Calcular el TPS del GeForce RTX 3050 Max-Q Refresh 6 GB en modelos locales de IA

NVIDIA 6 GB GDDR6 132 GB/s July 2022

Cada modelo en nuestro catálogo se evalúa según esta tarjeta en la longitud de contexto y la calidad mínima que elijas. La velocidad es una estimación para una sola solicitud, calculada a partir del ancho de banda de memoria de esta tarjeta y el tamaño de cada modelo una vez comprimido..

Calculado para esta tarjeta

266 modelos que puede ejecutar

679 modelos en nuestro catálogo en conjunto

El modelo más grande que sostiene

Qwen-VL

9.6B · Q3_K_M · 15.7 tok/s

Modelo más rápido

Gemma 3 QAT 1B

55.9 tok/s · 1B

¿Qué modelos de IA pueden ejecutarse en un GeForce RTX 3050 Max-Q Refresh 6 GB?

Establecer las entradas, leer la respuesta

Más contexto significa más memoria para la caché de conversación. La velocidad es para una conversación nueva y no cambia con esta configuración..

Oculta modelos que solo encajarían al ser comprimidos por debajo de este punto.

266 modelos coinciden

Calculando
Cuantización Ajustar
55.9 tok/s

48–67

Gemma 3 1B 1B Mar 2025 1.8 GB 33k tokens Q8_0 Cómodo
55.9 tok/s

48–67

Gemma 3 QAT 1B 1B Apr 2025 1.8 GB 33k tokens Q8_0 Cómodo
55.9 tok/s

34–89 · baja confianza

HGRN 1B (WT 103) 1B Nov 2023 1.8 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
55.9 tok/s

34–89 · baja confianza

LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B Dec 2024 1.8 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
55.9 tok/s

34–89 · baja confianza

OLMo-1B 1B Feb 2024 1.8 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
55.9 tok/s

34–89 · baja confianza

Pythia-1b 1B Apr 2023 1.8 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
51.8 tok/s

31–83 · baja confianza

OpenELM-1.1B 1.1B May 2024 1.9 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
50.8 tok/s

30–81 · baja confianza

DeciCoder-1B 1.1B Aug 2023 1.9 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
50.8 tok/s

30–81 · baja confianza

SantaCoder 1.1B Jan 2023 1.9 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
50.8 tok/s

30–81 · baja confianza

TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B Oct 2023 1.9 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
50.8 tok/s

30–81 · baja confianza

TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B Oct 2023 1.9 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
46.6 tok/s

28–75 · baja confianza

EXAONE 4.0 (1.2B) 1.2B Jul 2025 2.0 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
46.6 tok/s

28–75 · baja confianza

MinerU2.5 1.2B Sep 2025 2.0 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
46.6 tok/s

28–75 · baja confianza

Pleias 1.0 1.2B 1.2B Dec 2024 2.0 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
46.6 tok/s

28–75 · baja confianza

Pleias-RAG-1B 1.2B Apr 2025 2.0 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
45.5 tok/s

39–55

Llama 3.2 1B 1.2B Sep 2024 2.2 GB 113k tokens Q8_0 Cómodo
44.8 tok/s

27–72 · baja confianza

MiniCPM-1.2B 1.2B Jun 2024 2.0 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
43.0 tok/s

26–69 · baja confianza

DeepSeek Coder 1.3B 1.3B Jan 2024 2.1 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
43.0 tok/s

26–69 · baja confianza

DeepSeek-VL-1.3B 1.3B Mar 2024 2.1 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
43.0 tok/s

26–69 · baja confianza

DigiRL 1.3B Jun 2024 2.1 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
43.0 tok/s

26–69 · baja confianza

GLA Transformer 1.3B 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
43.0 tok/s

26–69 · baja confianza

Janus 1.3B 1.3B Oct 2024 2.1 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
43.0 tok/s

26–69 · baja confianza

Kosmos-2.5 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
43.0 tok/s

26–69 · baja confianza

Otter 1.3B May 2023 2.1 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
43.0 tok/s

26–69 · baja confianza

Phi-1 1.3B Oct 2023 2.1 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo

Las velocidades son estimaciones para una sola solicitud — una conversación a la vez — calculadas a partir del ancho de banda de memoria, el tamaño del modelo y la cuantificación. El rendimiento real varía con el tiempo de inferencia y su versión. Las cifras publicadas por los proveedores de hardware miden muchas solicitudes simultáneas y son mucho más altas..

En registro

GeForce RTX 3050 Max-Q Refresh 6 GB especificación completa

Todo lo registrado para esta placa, ordenado por cuánto influye en ejecutar un modelo de lenguaje en lugar de cómo lo enumeraría una hoja de especificaciones. La memoria viene primero porque decide el resultado; el resto es contexto..

Memoria

Las dos especificaciones que deciden qué puede ejecutar esta tarjeta y cuán rápido. La capacidad determina qué modelos encajan; el ancho de banda establece cuántos tokens por segundo producen una vez que lo hacen.

Tamaño de memoria
6 GB
Ancho de banda de memoria
132 GB/s
Tipo de memoria
GDDR6
Ancho de bus de memoria
96 bit
Reloj de memoria
1.38 GHz

El chip

Cuál es el procesador en la placa y cómo fue fabricado. Un tamaño de proceso más pequeño generalmente significa más rendimiento para la misma potencia.

Procesador gráfico
GA107
Arquitectura
Ampere
Generación
GeForce 30 Mobile
Fundición
Samsung
Tamaño del proceso
8 nm
Transistores
8.7 billion
Densidad de transistores
43,500 K/mm²
Tamaño de die
200 mm²
Paquete
FCBGA-1358
Lanzado
6 July 2022

Velocidades de reloj

Qué tan rápido funciona el procesador. Vale mucho menos aquí que en una prueba de rendimiento de juegos: generar texto está limitado por el ancho de banda de memoria, así que una mayor frecuencia apenas mueve el resultado.

Frecuencia base
622 MHz
Reloj de impulso
990 MHz

Unidades de procesamiento

Qué contiene el chip. Estos impulsan el rendimiento gráfico y son importantes principalmente para procesar un aviso largo en lugar de producir la respuesta.

Unidades de sombreado
2,560
Unidades de mapeo de texturas
80
Unidades de salida de renderizado
32
Multiprocesadores de streaming
20
Núcleos Tensor
80
Núcleos de trazado de rayos
20
Caché L1
128 KB
Caché L2
2 MB

Rendimiento teórico

Tasas aritméticas máximas publicadas para la placa. Estos son techos que ninguna carga de trabajo real alcanza, y la generación de texto alcanza una pequeña fracción de ellas porque está limitada por la memoria en lugar de la aritmética.

Media precisión (FP16)
5.1 TFLOPS
Precisión simple (FP32)
5.1 TFLOPS
Doble precisión (FP64)
79.2 GFLOPS
Tasa de píxeles
32 GPixel/s
Tasa de textura
79 GTexel/s

La placa

Lo que se necesita para instalar físicamente y alimentar la tarjeta: las limitaciones prácticas que deciden si se ajusta a la máquina que ya posee.

Consumo de energía (TDP)
35 W
Conectores de potencia
None
Interfaz de bus
PCIe 4.0 x8
Ancho de ranura
IGP

Soporte de software

Qué gráficos y interfaces de computación admite la tarjeta. La capacidad de computación CUDA es la que afecta a la inferencia: por debajo de 7.0 no hay núcleos tensoriales, y el software de inferencia moderno recurre a rutas de código más lentas.

Capacidad de computación CUDA
8.6
DirectX
12.2
OpenGL
4.6
Vulkan
1.4
OpenCL
3.0
Modelo de shader
6.8

Listados

Dónde comprar un GeForce RTX 3050 Max-Q Refresh 6 GB

Actualmente, ningún vendedor está listando esta tarjeta. Las listaciones provienen de vendedores que las publican aquí directamente. — navegar el directorio de proveedores ver quién está vendiendo qué.

Qué significan los números

Capacidad y ancho de banda

Memoria

6 GB

Ancho de banda

132 GB/s

Modelo más grande

Qwen-VL

GeForce RTX 3050 Max-Q Refresh 6 GB carga solo 6 GB de GDDR6. Eso lo limita al extremo más pequeño del catálogo, y un modelo debe caber completamente dentro antes de que genere algo en absoluto. Un runtime en realidad obtiene alrededor de 5.4 GB.

El ancho de banda de VRAM alcanza 132 GB/s a través de un bus de 96 bits. El ancho de banda es la verdadera limitación de esta tarjeta. Cada token requiere leer todo el modelo de la memoria, por lo que un modelo grande se sentirá lento aquí incluso cuando quepa.

La cifra es el ancho de bus multiplicado por una frecuencia de memoria de 1.38 GHz. Ampliar el bus y aumentar el reloj son las dos palancas que tiene un fabricante, por eso una card con núcleos poco destacables aún puede generar rápidamente.

En la práctica, esa combinación alcanza un máximo de Qwen-VL, 9.6B, comprimido a Q3_K_M y generando alrededor 15.7 tokens por segundo

El chip y cómo fue construido

GeForce RTX 3050 Max-Q Refresh 6 GB está construido en el GPU GA107, usando la arquitectura Ampere desde NVIDIA, como parte de la generación GeForce 30 Mobile.

El chip es fabricado por Samsung, en un proceso de 8 nm, con un dado que mide 200 mm², sosteniendo 8.7 billion Transistores. Un proceso más pequeño generalmente significa más rendimiento para la misma potencia, aunque para modelos de lenguaje importa mucho menos que el subsistema de memoria.

Fue liberado en July 2022, aproximadamente 4.0710872972042 hace años. El soporte de software de inferencia tiende a seguir al hardware por uno o dos años, por lo que una CARD de esta edad generalmente tiene rutas de código maduras y bien optimizadas disponibles para ella.

Rendimiento de cómputo y por qué importa menos de lo que parece

FP16

5.1 TFLOPS

FP64

79.2 GFLOPS

Núcleos Tensor

80

En papel GeForce RTX 3050 Max-Q Refresh 6 GB alcanza 5.1 TFLOPS a media precisión, y 5.1 TFLOPS a simple precisión. Estas son cifras pico que ninguna carga de trabajo real sostiene, y generar texto alcanza solo una pequeña fracción de ellas; la decodificación está limitada por la memoria en lugar de la aritmética, por lo que una tarjeta puede parecer enormemente poderosa aquí y aún así producir tokens a una tasa ordinaria.

El rendimiento de doble precisión alcanza 79.2 GFLOPS. No tiene relevancia para ejecutar un modelo de lenguaje — ninguna ejecución de inferencia lo utiliza — pero separa las partes de los centros de datos de las de consumo, ya que estas últimas lo restringen deliberadamente.

La tarjeta lleva 80 Núcleos Tensor a través 20 Multiprocesadores de streaming. Estos aceleran la aritmética de matrices en el corazón de un transformador, y son lo que hace que el procesamiento de solicitudes — leer un documento largo antes de responder — sea drásticamente más rápido de lo que sería de otra manera.

Las frecuencias funcionan desde una base de 622 MHz a un aumento de 990 MHz. Vale mucho menos aquí que en un benchmark de juegos: aumentar las velocidades del reloj acelera la aritmética, y la aritmética no es lo que la generación está esperando.

Cache y unidades de procesamiento

GeForce RTX 3050 Max-Q Refresh 6 GB tiene una caché L1 de 128 KB, respaldado por una caché L2 de 2 MB. La caché absorbe una parte del tráfico de memoria que de otro modo impactaría en el bus principal, que es el único lugar en esta página donde un número diferente al ancho de banda afecta silenciosamente la velocidad de generación — un gran L2 permite que más del conjunto de trabajo permanezca cerca de los núcleos.

Hay 2,560 Unidades de sombreado, 80 Unidades de mapeo de texturas, y 32 Unidades de salida de renderizado. Estos manejan cargas de trabajo gráficas y contribuyen al procesamiento de prompts, pero permanecen inactivos durante gran parte del tiempo que un modelo pasa generando una respuesta.

Potencia, tamaño e instalación

Consumo de energía

35 W

GeForce RTX 3050 Max-Q Refresh 6 GB está clasificado en 35 . Ejecutar un modelo de lenguaje mantiene una tarjeta ocupada en ráfagas en lugar de continuamente — consume recursos mientras genera e inactiva entre solicitudes — por lo que el consumo sostenido durante un día laboral suele estar muy por debajo de la cifra nominal.

La placa ocupa igp. Vale la pena comprobar con el caso y la fuente de alimentación ya en la máquina, ya que las tarjetas más grandes necesitan considerablemente más de ambos que lo que proporciona un escritorio típico.

Se conecta a través de PCIe 4.0 x8. La interfaz determina qué tan rápido se carga un modelo desde el disco en la tarjeta, no qué tan rápido se ejecuta una vez allí, así que un enlace más estrecho cuesta unos segundos al inicio y nada después.

Los extremos

Los modelos de IA más grandes que se ejecutan en una GeForce RTX 3050 Max-Q Refresh 6 GB

Los modelos más grandes de peso abierto que caben en esta tarjeta, los más nuevos primero. Cada uno se muestra con la mejor compresión que la tarjeta puede contener..

  1. 01 Qwen3.5-9B 9B · Q3_K_M · Feb 2026 16.8 tok/s
  2. 02 NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2 9B · Q3_K_M · Aug 2025 16.8 tok/s
  3. 03 Ovis2.5 9B 9B · Q3_K_M · Aug 2025 16.8 tok/s
  4. 04 GLM-4.1V-Thinking 9B · Q3_K_M · Aug 2025 16.8 tok/s
  5. 05 MamayLM 9B · Q3_K_M · Apr 2025 16.8 tok/s
  6. 06 GLM-4-9B-0414 9B · Q3_K_M · Apr 2025 16.8 tok/s
  7. 07 SimPO 9B · Q3_K_M · Nov 2024 16.8 tok/s
  8. 08 GLM-4V-9B 9B · Q3_K_M · Jun 2024 16.8 tok/s
  9. 09 Persimmon-8B 9.3B · Q3_K_M · Sep 2023 16.2 tok/s
  10. 10 Qwen-VL 9.6B · Q3_K_M · Aug 2023 15.7 tok/s

Los modelos de IA más rápidos en un GeForce RTX 3050 Max-Q Refresh 6 GB

Donde esta tarjeta produce tokens más rápido. Modelos más pequeños dominan aquí, porque generar cada token significa leer todo el modelo de la memoria una vez..

  1. 01 Gemma 3 QAT 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 55.9 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 55.9 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 55.9 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 55.9 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 55.9 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 55.9 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 51.8 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 50.8 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 50.8 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 50.8 tok/s

Paso a paso

Cómo calcular los tokens por segundo de un GeForce RTX 3050 Max-Q Refresh 6 GB

No tienes que calcular nada a mano: la calculadora de gputps.com en esta página ya lo ha resuelto para cada modelo que esta tarjeta puede contener. Leer la respuesta lleva seis pasos..

  1. 01

    Busca el modelo que deseas

    La tabla enumera 266 modelos que esta tarjeta puede ejecutar. Buscar por nombre o por tamaño — escribir 27b coincide con el conteo de parámetros incluso cuando el nombre nunca lo indica.

  2. 02

    Establece la longitud de contexto que realmente usarás

    Las conversaciones más largas cuestan memoria además de los pesos. En contra 6 GB así que la configuración vale la pena ajustarla.

  3. 03

    Establece una calidad mínima si necesitas una.

    La compresión es lo que permite que modelos más grandes quepan. El control de calidad descarta cualquier modelo que necesite más de esto de lo que estás dispuesto a dar.

  4. 04

    Toma el rango como la respuesta

    Las cifras son calculadas, no medidas. El resultado más rápido en esta tarjeta es 55.9 tok/s en Gemma 3 QAT 1B. La misma CARD y modelo varían entre el treinta y el cincuenta por ciento entre los tiempos de ejecución de inferencia.

  5. 05

    Lee el veredicto de ajuste último

    La columna de ajuste separa los modelos que apenas encajan de aquellos con espacio de sobra — vale la pena comprobarlo antes de decidirse por uno, contra un disponible. 6 GB.

  6. 06

    Abre el modelo para comparar tarjetas

    Seguir un modelo hasta su propia página lista todo el hardware que puede ejecutarlo, para que puedas ver cómo se compara con GeForce RTX 3050 Max-Q Refresh 6 GB.

Respuestas

GeForce RTX 3050 Max-Q Refresh 6 GB — preguntas comunes

01

GeForce RTX 3050 Max-Q Refresh 6 GB— ¿Qué modelos de IA puede ejecutar?

266 de la 679 modelos de lenguaje de open-weight que seguimos se ajustan en esta card y pueden ser ejecutados localmente. La tabla en esta página lista cada uno, con la memory que necesita, la cuantificación a la que funciona y una velocidad de generación estimada.

02

GeForce RTX 3050 Max-Q Refresh 6 GB— ¿Cuál es el modelo de IA más grande que puede ejecutar?

El modelo más grande en nuestro catálogo que se ajusta es Qwen-VL en 9.6B parámetros, comprimido a Q3_K_M. Genera aproximadamente 15.7 tokens por segundo y necesita aproximadamente 5.4 GB de la memoria de la tarjeta.

03

GeForce RTX 3050 Max-Q Refresh 6 GB— cuántos tokens por segundo produce?

Depende del modelo. El modelo más rápido que seguimos aquí es Gemma 3 QAT 1B a aproximadamente 55.9 tokens por segundo, mientras que los modelos más grandes funcionan proporcionalmente más lentos porque cada token requiere leer todo el modelo de la memoria una vez. Las velocidades son estimaciones para una sola conversación a la vez.

04

GeForce RTX 3050 Max-Q Refresh 6 GB— ¿Puede ejecutarse? 7B modelos?

Sí. Por ejemplo, se ejecuta. MetaMath 7B (Mistral finetune) en IQ4_XS, usando alrededor 5.1 GB de VRAM y generando alrededor 19.6 tokens por segundo

05

GeForce RTX 3050 Max-Q Refresh 6 GB— ¿Cuánta VRAM tiene?

Esta tarjeta tiene 6 GB de GDDR6. Alrededor de una décima es reservada por el tiempo de ejecución de inferencia y el controlador, dejando aproximadamente 5.4 GB disponible para un modelo y su conversación.

06

GeForce RTX 3050 Max-Q Refresh 6 GB— ¿Cuál es su ancho de banda de VRAM?

El ancho de banda de VRAM alcanza 132 GB/s a través de un bus de 96 bits. Este es el único mejor predictor de qué tan rápido genera texto, porque producir cada token significa leer todo el modelo fuera de la memoria una vez.

07

GeForce RTX 3050 Max-Q Refresh 6 GB— ¿qué tipo de memoria utiliza?

Utiliza GDDR6 funcionando a 1.38 GHz. Los tipos de HBM se encuentran en aceleradores de datacenters y llevan mucho más ancho de banda que el GDDR utilizado en tarjetas de escritorio, razón por la cual generan tokens considerablemente más rápido a la misma capacidad.

08

GeForce RTX 3050 Max-Q Refresh 6 GB— ¿Quién lo hace?

Este es un producto de NVIDIA, con el chip fabricado por Samsung, en un proceso de 8 nm.

09

GeForce RTX 3050 Max-Q Refresh 6 GB— ¿cuándo fue lanzado?

Fue liberado en July 2022.

10

GeForce RTX 3050 Max-Q Refresh 6 GB— ¿Cuánta potencia utiliza?

La potencia nominal de la placa es 35 . Generar texto consume mucho en ráfagas y permanece inactivo entre solicitudes, por lo que el consumo promedio durante una sesión de trabajo está normalmente muy por debajo de la cifra nominal.

11

GeForce RTX 3050 Max-Q Refresh 6 GB— cuánta caché tiene?

La caché L1 es 128 KB, y la caché L2 es 2 MB. La caché absorbe parte del tráfico de memoria que de otro modo alcanzaría el bus principal, por lo que un L2 más grande proporciona un leve aumento en la velocidad de generación más allá de lo que la banda ancha por sí sola predice.

12

GeForce RTX 3050 Max-Q Refresh 6 GB— ¿cuáles son sus TFLOPS?

Está calificado en 5.1 TFLOPS a media precisión y 5.1 TFLOPS a precisión simple. Estos son techos aritméticos máximos en lugar de tasas alcanzables, y la generación de texto alcanza solo una pequeña fracción de ellos porque está limitada por el ancho de banda de memoria en su lugar.

13

GeForce RTX 3050 Max-Q Refresh 6 GB— ¿Cuántos núcleos Tensor tiene?

Tiene 80 Núcleos Tensor a través 20 Multiprocesadores de streaming. Aceleran la aritmética matricial de la que se construye un TRANSFORMADOR, lo que principalmente acelera el procesamiento de un PROMPT largo en lugar de producir la respuesta.

14

GeForce RTX 3050 Max-Q Refresh 6 GB— ¿Soporta CUDA?

Sí. Informa sobre la capacidad de cómputo CUDA. 8.6. La capacidad 7.0 y superior tiene núcleos tensor, que el software de inferencia moderno utiliza; por debajo de eso, se retrocede a rutas de código más lentas para modelos cuantizados.

15

GeForce RTX 3050 Max-Q Refresh 6 GB— ¿Qué interfaz de bus utiliza?

Utiliza PCIe 4.0 x8. Esto rige qué tan rápido se carga un modelo en la tarjeta en lugar de qué tan rápido se ejecuta una vez cargado, por lo que cuesta unos segundos al inicio y nada durante la generación.

16

GeForce RTX 3050 Max-Q Refresh 6 GB— ¿Es bueno para ejecutar modelos de IA locales?

Su memoria lo limita a modelos más pequeños, aunque su ancho de banda significa que la generación se sentirá lenta en modelos más grandes. En total, se ejecuta 266 de los modelos que seguimos. Si eso es suficiente depende completamente de qué modelo quieras — la tabla anterior responde eso directamente.

17

GeForce RTX 3050 Max-Q Refresh 6 GB— ¿Puede ejecutar un modelo que no cabe en su VRAM?

Solo parcialmente. Capas más allá de la tarjeta. 6 GB sentarse en la memoria del sistema y ejecutarse a una fracción de la velocidad, por lo que un modelo principalmente descargado rara vez vale la pena usar. Cada cifra aquí asume que está completamente residente en la tarjeta.

18

¿Serían dos GeForce RTX 3050 Max-Q Refresh 6 GB ¿Las tarjetas serán dos veces más rápidas?

La capacidad se suma, el rendimiento no. Dos de ellos te dan 12 GB trabajar con en lugar de el doble de tokens por segundo — cada cifra aquí es para una sola tarjeta.

La otra dirección

¿Mirándolo desde el otro lado?

Esta página comienza desde el hardware. Si ya sabes qué modelo quieres y necesitas saber qué se necesita para ejecutarlo., Comienza desde el modelo en su lugar..

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