Mejores GPUs para modelos multimodal en 2026
Los modelos multimodales procesan imágenes y texto simultáneamente, lo que requiere VRAM extra. Las mejores GPUs para modelos multimodal necesitan al menos 8 GB para versiones 7B y 16 GB para modelos de mayor calidad como Llama 3.2 11B Vision.
In this guide you will find the 9 best options ranked by AI score, with their VRAM specs, indicative price, and compatibility with the most popular models.
RTX 5090
Pros
- 32 GB GDDR7 VRAM
- AI Score: 140
- Meets recommended VRAM (16 GB+)
All benchmark data comes from real tests with Ollama and llama.cpp on our own hardware. See our evaluation methodology for details.
Our Top Picks
RTX 5090
32GB VRAM · AI Score 140 — top pick for mejores GPUs para modelos multimodal
Flagship
RTX 5070 Ti
16GB VRAM at entry price — meets requirements for mejores GPUs para modelos multimodal
Mid-range
M3 Ultra
192GB VRAM — handles the most demanding mejores GPUs para modelos multimodal models
Integrated
mejores GPUs para modelos multimodal: ranking 2026
RTX 5090
RTX 4090
M4 Ultra
RTX 5080
M3 Ultra
RTX 4080 Super
RTX 5070 Ti
| Product | VRAM | AI Score | Bandwidth | Tier | Link |
|---|---|---|---|---|---|
|
★ Best
RTX 5090 | 32 GB | 140 | 1792 GB/s | Flagship | View |
| RTX 4090 | 24 GB | 100 | 1008 GB/s | Flagship | View |
| M4 Ultra | 128 GB | 90 | 1092 GB/s | Integrated | View |
| RTX 5080 | 16 GB | 88 | 960 GB/s | High-end | View |
| M3 Ultra | 192 GB | 82 | 800 GB/s | Integrated | View |
Links marked "View" are affiliate links. Prices and availability may change.
Deep Analysis
Best Overall: RTX 5090
Best Budget: RTX 5070 Ti
Best Upgrade: M3 Ultra
VRAM requirements for mejores GPUs para modelos multimodal
| Quantization | VRAM required | Notes |
|---|---|---|
| LLaVA 7B (Q4) | 6 GB Minimum | Funciona bien con 6–8 GB VRAM. |
| Llama 3.2 11B Vision (Q4) | 8 GB | Requiere 8 GB para uso fluido. |
| Llama 3.2 11B Vision (Q8) | 14 GB | Alta calidad, requiere 14–16 GB. |
| Llama 3.2 90B Vision (Q4) | 54 GB | Workstation, requiere 54+ GB. |
Recommended models for this use case
The following models are most popular for this use case. Check the compatibility pages to see which GPU + model pairing works best:
- View model: llava-7b
- View model: llama-3.2-11b-vision
- View model: llama-3.2-90b-vision
- View model: gemma-3-12b
- View model: gemma-3-27b
Not sure which GPU to choose?
Use our VRAM calculator to find out exactly which GPU you need for the model you want to run.
Calculate VRAM for freeFrequently asked questions about mejores GPUs para modelos multimodal
¿Qué GPU necesito para LLaVA 7B?
LLaVA 7B requiere aproximadamente 5–6 GB VRAM en Q4. Con 8 GB tienes margen suficiente para imágenes de alta resolución y contextos más largos.
¿Cuánta VRAM necesita Llama 3.2 11B Vision?
Llama 3.2 11B Vision requiere aproximadamente 7–8 GB en Q4 con Ollama. Para calidad Q8 necesitas 12–16 GB.
¿Los modelos multimodal son más lentos que los de texto?
Sí, el procesamiento de imágenes añade latencia inicial. La velocidad de tokens generados es similar al equivalente de texto, pero el tiempo hasta el primer token es mayor.