Las mejores tarjetas gráficas para IA (octubre de 2026): ranking por presupuesto

La mejor tarjeta gráfica para IA en local, a 13 de octubre de 2026, depende del presupuesto. Por debajo de 900 euros, la NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti de 16 GB (889,99 €). Entre 900 y 1.500, la AMD Radeon RX 9070 XT (979,95 €), o la RTX 5070 Ti (1.289,99 €) si necesitas CUDA. Si quieres 32 GB sin pagar una RTX 5090, la Radeon AI PRO R9700 (2.299,99 €). La RTX 5090 sigue siendo la más rápida, pero hoy cuesta 6.999,99 €, más del triple de su precio oficial. Y para trabajo profesional, la RTX PRO 6000 Blackwell con 96 GB.

Este ranking reúne especificaciones oficiales de NVIDIA, AMD e Intel, benchmarks públicos (llama.cpp y Phoronix) y precios de tiendas españolas consultados el 9 de octubre de 2026 (los de PcComponentes, revisados el 13). No hemos medido estas tarjetas nosotros. No hay enlaces de afiliado ni puestos pagados, y lo revisamos cada trimestre o cuando cambie el orden, por ejemplo si sale una generación nueva o bajan los precios.

Cómo hemos hecho el ranking

Una tarjeta gráfica para IA no se elige como una para jugar. Estos son los criterios, por orden de peso:

1. Memoria de vídeo (VRAM). Decide qué modelos caben. Si el modelo no cabe entero, una parte se ejecuta en el procesador y la velocidad cae mucho.
2. Ancho de banda de la memoria. Decide lo rápido que escribe el modelo. Para generar cada palabra hay que leer todos los pesos, y NVIDIA explica que esa fase está limitada por la memoria: manda la velocidad a la que llegan los datos, no la potencia de cálculo.
3. Software. Si Ollama, LM Studio, llama.cpp, vLLM o PyTorch funcionan sin pelearte con controladores.
4. Potencia de cálculo. Decide lo rápido que se lee un prompt largo y lo rápido que se genera una imagen.
5. Precio real en España, no el oficial, y consumo.

Dentro de cada presupuesto, el orden sale de los dos primeros criterios frente al precio: cuánta memoria y cuánta velocidad te llevas por euro.

Si no sabes cuánta memoria pide el modelo que quieres usar, empieza por la guía de IA en local. Como referencia rápida, con tamaños a 4 bits de la biblioteca de Ollama:

• 12 GB: modelos de hasta unos 14.000 millones de parámetros.
• 16 GB: gpt-oss 20B, que ocupa 14 GB, o los modelos de 14.000 millones con contexto amplio.
• 24 a 32 GB: los modelos de 27.000 a 35.000 millones, como Qwen3.8 27B (18 GB) en una tarjeta de 24 GB o Qwen 3.6 35B-A3B (24 GB) en una de 32.
• 96 GB: gpt-oss 120B (65 GB) o Llama 3.3 70B (43 GB) con contexto de sobra.

El ranking en una tabla

Precios en PcComponentes a 13 de octubre de 2026, el modelo nuevo más barato en stock que vende la propia tienda (de la RTX PRO 6000, la versión Workstation, que solo venden tiendas externas), con el enlace en cada apartado. Especificaciones de las fichas oficiales de NVIDIA, AMD e Intel.

Cuánta memoria tiene cada tarjeta

1. RTX PRO 6000 Blackwell · 1.792 GB/s96
2. RTX 5090 · 1.792 GB/s32
3. Radeon AI PRO R9700 · 640 GB/s32
4. Intel Arc Pro B70 · 608 GB/s32
5. RTX 5070 Ti · 896 GB/s16
6. Radeon RX 9070 XT · 640 GB/s16
7. RTX 5060 Ti 16 GB · 448 GB/s16
8. Intel Arc B580 · 456 GB/s12

Junto a cada tarjeta, su ancho de banda de memoria según el fabricante. Fuente: fichas oficiales de NVIDIA, AMD e Intel, enlazadas en cada apartado. Datos a 9 de octubre de 2026.

Lo que más llama la atención es el salto de 16 a 32 GB: en las GeForce, solo la RTX 5090 lo da. AMD e Intel tienen tarjetas de 32 GB mucho más baratas, aunque con menos ancho de banda.

Qué velocidad da cada una

La comparación más limpia la publicó Phoronix en diciembre de 2025: ocho tarjetas en el mismo ordenador, con la misma versión de llama.cpp y el mismo motor (Vulkan) para todas. Con gpt-oss 20B, un modelo actual de OpenAI:

1. RTX 5090346,83
2. RTX 5080227,08
3. Radeon RX 9070 XT174,02
4. Radeon RX 9070170,89
5. RTX 5070 (12 GB)155,87
6. RTX 5060 Ti 16 GB123,61
7. Radeon RX 9060 XT 16 GB102,7
8. Intel Arc B58026,64

Prueba tg128, llama.cpp b7083, mismo equipo para todas. Phoronix no tenía RTX 5070 Ti. Fuente: Phoronix. Datos a 9 de octubre de 2026 (prueba publicada el 8 de diciembre de 2025).

Tres lecturas. La primera, que el orden sigue, a grandes rasgos, al ancho de banda: la RTX 5090 tiene casi el doble que la RTX 5080 (1.792 frente a 960 GB/s) y genera un 53 % más rápido. La segunda, que las Radeon RX 9070 rinden más de lo que cuestan: escriben más rápido que la RTX 5070 y en sus 16 GB caben modelos que en los 12 de la RTX 5070 no; Phoronix no pudo procesar el prompt de este modelo en ella por falta de memoria. La tercera, que la Arc B580 se queda muy atrás con este modelo, pese a tener un ancho de banda parecido al de la RTX 5060 Ti.

Al leer el prompt (1.024 tokens, misma prueba), las distancias crecen: 10.148,77 tokens/s la RTX 5090, 4.037,63 la RX 9070 XT, 3.290,66 la RTX 5060 Ti y 2.319,17 la RX 9060 XT. Ahí pesa la potencia de cálculo, y NVIDIA saca ventaja.

Para ver las tarjetas que faltan en esa prueba, el marcador de la comunidad de llama.cpp con Vulkan reúne resultados de usuarios con el mismo modelo (Llama 2 7B a 4 bits) y el mismo comando, cada uno con su versión del programa:

1. RTX 5090263,63
2. RTX 5080185,1
3. Radeon AI PRO R9700145,67
4. Radeon RX 9070 XT137,11
5. RTX 5070 Ti135,63
6. Intel Arc Pro B70112,02
7. RTX 5060 Ti93,51
8. Radeon RX 9060 XT71,07

Prueba tg128 sin flash attention. Cada resultado con su versión de llama.cpp; el de la R9700, con un tamaño de lote distinto al estándar. Fuente: marcador de llama.cpp con Vulkan en GitHub. Datos a 9 de octubre de 2026.

Con CUDA, el motor propio de NVIDIA, sus tarjetas de gama alta van más rápido que con Vulkan. En el marcador de CUDA, con la misma prueba, la RTX 5090 llega a 290,02 tokens/s y la RTX 5070 Ti a 176,85; la RTX 5060 Ti de 16 GB se queda en 90,94, casi lo mismo que con Vulkan.

Cuánto cuestan hoy

1. Radeon RX 9060 XT 16 GB691,95
2. RTX 5060 Ti 16 GB889,99
3. Radeon RX 9070 XT979,95
4. RTX 5070 Ti1289,99
5. RTX 50801749,99
6. Intel Arc Pro B702008,62
7. Radeon AI PRO R97002299,99
8. RTX 50906999,99

Modelo nuevo más barato en stock de cada tarjeta que vende la propia tienda. Enlaces a cada producto en su apartado. Fuente: PcComponentes. Datos a 13 de octubre de 2026.

Por GB de memoria, la cuenta sale así (cálculo nuestro con esos precios): la RX 9060 XT, a 43 € por GB; la RTX 5060 Ti, a 56; la RX 9070 XT y la Arc Pro B70, a unos 61 y 63; la R9700, a 72; la RTX 5070 Ti, a 81; la RTX 5080, a 109; y la RTX 5090, a 219. Por eso la RTX 5080 no aparece en el ranking: cuesta 460 euros más que la RTX 5070 Ti, tiene la misma memoria y en el marcador de CUDA genera solo un 3 % más rápido (181,99 frente a 176,85 tokens/s).

Entrada (hasta 900 €): RTX 5060 Ti de 16 GB

La RTX 5060 Ti de 16 GB es la tarjeta más barata con la que puedes usar en serio modelos de hasta unos 14.000 millones de parámetros, y gpt-oss 20B. Tiene 448 GB/s, un consumo de 180 W y CUDA, así que funciona con todo el software de IA sin pelearte con controladores. La más barata que vende la propia tienda cuesta 889,99 € en PcComponentes (una Palit Infinity 3).

Cuidado con el nombre: hay una RTX 5060 Ti de 8 GB, y en tienda solo cambia una cifra. Para IA, compra siempre la de 16.

Alternativa más barata: Radeon RX 9060 XT de 16 GB. También tiene 16 GB, pero con 320 GB/s (ficha de AMD), y en la prueba de Phoronix genera un 17 % más despacio que la RTX 5060 Ti con gpt-oss 20B. Cuesta 691,95 € vendida por PcComponentes (una ASRock Challenger).

La que no te recomendamos para IA: Intel Arc B580. Por 411,16 € tiene 12 GB, pero en la prueba de Phoronix con gpt-oss 20B escribió a 26,64 tokens/s, apenas una cuarta parte que la RX 9060 XT. Además, Intel ha archivado IPEX-LLM, su librería para ejecutar modelos en sus gráficas, y el soporte depende de Vulkan, SYCL y OpenVINO.

Media (900 a 1.500 €): Radeon RX 9070 XT o RTX 5070 Ti

Las dos Radeon RX 9070 son las que más velocidad dan por euro de toda la comparativa. La RX 9070 XT tiene 16 GB a 640 GB/s, genera 174,02 tokens/s con gpt-oss 20B en Phoronix (más que la RTX 5070, que cuesta más) y la más barata cuesta 979,95 € en PcComponentes. Consume 304 W.

Su hermana, la Radeon RX 9070, tiene la misma memoria y el mismo ancho de banda, genera casi igual (170,89 tokens/s en la misma prueba) y cuesta 829 € en PcComponentes. Lee los prompts un 13 % más despacio (3.531,80 frente a 4.037,63 tokens/s en Phoronix), porque tiene menos potencia de cálculo, y consume 220 W. Por eso ponemos delante la XT; si vas a chatear más que a pasarle documentos largos, la RX 9070 te ahorra unos 150 euros.

Si necesitas CUDA, la RTX 5070 Ti. Tiene 16 GB a 896 GB/s y es la más rápida de su rango: 176,85 tokens/s con CUDA en el marcador de llama.cpp. Cuesta 1.289,99 € en PcComponentes, 310 € más que la RX 9070 XT. Compensa si vas a generar imágenes o vídeo, a entrenar o ajustar modelos con PyTorch, o a usar software que solo existe para CUDA. Para chatear con un modelo en Ollama o LM Studio, la diferencia no justifica el precio.

La RTX 5070, con 12 GB, se queda fuera: cuesta 989,01 € y tiene menos memoria que todas las anteriores.

Alta (hasta 2.500 €): Radeon AI PRO R9700 de 32 GB

La Radeon AI PRO R9700 es una tarjeta de la gama profesional de AMD con el mismo chip que la RX 9070 XT, pero con el doble de memoria: 32 GB a 640 GB/s, con 300 W de consumo. Es la forma más barata de tener 32 GB con buen soporte: ROCm 10.1 la soporta en Linux y Windows (matriz de compatibilidad) y Ollama la reconoce con ROCm en Linux. En el marcador de llama.cpp con Vulkan genera algo más rápido que la RX 9070 XT.

Cuesta 2.299,99 € en PcComponentes, un tercio que una RTX 5090 con la misma memoria. AMD fijó su precio oficial en 1.299 dólares en octubre de 2025.

Alternativa: Intel Arc Pro B70 de 32 GB. Tiene 32 GB a 608 GB/s (ficha de Intel) y cuesta 2.008,62 € en PcComponentes, 291 € menos que la R9700. En el marcador de llama.cpp genera un 23 % más despacio que ella y lee el prompt bastante más lento. Intel mantiene su propia versión de vLLM para esta tarjeta (llm-scaler), pero el software está menos rodado que el de AMD y NVIDIA. Si te sobra paciencia y te falta presupuesto, es la de 32 GB más barata.

Y la que tiene 24 GB por menos: la Intel Arc Pro B60 cuesta 1.087,59 € en PcComponentes, pero con 456 GB/s y unos resultados en el marcador por debajo de la RX 9060 XT.

La más rápida: RTX 5090

La RTX 5090 es la mejor tarjeta de consumo para IA en todos los apartados: 32 GB de memoria GDDR7 a 1.792 GB/s, la más rápida de todos los benchmarks de este artículo y soporte para FP4, un formato de 4 bits que las gráficas Blackwell aceleran por hardware (lo tienen todas las RTX 50).

El problema es el precio. Su precio recomendado en España era de 2.099 € el 9 de octubre, según la web de NVIDIA, pero la más barata en stock cuesta 6.999,99 € en PcComponentes. Por ese dinero tienes tres R9700 (96 GB en total) o un Mac Studio con M5 Max y 128 GB por 5.889 €. Además consume 575 W, así que pide una fuente de alimentación potente. Si la encuentras cerca de su precio oficial, cómprala; a 7.000 euros, no compensa salvo que necesites su velocidad.

Profesional: RTX PRO 6000 Blackwell y compañía

Para un estudio, un laboratorio o una empresa que quiere servir modelos a varias personas, NVIDIA vende la gama RTX PRO Blackwell, con memoria con corrección de errores (ECC):

• RTX PRO 6000 Blackwell: 96 GB a 1.792 GB/s y 600 W. Con 96 GB cabe gpt-oss 120B en una sola tarjeta: OpenAI lo diseñó para caber en una gráfica de 80 GB. En el marcador de CUDA genera a 274,20 tokens/s. Cuesta 25.401,44 € en PcComponentes, vendida por una tienda externa; la versión Max-Q, de menor consumo, 20.255,99 €.
• RTX PRO 5000 Blackwell: 48 o 72 GB a 1.344 GB/s y 300 W, desde 9.947,06 € en PcComponentes.
• RTX PRO 4000 Blackwell: 24 GB a 672 GB/s y solo 145 W, por 2.970 €. Es la opción para meter varias en una misma caja sin una fuente enorme.

En AMD, la Radeon AI PRO R9700 del apartado anterior es su tarjeta profesional para IA, y es la que más memoria da por euro de las dos marcas.

Qué tarjeta elegir según tu software

La memoria y la velocidad no sirven de nada si tu programa no usa la tarjeta. Así está el soporte en octubre de 2026:

• NVIDIA (CUDA): lo soporta todo. Las RTX 50 y las RTX PRO Blackwell tienen capacidad de cómputo 12.0, y Ollama, LM Studio, llama.cpp, vLLM y PyTorch las usan directamente. Es la única opción sin matices para generar imágenes y vídeo o entrenar modelos.
• AMD (ROCm y Vulkan): ROCm 10.1, publicado el 5 de octubre de 2026, soporta las RX 9000 y las Radeon AI PRO en Linux y en Windows 11, con PyTorch validado en los dos sistemas (notas de la versión). En la documentación de Ollama, las RX 9000 y la R9700 están en la lista de Linux con ROCm; en Windows, Ollama las usa a través de Vulkan, que viene activado por defecto. vLLM las soporta en Linux.
• Intel (Vulkan, SYCL y OpenVINO): llama.cpp funciona con Vulkan y con SYCL, y Ollama usa Vulkan. Intel ha archivado IPEX-LLM e Intel Extension for PyTorch; para servir modelos quedan OpenVINO y vLLM, que soporta las Arc.

Con las mismas tarjetas, el motor importa: la RX 9060 XT de 16 GB generó 71,07 tokens/s con Vulkan y 67,3 con ROCm en el mismo equipo y la misma versión de llama.cpp, según el resultado publicado en el marcador. Prueba las dos vías antes de dar nada por perdido.

¿Y si lo que quieres usar no cabe en ninguna tarjeta?

Si tu objetivo son modelos de 70.000 millones de parámetros o más, una sola tarjeta de consumo no basta: Llama 3.3 70B ocupa 43 GB a 4 bits y gpt-oss 120B, 65 GB. Hay tres caminos:

• Un Mac con mucha memoria unificada. Un Mac Studio con M5 Max y 128 GB cuesta 5.889 €, menos que una RTX 5090 hoy. Lo explicamos en qué Mac comprar para IA.
• Un mini PC con memoria compartida. Los equipos con AMD Ryzen AI Max+ 395 y 128 GB cuestan desde 3.299,99 € y el NVIDIA DGX Spark, más de 7.000. Los comparamos en los mejores mini PC para IA.
• Varias tarjetas en un mismo PC. llama.cpp puede repartir las capas de un modelo entre varias gráficas con su opción --split-mode (documentación); dos R9700 suman 64 GB por menos que una RTX 5090.

Si buscas un portátil, la gráfica es otra historia: la RTX 5090 Laptop tiene 24 GB y las de gama media, 8 o 12. Lo vemos en los mejores portátiles para programar con IA. Y si te preguntas si la NPU de tu procesador puede hacer el trabajo de una gráfica, la respuesta corta es que no para modelos grandes: está en qué es una NPU.

Por dónde seguir

• IA en local: qué necesitas, con la memoria que pide cada modelo y qué es la cuantización.
• Ollama paso a paso, para poner tu tarjeta a trabajar en diez minutos.
• Los mejores modelos de IA de código abierto, para elegir qué descargar.

Qué ha cambiado (13 de octubre de 2026): precios de PcComponentes revisados al acabar sus Días Naranjas (11 de octubre). Suben la RTX 5060 Ti (de 859,99 a 889,99 €), la RX 9070 XT (de 919 a 979,95 €), la RTX 5080 (de 1.709,99 a 1.749,99 €) y la Arc Pro B70 (de 1.777,44 a 2.008,62 €). Bajan la RTX 5070 Ti (de 1.359 a 1.289,99 €), la RX 9060 XT (de 729,99 a 691,95 €), la RTX 5070 (de 1.161,59 a 989,01 €) y la Arc B580 (de 420,33 a 411,16 €). La RTX 5090 y la R9700 siguen igual. El orden del ranking y la recomendación por presupuesto no cambian.