RTX 5090
83 modelos de IA caben en 32 GB de VRAM en Q4 nativo. 8 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 | 32 GB GDDR7 |
| Ancho de banda | 1792 GB/s |
| FP16 TFLOPS | 105 |
| AI Score | 140 / 140 |
| CUDA Cores | 21,760 |
| Tensor Cores | 680 |
| TDP | 575 W |
| PCIe | Gen 5 |
| Slots | 3 |
| Power Connector | 16-pin |
| Rango de precio | Flagship |
| 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 | 200 tok/s |
| Llama 7B Q4 | 155 tok/s |
| Llama 13B Q4 | 84 tok/s |
| Llama 30B Q4 | 42 tok/s |
| Llama 70B Q4 | Offload o multi-GPU |
| Stable Diffusion 512px | 1.2s / img |
| Whisper Large RTF | 0.2x |
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 5090
83 modelos se ejecutan completos en VRAM · 8 con offloading en CPU
Flux.1 Dev
Whisper Large V3
Stable Diffusion 3.5 Large
FLUX.2 Dev
Qwen2.5-Coder 32B
DeepSeek R1 Distill 32B
Qwen2.5 32B
Stable Diffusion 3.5 Medium
Ver los 83 modelos compatibles →
También funciona con offloading en CPU (8)
- Llama 3.3 70B 21 GB Q2 Cómo instalar →
- Qwen2.5 72B 21 GB Q2 Cómo instalar →
- Llama 3.1 70B 20 GB Q2 Cómo instalar →
- Command R+ 30 GB Q2 Cómo instalar →
- Qwen3-Coder-Next 80B-A3B 22 GB Q2 Cómo instalar →
- Llama 3.2 90B Vision 27 GB Q2 Cómo instalar →
- Llama 4 Scout 30 GB Q2 Cómo instalar →
- Hermes 3 70B 20 GB Q2 Cómo instalar →
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RTX 5090 para Inteligencia Artificial Local
La RTX 5090 con 32GB de GDDR7 es una GPU de alto rendimiento para IA local. Puede ejecutar modelos de 7B, 13B y hasta 70B parámetros en cuantización Q2, cubriendo la mayoría de los casos de uso prácticos: asistentes de chat, generación de código, análisis de texto y generación de imágenes con Stable Diffusion.
En benchmarks reales, la RTX 5090 alcanza 155 tokens/segundo en Llama 7B Q4 — velocidad suficiente para conversación fluida en tiempo real. Los modelos de 13B como Phi-4 o Qwen2.5 14B corren cómodamente en Q4, y modelos 70B son accesibles via Q2 con 8 opciones.
La relación rendimiento-precio de la RTX 5090 la hace una de las mejores opciones para usuarios técnicos que quieren IA local seria. Usa la calculadora de VRAM para ver exactamente qué cuantización necesita cada modelo, o consulta nuestra guía para elegir GPU.
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