¿Puede mi GPU ejecutar este modelo?
Esta página fue escrita y traducida automáticamente por IA y verificada por software con respecto a sus fuentes, sin edición humana. Las especificaciones provienen de las fuentes indicadas; los requisitos de memoria y las velocidades son estimaciones calculadas con fórmulas publicadas. Cómo usamos la IA
Una base de datos de qué modelos de lenguaje de pesos abiertos caben en la memoria de qué GPUs, con qué cuantización GGUF, con cuánto contexto y a qué velocidad como máximo. Las especificaciones solo se muestran cuando dos fuentes abiertas independientes coinciden, y cada estimación muestra su fórmula.
Comprobación rápida
Elige una GPU y un modelo para ver el resultado. La calculadora también admite varias tarjetas idénticas, otras longitudes de contexto y otros tipos de KV cache.
Cabe BF16, contexto de 8192 tokens
Memoria disponible necesaria por tarjeta para «Cabe» (X): 3,41 GiB
GPUs populares
- NVIDIA H100 PCIe
- AMD Radeon AI PRO R9700
- NVIDIA GeForce RTX 5090
- NVIDIA Tesla V100 32GB
- AMD Radeon RX 7900 XTX
- NVIDIA GeForce RTX 3090
- NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti
- NVIDIA Tesla P40
- AMD Radeon RX 7900 XT
- AMD Radeon RX 7800 XT
- NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti 16GB
- NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER
- NVIDIA GeForce RTX 4080
- NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti 16GB
- NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti
- NVIDIA GeForce RTX 5080
- NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti
- NVIDIA GeForce RTX 4070
- NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti
- NVIDIA GeForce RTX 5070
- NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti
- NVIDIA GeForce RTX 3080 10GB
- NVIDIA GeForce RTX 3050 8GB
- NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti
Modelos populares
- Qwen3-0.6B
- Qwen3-4B
- gemma-4-26B-A4B-it
- Qwen3-8B
- gemma-4-31B-it
- Qwen3-14B
- Qwen3.5-4B
- Qwen3.5-9B
- Qwen3.8-27B
- Qwen2.5-7B-Instruct
- GLM-5.3-Flash
- Qwen3-VL-8B-Instruct
- gpt-oss-20b
- Llama-3.1-8B-Instruct
- DeepSeek-V3.2
- Llama-3.2-1B-Instruct
- Qwen2.5-VL-7B-Instruct
- Qwen2.5-3B-Instruct
- gemma-4-E4B-it
- Qwen3-1.7B
- Qwen3.6-35B-A3B
- Qwen3-VL-4B-Instruct
- gpt-oss-120b
- Qwen3.5-0.8B