¿Qué GPU Necesitas para ComfyUI? Guía de Compra 2026

La pregunta más común antes de instalarse ComfyUI es siempre la misma: ¿con qué GPU empiezo?

La respuesta corta: más VRAM siempre es mejor, y NVIDIA sigue siendo la plataforma más compatible gracias a CUDA. Pero la respuesta completa depende de qué modelos quieres usar y cuánto quieres invertir — consulta las especificaciones oficiales de VRAM por tarjeta antes de comprar.

Por qué la VRAM es lo más importante

La VRAM (memoria dedicada de la GPU) es el recurso más crítico para la IA generativa. Los modelos se cargan íntegramente en VRAM durante la generación. Si el modelo no cabe, la generación falla — o se vuelve extremadamente lenta al usar RAM del sistema como fallback.

La RAM del sistema no es un sustituto válido. Una generación que tarda 30 segundos en VRAM puede tardar 20 minutos usando RAM + disco. No es exageración: es lo que pasa.

Cuánta VRAM necesitas según el modelo

Las mejores GPUs por categoría en 2026

Gama de entrada — 4-8GB VRAM

RTX 3060 12GB — La anomalía del mercado que sigue siendo relevante. NVIDIA lanzó esta tarjeta con 12GB de VRAM (más que la RTX 3080), lo que la convierte en la opción de entrada más versátil para IA. Genera SDXL con comodidad. FLUX.1 GGUF, con resultados muy aceptables.

RTX 4060 8GB — Arquitectura Ada Lovelace más eficiente, pero solo 8GB de VRAM. Más rápida que la 3060 para SD 1.5 y SDXL, pero se queda corta en cuanto intentas algo moderno.

RTX 4060 Ti 16GB — La versión de 16GB de VRAM es una opción interesante para IA. La tarjeta base de 8GB, no. Con 16GB cabe FLUX.1 completo y los modelos de vídeo de gama media.

Veredicto gama entrada: La RTX 3060 12GB es la mejor compra si tu presupuesto es ajustado. Sus 12GB de VRAM le dan ventaja sobre tarjetas más nuevas con menos memoria. El mercado de segunda mano tiene unidades a buen precio.

Gama media — 12-16GB VRAM

RTX 4070 12GB — Buen equilibrio velocidad/precio. 12GB de VRAM permiten usar FLUX.1 completo y la mayoría de workflows. La arquitectura Ada consume significativamente menos vatios que Ampere para el mismo resultado: en sesiones largas, eso se nota en la factura.

RTX 4070 Super 12GB — Versión mejorada de la 4070 con más cores CUDA. El punto dulce de la gama media en 2026.

RTX 4070 Ti Super 16GB — El salto a 16GB de VRAM marca una diferencia real para vídeo IA. Wan 2.2 1.3B funciona cómodamente. Una de las mejores opciones para un setup serio sin llegar a la gama alta.

RTX 3090 24GB — Arquitectura Ampere antigua, pero sus 24GB de VRAM superan a muchas tarjetas actuales más caras. En el mercado de segunda mano, ofrece una relación VRAM/precio imbatible para quienes quieren trabajar con Wan 2.2 14B. El consumo es alto — unos 350W bajo carga — pero la capacidad lo justifica.

Veredicto gama media: RTX 4070 Ti Super 16GB para nueva compra. RTX 3090 24GB de segunda mano si lo que buscas es máxima VRAM por dinero.

Gama alta — 24GB VRAM

RTX 4090 24GB — 24GB de VRAM combinados con la arquitectura Ada Lovelace más rápida disponible en gaming. Es el estándar de referencia para todo: FLUX.1 completo, Wan 2.2 14B, workflows complejos con múltiples modelos encadenados. Si el presupuesto no es un problema, es la respuesta correcta. Sin matices.

RTX 4080 Super 16GB — 16GB de VRAM con velocidad muy alta. Buena opción si el precio de la 4090 es prohibitivo y no necesitas superar los 16GB de modelo cargado.

Veredicto gama alta: RTX 4090 si puedes pagarla. Para el 90% de los casos de uso, la diferencia con una 4070 Ti Super se nota en velocidad más que en capacidad.

La opción AMD

Las GPUs de AMD (serie RX 7000) pueden ejecutar ComfyUI mediante ROCm (Linux) o DirectML (Windows). El soporte ha mejorado significativamente en 2025-2026.

Advertencia: la compatibilidad con custom nodes es menor en AMD. Algunos nodos que usan operaciones CUDA específicas no funcionan con ROCm/DirectML. Si vas a instalar muchos custom nodes — que es lo habitual — NVIDIA tiene una ventaja clara y práctica, no solo en papel.

Alquiler de GPU en la nube

Si no quieres invertir en hardware ahora mismo, o necesitas más VRAM puntualmente, el alquiler de GPU por hora es una alternativa viable.

Para proyectos puntuales o para probar si merece la pena invertir en hardware, una sesión de 2-4 horas en una RTX 3090 en Vast.ai cuesta menos de 1€. Es también la forma más barata de probar un modelo antes de decidir qué GPU comprar.

Tabla de decisión: qué comprar según tu uso

Recomendación final

Presupuesto ajustado: RTX 3060 12GB de segunda mano. Aguanta SD 1.5, SDXL y FLUX GGUF. Es el punto de entrada más razonable — y sus 12GB envejecen mejor que los 8GB de tarjetas más nuevas.

Presupuesto medio: RTX 4070 Super 12GB o RTX 4070 Ti Super 16GB. La primera si priorizas velocidad en SDXL; la segunda si quieres FLUX completo y workflows de vídeo sin compromisos.

Sin límite de presupuesto: RTX 4090 24GB. Más VRAM siempre es mejor, y ningún modelo actual en local la va a saturar.

Una vez tengas tu GPU, el siguiente paso es la instalación de ComfyUI en Windows, que funciona con cualquiera de las tarjetas de esta guía.