Ranking actualizado el 22/09/2026
La RTX 5070 Ti (16 GB GDDR7, 896 GB/s) es el punto óptimo de relación precio/rendimiento en la gama media Blackwell. 16 GB permiten ejecutar modelos de 24B en Q4 y de 14B en Q5/Q6. Competidora directa de la 4070 Ti Super.
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Modelo denso de 14B con razonamiento híbrido. Iguala a Qwen 2.5 32B Base en STEM/código.
ollama run qwen3:14b
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
Razonamiento excepcional para su tamaño. Orientado a STEM.
ollama run phi4:14b
Coder 14B. HumanEval 89.6, LiveCodeBench 37.1. Equilibrio ideal de VRAM para programar con modelos autoalojados.
ollama run qwen2.5-coder:14b
R1 destilado con Qwen 14B como modelo base. AIME24 69.7, MATH-500 93.9. Supera a o1-mini en muchos benchmarks.
ollama run deepseek-r1:14b
Denso 14B Apache 2.0. MMLU 79.7, HumanEval 83.5. 29+ idiomas. Buen equilibrio.
ollama run qwen2.5:14b
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
| Puesto | Modelo | Params | VRAM Q4 | Contexto | Licencia | En una RTX 5070 Ti |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | Qwen 3 14B | 14B | 9 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 20 tok/s · Q8 |
| #2 | Phi-4 Reasoning 14B | 14B | 9 GB | 32 768 | MIT | 20 tok/s · Q8 |
| #3 | Phi-4 14B | 14B | 9 GB | 16 384 | MIT | 20 tok/s · Q8 |
| #4 | Qwen 2.5 Coder 14B Instruct | 14B | 9 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 20 tok/s · Q8 |
| #5 | DeepSeek R1 Distill Qwen 14B | 14B | 9 GB | 131 072 | MIT | 20 tok/s · Q8 |
| #6 | Qwen 2.5 14B Instruct | 14B | 9 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 20 tok/s · Q8 |
| #7 | Granite 4.1 8B Instruct | 8B | 5 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 35 tok/s · FP16 |
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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: modelos Q4_K_M ≤ 14 GB. Ventaja adicional: modelos de 7-14B y 13-24B accesibles. Ancho de banda GDDR7 de 896 GB/s.
Criterios considerados:
La puntuación es totalmente transparente: consulta nuestra metodología para conocer los detalles del cálculo de VRAM/tokens/seg.
¿RTX 5070 Ti vs 4070 Ti Super?
Los mismos 16 GB. 5070 Ti GDDR7 896 GB/s frente a 4070 Ti Super GDDR6X 672 GB/s. ~30 % de mejora. Mistral Small 24B Q4: 5070 Ti ~35 tok/s frente a 4070 Ti Super ~26 tok/s. Ver RTX 4070 Ti Super.
¿Punto óptimo para LLM en 2026 en la 5070 Ti?
Qwen 3 14B Q6 (~12 GB) o Mistral Small 24B Q4 (~13 GB): calidad aproximada a la de GPT-4, 35-50 tok/s. RAG con contexto largo (32k) con comodidad.
¿Se puede entrenar LoRA en una 5070 Ti?
Sí para 7B QLoRA (Unsloth + 4-bit): ~12-13 GB con un optimizador de 8 bits. Para 14B, el margen es demasiado escaso. Ver guía completa.
¿5070 Ti o 5080?
5080 = también 16 GB, pero 960 GB/s + 10752 núcleos CUDA frente a 8960 en la 5070 Ti. Mejora de ~10-15 %. Sobrecoste de ~300-400 €: no compensa salvo con un flujo de trabajo exigente. Ver RTX 5080.
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