GPU con 24 GB de VRAM o más
En VRAMfarm, las tarjetas con al menos 24 GB de memoria de vídeo empiezan en 0,30 € la hora (RTX 3090). En 24 GB cabe un modelo de lenguaje de unos 36B parámetros en 4 bits o de 10B en FP16. Para imágenes y vídeo: Flux con ControlNet, Qwen-Image, HiDream y vídeo con Wan 2.2 5B.
24 GB es el tamaño más popular: casi todos los modelos abiertos de imagen, vídeo y chat funcionan con él. La RTX 3090 y la 4090 tienen los mismos 24 GB; la 4090 es más rápida y la 3090, más barata.
Tarjetas con 24 GB o más, de la más barata a la más cara
| GPU | Tipo | Memoria | TFLOPS FP32 | Dónde | Precio por hora | ≈ al mes | Acción |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX 3090 | consumo | 24 GB | ≈35,6 | +15 | 0,30 €/h | 216 € al mes | Alquilar |
| RTX A5000 | estación de trabajo | 24 GB | ≈27,8 | 0,33 €/h | 238 € al mes | Alquilar | |
| L40 | centro de datos | 48 GB | ≈90,5 | 0,46 €/h | 331 € al mes | Alquilar | |
| RTX 4090 | consumo | 24 GB | ≈82,6 | +16 | 0,59 €/h | 425 € al mes | Alquilar |
| RTX A6000 | estación de trabajo | 48 GB | ≈38,7 | 0,72 €/h | 518 € al mes | Alquilar | |
| RTX 5090 | consumo | 32 GB | ≈104,8 | +15 | 0,76 €/h | 547 € al mes | Alquilar |
| L40S | centro de datos | 48 GB | ≈91,6 | +1 | 1,06 €/h | 763 € al mes | Alquilar |
| L4 | centro de datos | 24 GB | ≈30,3 | 1,37 €/h | 986 € al mes | Alquilar | |
| A100 | centro de datos | 80 GB | ≈19,5 | +2 | 1,46 €/h | 1051 € al mes | Alquilar |
| RTX PRO 6000 | estación de trabajo | 96 GB | ≈125 | +8 | 2,12 €/h | 1526 € al mes | Alquilar |
| H100 | centro de datos | 80 GB | ≈67 | +1 | 3,90 €/h | 2808 € al mes | Alquilar |
| H200 | centro de datos | 141 GB | ≈67 | +2 | 5,43 €/h | 3910 € al mes | Alquilar |
| B200 | centro de datos | 192 GB | ≈80 | 16,12 €/h | 11.606 € al mes | Alquilar |
Para lanzar, tu saldo debe cubrir una hora de la máquina. Se factura por minuto según el uso real.
Qué funciona con 24 GB
Modelos de lenguaje
Hasta unos 36B parámetros en 4 bits (AWQ, GPTQ, GGUF Q4) o 10B en FP16, con sitio para un contexto normal. El contexto largo y muchos usuarios en paralelo necesitan más. La calculadora de VRAM lo calcula para tu modelo.
Imágenes y vídeo
Flux con ControlNet, Qwen-Image, HiDream y vídeo con Wan 2.2 5B.
Entrenamiento
LoRA de Flux y SDXL, QLoRA de modelos de 7–8B, y LoRA de 8B con base de 16 bits, muy justo.
Trabajos típicos con este tamaño
- Qwen-Image y vídeo con Wan 2.2
- Modelos de chat de hasta 32B en 4 bits
- Entrenamiento LoRA para Flux y SDXL
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la GPU más barata con 24 GB o más?
La NVIDIA GeForce RTX 3090, desde 0,30 € la hora en VRAMfarm, facturada por minuto.
¿Qué LLM puedo ejecutar con 24 GB?
Unos 36B parámetros en 4 bits o 10B en FP16, con sitio para un contexto normal. Por ejemplo: Llama 3.1 8B, Qwen3 14B, Qwen3 32B.
¿Puedo sumar la memoria de varias GPU?
Para modelos de lenguaje, sí: vLLM y llama.cpp reparten un modelo entre tarjetas, así que 2 × 24 GB pueden ejecutar lo que necesita unos 40 GB. En los modelos de imagen y vídeo la memoria no se suma: una sola tarjeta tiene que contener el modelo.
¿Cómo sé si 24 GB son suficientes?
Suma los pesos (2 GB por cada mil millones de parámetros en FP16, 0,6 GB en 4 bits), la caché del contexto y un 10–15 % para búferes, o usa nuestra calculadora de VRAM. Si el modelo no cabe, o falla con «CUDA out of memory» o funciona mucho más lento con offloading.
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