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NVIDIA
NVIDIA GeForce RTX 4070 Laptop GPU
8 GB • Ada Lovelace • 35-115 W
8 GBMemoria
Ada LovelaceArquitectura
35-115 WPotencia
8 GB • Ada Lovelace • 35-115 W
Información oficial de la unidad de procesamiento y arquitectura del fabricante.
Ada Lovelace — Arquitectura · 4608 — Unidad de sombreado
Valores decisivos en altas resoluciones y altas texturas.
8 GB — GDDR6 · 128 bit — Bus de memoria
Valores oficiales que determinan la selección de fuente de alimentación y carcasa.
35-115 W — Consumo de Energía de la Tarjeta
Una guía de uso elaborada a partir de las especificaciones y las etiquetas de los editores; no es un resultado de pruebas.
La valoración de los editores de Kacbu a partir de las especificaciones que publica el fabricante. No probamos los dispositivos nosotros mismos, así que nada de lo que aparece aquí es un resultado medido. Lo que procede de un análisis independiente se muestra con el nombre de la publicación y la fecha en la sección Prensa.
En lugar de seguir el precio de venta actual, Kacbu conserva la información oficial de lanzamiento del producto como referencia.
El comienzo del primer periodo de venta.
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Modelos construidos sobre la misma pieza. La diferencia no está en la pieza, sino en el dispositivo que la rodea.
Que un modelo corra en tu equipo lo decide primero la memoria de la tarjeta gráfica: el archivo del modelo tiene que caber en la VRAM con margen para la ventana de contexto y el runtime. Los estados de abajo se calculan solo con la memoria; el soporte de software (CUDA, ROCm, Vulkan) es otro asunto.
Modelo más grande que corre cómodo: Qwen3.5 4B
Regla: 1.5 veces el requisito en memoria es Cómodo, 1.15 veces Corre, 0.6 veces Limitado; el requisito es el tamaño del paquete por defecto o el mínimo que indica el fabricante cuando lo hay (un mínimo indicado cuenta como que cabe justo con esa cifra). Tamaños de paquete de la biblioteca de Ollama, mínimos de la declaración del propio fabricante; leído el 2026-09-11. Fuentes: ollama.com/library/qwen3.5, ollama.com/library/gpt-oss, openai.com/index/introducing-gpt-oss