sigue siendo lento
Lo que funciona en él (memoria necesaria en Q4)
EstimaciónMuy rápido en modelos MoE (Qwen 3 30B-A3B: entre 50 y 100 tokens/s estimados); un modelo denso de 70B baja a 3-5 tokens/s (estimaciones de nuestra ficha, no una medición).
✓ 2,7 veces la memoria del Mac mini por un precio similar · Ideal para modelos MoE de 30B
✗ Sin CUDA ni macOS: herramientas AMD por verificar · Ancho de banda modesto para modelos densos grandes
GMKtec: tienda oficial europea (sitio en francés), entrega en Francia en 5 a 8 días en promedio.
3 000 a 3 500 €: 96 a 128 GB para los modelos 70B
Mac Studio M5 Max 96 GB (GPU de 32 núcleos)
Estación compacta, macOS · configuración vendida en Materiel.net (ref. MHL64ZD/A)
- Memoria96 GB unificados, de los cuales ≈ 72 GB son utilizables por el GPU
- Ancho de banda460 GB/s
- Precio orientativo≈ 3 000 €
- HastaModelos de 70B en Q4; gpt-oss 120B (70 GB) demasiado justo
Lo que funciona en él (memoria necesaria en Q4)
Medición comparableEn un MacBook Pro M5 Max de 128 GB (40 núcleos, 614 GB/s): Qwen 3.8 27B a 36,6 tokens/s en GGUF y 68 en MLX. Espera algo menos con 32 núcleos (460 GB/s).
✓ La más rápida de las máquinas de 96-128 GB en este presupuesto · Silenciosa, ecosistema MLX
✗ Sin CUDA · Memoria no ampliable: elige la configuración adecuada al comprar
Mini-PC Minisforum MS-S1 Max 128 GB / 2 TB (Ryzen AI Max+ 395)
Equipo completo, Windows o Linux · dos puertos 10 GbE, slot PCIe x16
- Memoria128 GB de memoria unificada compartida entre la CPU y la GPU
- Ancho de banda≈ 212 GB/s
- Hastahasta gpt-oss 120B (MoE); 70B cargable en Q4
Lo que funciona en él (memoria necesaria en Q4)
EstimaciónUn modelo denso de 70B funciona a 3-5 tokens/s; los MoE son mucho más rápidos (estimaciones de nuestra ficha de Ryzen AI Max, no una medición).
✓ Un tercio más de memoria que el Mac Studio de 96 GB · Carga los modelos más grandes para el público general (gpt-oss 120B)
✗ La mitad del ancho de banda del Mac Studio · Sin CUDA ni macOS
3 600 a 4 600 €: una torre completa, montada y probada
PC montado Comete IA (RTX 5070 Ti 16 GB)
Torre montada y probada por Materiel.net · Ryzen 7 9800X3D, SSD de 2 TB, Windows 11
- Memoria16 GB de VRAM + 32 GB de RAM DDR5
- Ancho de banda896 GB/s (tarjeta gráfica)
- Precio orientativo≈ 3 650 €
- HastaModelos de 14B sin problemas, como la tarjeta sola
Lo que funciona en él (memoria necesaria en Q4)
ReferenciaMisma tarjeta que el rango de 1 200-1 500 €: pagas principalmente por una máquina completa, montada y probada.
✓ Lista para usar, sin montaje · Procesador y SSD de gama alta para tus demás usos
✗ Siguen siendo 16 GB de VRAM · Mucho más caro que una tarjeta sola si ya tienes un PC
PC montado Meteora IA (RTX 5080, 64 GB de RAM)
Torre montada y probada por Materiel.net · Ryzen 7 9800X3D, SSD de 2 TB, Windows 11
- Memoria16 GB de VRAM + 64 GB de RAM DDR5
- Ancho de banda960 GB/s (tarjeta gráfica)
- Hastamodelos de 14B con holgura en la tarjeta; por encima, parte del modelo pasa a la RAM, con una ejecución mucho más lenta
Lo que funciona en él (memoria necesaria en Q4)
ReferenciaLos 64 GB de RAM permiten cargar un MoE como Qwen 3 30B-A3B en parte fuera de la tarjeta, con una velocidad notablemente reducida.
✓ Tarjeta más rápida con 16 GB + 64 GB de RAM · Lista para usar, sin montaje
✗ 16 GB de VRAM: no se puede ejecutar un modelo de 32B con rapidez · Al mismo precio, un mini-PC o un Mac con memoria unificada carga modelos más grandes
Para uso portátil: ¿PC portátil RTX 5080 o MacBook Pro M5 Max?
Portátil RTX 5080 16 GB
Portátil con Windows
- Memoria16 GB de GDDR7 dedicados
- Ancho de banda≈ 700 a 900 GB/s según el chasis
- Precio orientativoa partir de ≈ 2 500 €
- HastaModelos de 14B con holgura, de 24B con poco margen
Lo que funciona en él (memoria necesaria en Q4)
ReferenciaMisma lógica que una tarjeta de escritorio de 16 GB, algo limitada por el presupuesto térmico del portátil.
✓ CUDA en movilidad · El portátil para IA más barato con 16 GB de VRAM
✗ Ruido y calentamiento en generación larga · Límite de 16 GB
MacBook Pro M5 Max 36 GB
Portátil con macOS
- Memoria36 GB unificados, de los cuales aproximadamente 27 GB son utilizables por el GPU
- Ancho de banda460 GB/s
- Precio orientativoa partir de 4 199 € (precio de Apple)
- HastaClase 30B en Q4
Lo que funciona en él (memoria necesaria en Q4)
MediciónEn la versión de 128 GB (40 núcleos, conectada a la corriente): gpt-oss 120B a 79,1 tokens/s y Qwen 3.8 27B a 68 tokens/s en MLX (prueba realizada por un lector con nuestro protocolo, 16/09/2026).
✓ El único portátil que incorpora el chip M5 Max · Silencioso, autonomía
✗ Caro para 36 GB: los 64-128 GB requieren una configuración personalizada de Apple · Sin CUDA
DGX Spark, RTX 5090, Mac Studio M5 Ultra: ¿hay que apuntar más alto?
| Máquina | Memoria · ancho de banda | Precio orientativo | Nuestra opinión |
|---|---|---|---|
| NVIDIA DGX Spark | 128 GB · 273 GB/s | ≈ 6 100 – 6 600 € | Para el ecosistema NVIDIA y el entrenamiento. En generación, su ancho de banda (273 GB/s) sigue siendo inferior al de un Mac Studio M5 Max y apenas superior al de un mini-PC de 128 GB que cuesta la mitad. El mismo chip GB10, con entrega más rápida: el MSI EdgeXpert (128 GB). |
| RTX 5090 | 32 GB GDDR7 | alto | La tarjeta de consumo más rápida: 32 GB para cargar un modelo de 30B completo. Reservada para presupuestos elevados, en un PC capaz de alimentarla. |
| Mac Studio M5 Ultra | 96 a 512 GB · hasta 1,2 TB/s | a partir de 6.599 € | Para los modelos muy grandes (120B o más, MoE gigantes) a buena velocidad. |
Dónde encontrarlosMSI EdgeXpert (chip GB10 del DGX Spark, 128 GB)
RTX 5090 32 GB (tarjeta sola)
Mac, PC NVIDIA o mini-PC AMD: lo que cambia en el software
| Plataforma | Herramientas | A tener en cuenta |
|---|---|---|
| PC con tarjeta NVIDIA (CUDA) | Ollama, LM Studio, llama.cpp, vLLM | Todo funciona, incluido el entrenamiento (LoRA). La opción más sencilla. |
| Mac Apple Silicon | Ollama, LM Studio, llama.cpp, MLX | MLX acelera frecuentemente la generación (+86 % medidos en un 27B). Sin CUDA. |
| Mini-PC Ryzen AI Max, tarjeta Radeon | Ollama, LM Studio, llama.cpp (Vulkan o ROCm) | Compatibilidad pendiente de verificación según la herramienta; ROCm sigue siendo menos maduro que CUDA. |
Preguntas frecuentes
¿Cuál es el mejor ordenador para IA local en 2026?
Depende del tamaño de los modelos que quieras ejecutar. Hasta 14B, basta con una tarjeta gráfica de 16 GB (RTX 5060 Ti, o RTX 5070 Ti si buscas más velocidad) en un PC existente. Para un equipo completo, un Mac mini M5 Pro (14B) o un mini-PC Ryzen AI Max+ 395 de 64 GB (30B). Para los modelos de 70B, se necesitan entre 64 y 128 GB de memoria unificada: Mac Studio M5 Max o mini-PC de 128 GB.
¿Qué tarjeta gráfica elegir para la IA local?
Busca al menos 16 GB de VRAM: la RTX 5060 Ti 16 GB si priorizas el presupuesto, la RTX 5070 Ti si priorizas la velocidad (896 GB/s), la Radeon RX 9070 XT si te convienen las herramientas de AMD. Evita las versiones de 8 GB. Detalles en nuestra guía para elegir tu GPU.
¿Qué mini PC elegir para la IA?
Un mini-PC con memoria unificada: Ryzen AI Max+ 395 con 64 GB (GMKtec EVO-X2) o 128 GB (GMKtec EVO-X2 128 GB, Minisforum MS-S1 Max), o un Mac mini M5 Pro si quieres macOS. Un mini-PC convencional sin una gran cantidad de memoria compartida solo puede ejecutar modelos pequeños.
¿Se necesita una tarjeta gráfica o un mini-PC con memoria unificada?
La tarjeta gráfica es más rápida (448 a 960 GB/s), pero está limitada a 16 GB en la gama de consumo. La memoria unificada (64 a 128 GB) permite cargar modelos mucho más grandes, pero genera respuestas con ellos más lentamente (212 a 614 GB/s según la máquina). Elige según el tamaño del modelo que quieras usar.
¿Cuánto cuesta un ordenador para ejecutar un LLM localmente?
Aproximadamente entre 750 y 850 € por una tarjeta de 16 GB para añadirla a un ordenador existente, 2.000 € por una máquina completa que ejecute modelos de 14 a 30B, y entre 3.000 y 3.500 € para modelos de 70B o más.
¿Se puede ejecutar un LLM sin tarjeta gráfica?
Sí, los modelos pequeños de 3 a 8B funcionan en el procesador con 16 GB de RAM, pero lentamente. Consulta nuestra guía sobre LLM sin GPU.
¿Mac o PC para la IA local?
El Mac aporta mucha memoria unificada, silencio y MLX (un aumento de velocidad del 86 % medido en un 27B), pero no tiene CUDA. Un PC NVIDIA es más rápido por euro y compatible con todo, incluido el entrenamiento. Un mini-PC AMD ofrece la mayor cantidad de memoria por el precio, con herramientas cuya compatibilidad hay que comprobar.
¿Cuáles son los inconvenientes de un mini-PC para la IA?
Un ancho de banda modesto (aproximadamente 212 GB/s en Ryzen AI Max+ 395): un modelo denso de 70B se ejecuta a 3-5 tokens/s según nuestras estimaciones. Sin CUDA y con una memoria que no se puede ampliar después de la compra.