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Servidor con 2× RTX 3090 (48 GB)
Tarjeta gráfica NVIDIA48 GiB936 GB/s71,0 TFLOPS
Cuando el sistema coge lo suyo, a este equipo le quedan 47,20 GiB para el modelo: sitio para 19 de los 26 modelos que medimos en la compresión de referencia, y el que más pesa de los que entran es nemotron-3.5-lightning-30b. ¿Y cómo de rápido responde? Eso no lo decide el chip, sino sus 936 GB/s de ancho de banda de memoria.
Queda para el modelo
Estimación propia
Ancho de banda de memoria
Declarado por el fabricante
Modelos que caben
Medido por Local AI Scope
Vídeos: Servidor con 2× RTX 3090 (48 GB) 3
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La memoria que de verdad puedes usar
Por esto la cifra de la caja no es la cifra que tienes. El escritorio, el compositor y el contexto gráfico no devuelven lo suyo, y un modelo que no les deja sitio no arranca: se cae.
| Memoria | GiB |
|---|---|
| Memoria del equipo | 48 |
| Reservada al sistema | −0,80 |
| Queda para el modelo | 47,20 |
Esos 48 GiB son dos pozos separados de 24 GiB, no uno. Solo suman cuando el runtime reparte el modelo entre las dos tarjetas por capas; un modelo que tenga que caber en una sola sigue teniendo un techo de 24 GiB. El encaje de abajo da por bueno el reparto.
Ancho de banda de memoria
Son dos límites distintos y es fácil confundirlos. Mientras el modelo escribe la respuesta manda el ancho de banda: cada token obliga a releer los pesos que usa (todos en un modelo denso; en uno de mezcla de expertos, las capas comunes y solo los expertos activos), así que los tokens por segundo son aproximadamente el ancho de banda dividido entre esa cantidad. Mientras el modelo lee tu documento manda el cómputo: la entrada se procesa de una vez. Por eso un portátil sin GPU puede tardar minutos en soltar la primera palabra y luego escribir a un ritmo tolerable.
936 GB/s — Declarado por el fabricante · contrastado con la página del fabricante el 2026-08-25 (Fuente).
Los 936 GB/s son por tarjeta. Dos 3090 no forman un pozo de 48 GB a 1872 GB/s: cada una tiene sus 24 GB, y cuando el modelo se reparte entre las dos, el cuello es el enlace entre ellas, no el ancho de banda de ninguna.
Cómputo: 71,0 TFLOPS (TFLOPS FP16 en Tensor Cores con acumulación FP32, denso) — Declarado por el fabricante, con otro nombre · el fabricante publica este número como TFLOPS FP16 en Tensor Cores con acumulación FP32, denso, no como FP16; contrastado con la página del fabricante el 2026-08-25 (Fuente). Las cifras de esta línea no salen todas de la misma medida según el equipo, porque cada fabricante publica una distinta. Compáralas entre equipos sabiendo eso.
Qué modelos entran aquí y cuáles no
Que quepa significa que caben tres cosas a la vez en la memoria que sobra: el fichero del modelo, su memoria de contexto y el margen de trabajo del runtime. La memoria de contexto se calcula con el patrón de atención que cada modelo declara capa a capa, no con la fórmula genérica: por eso aquí caben modelos que esa fórmula daría por imposibles.
| Modelo | Compresión mostrada | Tamaño del modelo | 8k | 32k | 128k | Mayor contexto que cabe |
|---|---|---|---|---|---|---|
| qwen3-1.7b | Q4_K_M |
1,03 GiB | sí | sí | — | 32k |
| qwen3-4b-2507 | Q4_K_M |
2,33 GiB | sí | sí | sí | 256k |
| gemma4-e2b | Q4_K_M |
2,89 GiB | sí | sí | sí | 128k |
| gemma4-e4b | Q4_K_M |
4,63 GiB | sí | sí | sí | 128k |
| qwen3-8b | Q4_K_M |
4,68 GiB | sí | sí | — | 32k |
| granite-4.2-8b | Q4_K_M |
4,98 GiB | sí | sí | sí | 128k |
| qwen3.5-9b | Q4_K_M |
5,29 GiB | sí | sí | sí | 256k |
| gemma4-12b | Q4_K_M |
6,63 GiB | sí | sí | sí | 256k |
| gpt-oss-20b | Q4_K_M |
10,83 GiB | sí | sí | sí | 128k |
| mistral-small-24b | Q4_K_M |
13,35 GiB | sí | sí | sí | 128k |
| qwen3.8-27b | Q4_K_M |
15,33 GiB | sí | sí | sí | 256k |
| muse-glimmer-30b | Q4_K_M |
15,61 GiB | sí | sí | sí | 128k |
| qwen3.6-27b | Q4_K_M |
15,66 GiB | sí | sí | sí | 256k |
| gemma4-26b-a4b | Q4_K_M |
15,78 GiB | sí | sí | sí | 256k |
| gemma4-31b | Q4_K_M |
17,07 GiB | sí | sí | sí | 256k |
| qwen3-coder-30b | Q4_K_M |
17,28 GiB | sí | sí | sí | 256k |
| qwen3.6-35b-a3b | Q4_K_M |
20,61 GiB | sí | sí | sí | 256k |
| flint-40b | Q4_K_M |
23,61 GiB | sí | sí | sí | 256k |
| nemotron-3.5-lightning-30b | Q4_K_M |
23,73 GiB | sí | sí | sí | 256k |
| gpt-oss-120b | Q4_K_M |
58,46 GiB | no | no | no | — |
| llama4-scout-17b | Q4_K_M |
60,87 GiB | no | no | no | — |
| nemotron-3.5-super-120b | Q4_K_M |
65,29 GiB | no | no | no | — |
| qwen3.8-flash-next | IQ4_XS |
87,25 GiB | no | no | no | — |
| deepseek-v4-flash | IQ4_XS |
127,28 GiB | no | no | no | — |
| glm-5.3-flash | Q4_K_M |
187,04 GiB | no | no | no | — |
| glm-5.2 | Q4_K_M |
433,83 GiB | no | no | no | — |
Los tamaños son los de los ficheros realmente publicados en la compresión de referencia, un escalón por fila: Q4_K_M donde el autor la publica y el vecino más cercano donde no. Cada fila dice cuál está enseñando. Q4_K_M es nuestro suelo de calidad: por debajo la pérdida se nota en las respuestas. Un modelo que solo cabría aquí con una compresión más agresiva figura como que no cabe, a propósito. Un guion en una columna de contexto significa que el modelo no ofrece ese contexto, así que no hay nada que encajar.
Modelos que caben — 19 de los 26 modelos medidos
- qwen3-1.7b
Q4_K_M— contexto 32k tokens - qwen3-4b-2507
Q4_K_M— contexto 256k tokens - gemma4-e2b
Q4_K_M— contexto 128k tokens - gemma4-e4b
Q4_K_M— contexto 128k tokens - qwen3-8b
Q4_K_M— contexto 32k tokens - granite-4.2-8b
Q4_K_M— contexto 128k tokens - qwen3.5-9b
Q4_K_M— contexto 256k tokens - gemma4-12b
Q4_K_M— contexto 256k tokens - gpt-oss-20b
Q4_K_M— contexto 128k tokens - mistral-small-24b
Q4_K_M— contexto 128k tokens - qwen3.8-27b
Q4_K_M— contexto 256k tokens - muse-glimmer-30b
Q4_K_M— contexto 128k tokens - qwen3.6-27b
Q4_K_M— contexto 256k tokens - gemma4-26b-a4b
Q4_K_M— contexto 256k tokens - gemma4-31b
Q4_K_M— contexto 256k tokens - qwen3-coder-30b
Q4_K_M— contexto 256k tokens - qwen3.6-35b-a3b
Q4_K_M— contexto 256k tokens - flint-40b
Q4_K_M— contexto 256k tokens - nemotron-3.5-lightning-30b
Q4_K_M— contexto 256k tokens
Modelos que no caben — 7 de los 26 modelos medidos
- gpt-oss-120b
Q4_K_M— le faltan 12,08 GiB - llama4-scout-17b
Q4_K_M— le faltan 15,10 GiB - nemotron-3.5-super-120b
Q4_K_M— le faltan 18,80 GiB - qwen3.8-flash-next
IQ4_XS— le faltan 40,82 GiB - deepseek-v4-flash
IQ4_XS— le faltan 81,09 GiB - glm-5.3-flash
Q4_K_M— le faltan 140,60 GiB - glm-5.2
Q4_K_M— le faltan 387,92 GiB
Los equipos de al lado
- Mac mini con M6 y 32 GB unificados — 29,00 GiB para el modelo, 19 / 26 modelos
- Mini-PC con NPU y 32 GB LPDDR5X — 29,00 GiB para el modelo, 19 / 26 modelos
- Mac con M4 Max y 64 GB — 61,00 GiB para el modelo, 20 / 26 modelos
- Mac mini con M5 Pro y 64 GB unificados — 61,00 GiB para el modelo, 20 / 26 modelos
Precio y disponibilidad
Lo que cuesta una máquina decide tanto como lo que le cabe, así que el precio pertenece a esta página. Aquí abajo va solo lo que publica el fabricante, con el mercado al que se aplica y el día en que se leyó.
No hay precio: esta fila es una clase de equipo, no un producto concreto con tarifa.
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