RTX 5070 Ti
68 modelos de IA caben en 16 GB de VRAM en Q4 nativo. 15 más funcionan con offloading en CPU. Benchmarks reales más abajo.
llama.cpp 0.2.x · CUDA 12 · Ubuntu 22.04 · Prices verified on Amazon · metodología →
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Especificaciones completas
NVIDIA · 2025-01
| VRAM | 16 GB GDDR7 |
| Ancho de banda | 896 GB/s |
| FP16 TFLOPS | 45 |
| AI Score | 72 / 140 |
| CUDA Cores | 8,960 |
| Tensor Cores | 280 |
| TDP | 300 W |
| PCIe | Gen 5 |
| Slots | 2.5 |
| Power Connector | 16-pin |
| Rango de precio | Gama media |
| Lanzamiento | 2025-01 |
Benchmarks de IA
Mediciones reales de inferencia — llama.cpp Q4_K_M
| Tarea | Resultado |
|---|---|
| Llama 1B Q4 | 400 tok/s |
| Llama 3B Q4 | 188 tok/s |
| Llama 7B Q4 | 75 tok/s |
| Llama 13B Q4 | 42 tok/s |
| Llama 30B Q4 | VRAM N/D |
| Llama 70B Q4 | Offload o multi-GPU |
| Stable Diffusion 512px | 2.3s / img |
| Whisper Large RTF | 0.35x |
RTF < 1.0 = más rápido que tiempo real. En Stable Diffusion y Whisper cuanto menor, mejor; en tokens/s cuanto mayor, mejor.
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Abrir comparador →Modelos de IA compatibles — RTX 5070 Ti
68 modelos se ejecutan completos en VRAM · 15 con offloading en CPU
Flux.1 Dev
Whisper Large V3
Stable Diffusion 3.5 Large
Stable Diffusion 3.5 Medium
Gemma 4 27B
Gemma 2 27B
Mistral Small 3
Phi-4
Ver los 68 modelos compatibles →
También funciona con offloading en CPU (15)
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RTX 5070 Ti para Inteligencia Artificial Local
La RTX 5070 Ti con 16GB de GDDR7 es una opción equilibrada para IA local. Puede correr modelos 7B y 13B en Q4 sin problemas, y modelos 7B en FP16. Es ideal para usuarios que quieren una experiencia fluida con los modelos más populares como Llama 3.1 8B, Mistral 7B, Phi-4 o Qwen2.5 14B.
Los benchmarks reales muestran 75 tokens/segundo en Llama 7B Q4. Para generación de imágenes, Stable Diffusion XL y SD 3.5 Medium caben perfectamente. Whisper Large V3 para transcripción de audio también es compatible.
Con 16GB de VRAM tienes acceso a 68 modelos completos y 15 adicionales con offloading parcial. Usa la calculadora de VRAM para ver las opciones de cuantización disponibles para cada modelo.
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