IA Local · Windows · GPU NVIDIA
Mejores modelos IA
para Windows con
GPU NVIDIA
para Windows con
GPU NVIDIA
"La pregunta real no es qué modelo es el mejor en abstracto — es qué modelo da los mejores resultados con tu GPU concreta. Esta guía responde eso para RTX 3060, 4070 y 4080."
Primero: ¿qué GPU tienes?
Selecciona tu tarjeta gráfica y te digo exactamente qué modelos puedes correr, cuáles van bien y cuáles no vale la pena intentar:
Selecciona tu GPU NVIDIA
Los modelos recomendados cambian mucho según la VRAM disponible
RTX 3060 — 12GB VRAM · Muy buena relación precio/VRAM
LLaMA 3.1 8B — corre perfecto, 30–45 tokens/seg. Uso diario.
Mistral 7B — corre perfecto, mejor español que LLaMA.
FLUX.1 Schnell — corre en ~8 seg por imagen. Recomendado.
FLUX.1 Dev — entra justo (10–11GB). Funciona pero sin margen.
LLaMA 13B Q4 — funciona con cuantización agresiva, lento.
LLaMA 70B — solo en modo CPU+GPU, demasiado lento para uso real.
RTX 4060 — 8GB VRAM · El límite donde FLUX empieza a doler
LLaMA 3.1 8B — corre bien, 35–50 tokens/seg gracias a la arquitectura Ada.
Mistral 7B — perfecto para texto en español.
FLUX.1 Schnell — entra justo (~7.5GB). Funciona, vigila la VRAM.
FLUX.1 Dev — no cabe (10GB+). Requiere CPU offload, muy lento.
Modelos 13B+ — fuera de rango para uso fluido en GPU.
RTX 4070 Super — 12GB VRAM · El sweet spot para creadores
LLaMA 3.1 8B — corre a 40–55 tokens/seg. Respuestas casi instantáneas.
Mistral 7B — perfecto. El mejor para texto en español.
FLUX.1 Dev — corre bien (10GB), imagen en 5–8 seg.
FLUX.1 Schnell — 3–4 seg por imagen. Ideal para iterar.
LLaMA 13B Q4 — funciona, 15–25 tokens/seg.
LLaMA 70B — CPU+GPU, solo uso puntual.
RTX 4070 Ti Super — 16GB VRAM · Sin compromisos para la mayoría de modelos
LLaMA 3.1 8B / Mistral 7B — perfectos, máxima velocidad.
FLUX.1 Dev completo — corre con margen. Imagen en 4–6 seg.
LLaMA 13B Q4 — corre bien, 20–30 tokens/seg.
Stable Diffusion XL — corre sin problemas con LoRA.
LLaMA 33B Q4 — entra justo. Funciona a ~10 tokens/seg.
LLaMA 70B en GPU — sigue sin caber completamente.
RTX 4080 Super — 16GB VRAM · El techo actual para creadores
Todos los modelos hasta 13B — sin limitaciones. Máxima velocidad.
FLUX.1 Dev — imagen en 3–5 seg. Ideal para batch.
SDXL + LoRA — sin problemas. Múltiples LoRA en paralelo.
LLaMA 33B Q4 — corre a 15–20 tokens/seg.
LLaMA 70B Q4 — necesita CPU offload parcial. Lento pero funcional.
Tabla completa: modelos × GPU
| Modelo | VRAM | RTX 3060 12GB |
RTX 4060 8GB |
RTX 4070S 12GB |
RTX 4080S 16GB |
|---|---|---|---|---|---|
| Mistral 7B Q4 | ~4.5GB | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| LLaMA 3.1 8B Q4 | ~5GB | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| FLUX.1 Schnell | ~7.5GB | ✅ | ⚠️ justo | ✅ | ✅ |
| FLUX.1 Dev | ~10GB | ⚠️ justo | ✗ | ✅ | ✅ |
| LLaMA 13B Q4 | ~8GB | ✅ | ⚠️ lento | ✅ | ✅ |
| SDXL + LoRA | ~8-10GB | ✅ | ⚠️ sin LoRA | ✅ | ✅ |
| LLaMA 33B Q4 | ~20GB | ✗ | ✗ | ✗ | ⚠️ lento |
| LLaMA 70B Q4 | ~35GB | ✗ | ✗ | ✗ | ⚠️ CPU+GPU |
Conclusión de la tabla: 12GB de VRAM es el mínimo real para un flujo cómodo con texto + imágenes (FLUX Dev). Con 8GB tienes texto sin problemas pero imágenes comprometidas. Si estás eligiendo GPU ahora, no bajes de 12GB.
Los mejores modelos para creadores en Windows
| Modelo | Tipo | Caso de uso real | Español | Velocidad |
|---|---|---|---|---|
| Mistral 7B Instruct | Texto | Borradores, copy, SEO en español. El mejor para español de todos los 7B. | Excelente | Muy rápido |
| LLaMA 3.1 8B Instruct | Texto | Razonamiento, análisis, código. Más versátil que Mistral. | Bueno | Muy rápido |
| FLUX.1 Dev | Imagen | Thumbnails, producto, editorial. Calidad de producción real. | — | Medio (5–8s) |
| FLUX.1 Schnell | Imagen | Iteración rápida, variantes. Uso comercial libre (Apache 2.0). | — | Rápido (3–4s) |
| Phi-3 Mini 3.8B | Texto | GPUs de 8GB con poca VRAM libre. Sorprendentemente capaz para el tamaño. | Aceptable | Ultrarrápido |
| LLaMA 3.3 70B Q4 | Texto | Análisis complejos, revisión final. Solo para GPUs de 16GB+ con CPU offload. | Excelente | Lento en Windows |
Si tu GPU no llega: el salto que cambia todo
Con 8GB de VRAM puedes hacer texto sin problemas, pero FLUX Dev no entra y modelos grandes quedan fuera. El salto a 12GB abre FLUX Dev, SDXL con LoRA y modelos 13B. El salto a 16GB elimina prácticamente todas las restricciones para creadores:
Sweet spot — texto + imagen
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NVIDIA · 12GB VRAM · CUDA
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FLUX Dev + LLaMA 8B en paralelo. Imagen en 5–8 segundos, texto a 40+ tokens/seg. El equilibrio perfecto entre precio y capacidad para un flujo de trabajo de creador completo.
✅ Pros
+FLUX Dev corre bien
+Mejor precio/VRAM
+Texto + imagen en paralelo
❌ Contras
–70B solo CPU+GPU
–Sin margen para SDXL+LoRA
Sin restricciones
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16GB elimina casi todos los límites para creadores. SDXL con múltiples LoRA, modelos 33B, FLUX Dev con margen de sobra. La opción para quien quiere el setup definitivo sin pensar en restricciones de VRAM.
✅ Pros
+Sin restricciones hasta 33B
+SDXL + LoRA sin problemas
+Máxima velocidad de inferencia
❌ Contras
–Precio elevado vs 4070S
–70B sigue sin entrar completo
Preguntas frecuentes
¿Cómo instalo estos modelos en Windows?+
Con Ollama — un instalador de Windows que gestiona todos los modelos de texto. Para imágenes, ComfyUI en Windows o Draw Things si tienes Mac. → Guía completa de instalación de Ollama
¿Funciona con GPU AMD o Intel Arc?+
AMD funciona vía ROCm pero en Windows el soporte es más limitado que en Linux. Intel Arc tiene soporte básico. Ambas opciones tienen más fricciones de configuración y no todos los modelos están igualmente optimizados. Para máxima compatibilidad sin complicaciones, NVIDIA con CUDA es la referencia.
¿Qué pasa si uso la GPU para juegos además de IA?+
No hay problema — la GPU funciona para ambos usos de forma independiente. Cuando corres un juego, Ollama no usa la GPU a menos que tengas un modelo cargado activo. Lo habitual es tener Ollama funcionando en segundo plano y cargar modelos solo cuando los necesitas, liberando VRAM para juegos el resto del tiempo.
¿Cuánto afecta el procesador (CPU) al rendimiento?+
Para modelos que caben enteros en VRAM, la CPU apenas influye — todo el trabajo lo hace la GPU. La CPU importa cuando el modelo no cabe en VRAM y Ollama usa CPU offload para las capas que no entran. En ese caso, un Ryzen 7 o Core i7 de última generación con buena memoria RAM (32GB+) mejora significativamente la velocidad.
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