Ranking actualizado el 22/09/2026
La RTX 4070 Super (12 GB GDDR6X, 504 GB/s) aumenta en aproximadamente un 15 % el número de núcleos CUDA respecto a la 4070. Excelente relación rendimiento/precio para los modelos de 7-14B en Q4_K_M.
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Dense 8B Apache 2.0, 12 idiomas, incluido FR, 131k ctx, GQA 32Q/8KV. MMLU 73.84, HumanEval 85.37. Salida 29 de abril de 2026.
# HuggingFace : ibm-granite/granite-4.1-8b
Gemma 4 12B (Google): modelo denso multimodal (texto, visión, audio), 256k de contexto, ~7 GB de VRAM en Q4. Apache 2.0, multilingüe.
# HuggingFace : google/gemma-4-12B
Modelo denso de 14B con razonamiento híbrido. Iguala a Qwen 2.5 32B Base en STEM/código.
ollama run qwen3:14b
Granite 4.2 8B (IBM): modelo denso con licencia Apache 2.0, contexto de 128k, ~4,6 GB de VRAM en Q4. Chat, código y razonamiento multilingües para empresas.
ollama pull granite4.2
Ajuste fino SFT «thinking» de OLMo 3 7B: razonamiento paso a paso, contexto de 16k, ~4,2 GB de VRAM en Q4. 100 % abierto, licencia Apache 2.0.
# HuggingFace : zimplex/olmo3-7b-think-sft-eosfix-16k-3ep-euc
GLM 5.3 (Zhipu): modelo denso de 7B especializado en código y razonamiento, contexto de 128k, ~4,1 GB de VRAM en Q4. Ligero, funciona en GPU de 6-8 GB, licencia MIT.
ollama pull glm-5.3
Modelo de razonamiento de 14B con licencia MIT. Supera a R1-Distill-Llama-70B en las evaluaciones AIME24/25 de Microsoft con una quinta parte de los parámetros.
ollama run phi4-reasoning:14b
| Puesto | Modelo | Params | VRAM Q4 | Contexto | Licencia | En una RTX 4070 Super |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | Granite 4.1 8B Instruct | 8B | 5 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 35 tok/s · Q8 |
| #2 | Gemma 4 12B | 12B | 7 GB | 262 144 | Apache 2.0 | 28 tok/s · Q5_K_M |
| #3 | Qwen 3 14B | 14B | 9 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 20 tok/s · Q5_K_M |
| #4 | Granite 4.2 8B | 8B | 4.6 GB | 128 000 | Apache 2.0 | 50 tok/s · Q8 |
| #5 | OLMo 3 7B Think (SFT) | 7B | 4.2 GB | 16 000 | Apache 2.0 | 50 tok/s · Q8 |
| #6 | GLM 5.3 7B | 7B | 4.1 GB | 128 000 | MIT | 50 tok/s · Q8 |
| #7 | Phi-4 Reasoning 14B | 14B | 9 GB | 32 768 | MIT | 20 tok/s · Q5_K_M |
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| Tu VRAM | GPU / Mac típicos | Modelo recomendado para programar | Comando Ollama |
|---|---|---|---|
| 8 GB | RTX 4060 / 3060 · M1-M2 16 GB | Qwen 3.5 9B (Q4, 6,6 GB — 256k ctx) | ollama run qwen3.5:9b |
| 12 GB | RTX 3060 12 GB / 4070 / 5070 | Qwen 3.5 9B (Q8, 11 GB) o Gemma 4 12B (7,6 GB) | ollama run qwen3.5:9b-q8_0 |
| 16 GB | RTX 5070 Ti / 4080 / 5080 · RX 9070 XT · M4 24 GB | Devstral 24B (Q4, 14 GB) — especialista en agentes de programación | ollama run devstral:24b |
| 24 GB | RTX 3090 / 4090 · RX 7900 XTX · M4 Pro 48 GB | Qwen 3.8 27B (Q4, 18 GB) — el « casi Copilot » | ollama run qwen3.8:27b |
| 32 GB | RTX 5090 | Qwen 3.6 35B-A3B (Q4, 23 GB) — MoE rápido | ollama run qwen3.6:35b |
| 48 GB+ | Mac M4 Max 64 GB · M2 Ultra 128 GB | Qwen3-Coder 30B-A3B (Q8, 32 GB — 256k ctx) | ollama run qwen3-coder:30b-a3b-q8_0 |
-base : ollama run qwen2.5-coder:7b-base — sigue siendo la referencia en este caso concreto. ⚠️ Qwen 3.8: su nivel de razonamiento está configurado muy alto por defecto y «piensa demasiado» ante solicitudes simples — bájalo a low (o desactívalo) en el primer arranque. ⚠️ La trampa de la licencia: Codestral 22B = Mistral Non-Production License → prohibido para programar en el trabajo. Qwen 3.5/3.8, Gemma 4 y Devstral tienen licencia Apache 2.0. 💡 ¿Se cuelga por falta de memoria? Deja ~1,5 GB de VRAM libre para el contexto, o baja un nivel de cuantización.🔌 Para integrarlo en VS Code: Cline (agente que trabaja con varios archivos), Aider (CLI) o Tabby/Twinny (autocompletado FIM) — todos se conectan a Ollama en local. El kit Copiloto Local — configuraciones listas para pegar + configuración probada — está disponible: /copilote-local.
Filtro: Q4_K_M ≤ 11 GB. Bonificación para los modelos de 7-14B. Variante con un aumento de rendimiento de ~15 % frente a la 4070 estándar.
Criterios considerados:
La puntuación es totalmente transparente: consulta nuestra metodología para conocer los detalles del cálculo de VRAM/tokens/seg.
¿4070 Super vs 4070?
Los mismos 12 GB. 4070 Super = +15 % de núcleos CUDA y de ancho de banda. Mistral 7B Q4: ~35 tok/s frente a ~30 tok/s. Consulta RTX 4070.
¿4070 Super o 5070?
5070 = ~25 % más rápida (GDDR7), pero cuesta ~150 € más. 4070 Super: excelente de segunda mano por ~450 €. Ver RTX 5070.
¿Cuál es el punto óptimo para un LLM en una 4070 Super?
Qwen 3 14B Q4 o Mistral Nemo 12B Q5. 35-45 tok/s. Excelente para RAG personal (cabe un contexto de 32k).
¿Se puede ejecutar Mistral Small 24B?
En Q3_K_M (~10 GB), sí, pero con una calidad inferior. En Q4 (~13 GB), no cabe. Para ejecutar un modelo de 24B con comodidad, optar por una 4070 Ti Super de 16 GB. Ver 4070 Ti Super.