Explorar modelos por tamaño de memoria

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

Cuántos modelos caben en una GPU de consumo genérica de cada tamaño de memoria (perfil de ejecución CUDA, configuración predeterminada) con una longitud de contexto de 8192 tokens. Solo se listan los tamaños que tienen las GPUs NVIDIA de consumo de la base de datos.

Valores actualizados el 19 oct 2026

• 8 GB — 137 modelos caben
• 12 GB — 223 modelos caben
• 16 GB — 260 modelos caben
• 24 GB — 305 modelos caben
• 32 GB — 311 modelos caben

Fuentes

Estos resultados usan el perfil de ejecución CUDA; su reserva procede de cifras de memoria de estos registros públicos de llama.cpp. Metodología

• ggml-org/llama.cpp/issues/29811
• ggml-org/llama.cpp/issues/27680
• ggml-org/llama.cpp/issues/23679
• ggml-org/llama.cpp/issues/24608
• ggml-org/llama.cpp/issues/23472
• ggml-org/llama.cpp/issues/17931
• ggml-org/llama.cpp/issues/18181
• ggml-org/llama.cpp/issues/20308
• ggml-org/llama.cpp/issues/24758
• ggml-org/llama.cpp/issues/21984
• ggml-org/llama.cpp/issues/27892
• ggml-org/llama.cpp/issues/28167
• ggml-org/llama.cpp/issues/25594
• ggml-org/llama.cpp/issues/20761
• ggml-org/llama.cpp/pull/22546