¿Están optimizadas las plantillas nativas de ComfyUI para todas las tarjetas RTX?

¿Los modelos que ComfyUI deja por defecto en sus plantillas nativas funcionan bien en todas las tarjetas RTX, o están más óptimizados para una generación en particular?

La respuesta corta es: no. Las plantillas nativas de ComfyUI no están optimizadas por igual para todas las RTX. Algunas son bastante universales, mientras que otras están preparadas para aprovechar capacidades específicas de la GPU.

Es importante distinguir que una plantilla funcione en una tarjeta no significa que esté aprovechándola bien. Puede funcionar, pero necesitar descargar modelos a la RAM, reducir resoluciones o generar mucho más lento de lo necesario.

Qué determina si una plantilla funciona bien

Hay cuatro factores principales que influyen:

• VRAM: Determina qué modelos puedes cargar y cuánto margen tienes para resolución, cantidad de fotogramas y tamaño del lote.
• Arquitectura de la GPU: Las RTX 20, 30, 40 y 50 no tienen las mismas capacidades de aceleración para todos los formatos numéricos.
• Precisión y cuantización: FP16, BF16, FP8 y versiones GGUF tienen requisitos de memoria y rendimiento diferentes.
• Implementación del flujo: Los nodos, el modelo de atención, el uso de memoria compartida y las técnicas de descarga pueden cambiar mucho el resultado.

Por eso, dos tarjetas con 24 GB de VRAM pueden comportarse de manera bastante distinta en la misma plantilla.

Qué RTX favorece cada formato

La documentación de ComfyUI distingue el soporte de formatos según la arquitectura de NVIDIA:

Generación RTX	Formatos relevantes	Qué significa para ComfyUI
RTX 20 (Turing)	FP16	Funciona con muchos modelos, pero tiene menos opciones de aceleración por baja precisión.
RTX 30 (Ampere)	FP16, BF16	Buena compatibilidad con modelos tradicionales; no tiene la aceleración nativa FP8.
RTX 40 (Ada)	FP16, BF16, FP8	Puede aprovechar modelos FP8 con aceleración por hardware.
RTX 50 (Blackwell)	FP16, BF16, FP8, FP4	Puede aprovechar cuantizaciones más agresivas, como NVFP4.

Ojo: que una GPU no acelere un formato por hardware no significa necesariamente que no pueda cargarlo. Depende de cómo esté implementado el modelo y de las operaciones que use.

¿Y las plantillas nativas?

Esta es la diferencia que más importa en las plantillas actuales:

• Generación de imágenes (SDXL): Son relativamente flexibles entre generaciones de RTX. La VRAM disponible y el tamaño del modelo suelen importar más que las optimizaciones exclusivas.
• Modelos grandes (FLUX, Qwen Image): Aquí la cuantización importa muchísimo. Una plantilla que carga un modelo FP8 o FP4 puede estar aprovechando mejor una GPU reciente que una variante de mayor precisión.
• Generación de vídeo (WAN y LTX): Es donde más se notan los límites de memoria. La duración, resolución y cantidad de componentes cargados pueden marcar la diferencia entre una ejecución razonable y una espera eterna.

Tu caso: RTX 3090 de 24 GB

Tu tarjeta sigue siendo una máquina muy capaz para ComfyUI. Su ventaja es la cantidad de VRAM; su limitación frente a una RTX 40 o 50 es que no dispone de las mismas aceleraciones por hardware para FP8 y FP4.

Eso significa que no daría por hecho que una plantilla recién incorporada sea la mejor opción para tu tarjeta. Deberías comprobar si el modelo está en FP16, BF16 o FP8, si el flujo requiere descargar partes del modelo a la RAM, y si existe una variante específica para Ampere.

Y hay algo curioso: tu RTX 3090 de 24 GB puede ejecutar modelos grandes que una RTX 4070 de 12 GB no consigue mantener íntegramente en VRAM, aunque la 4070 tenga una arquitectura más moderna.

Conclusión

Las plantillas nativas son el punto de partida; las optimizaciones específicas son el segundo paso. Para una RTX 5090, buscar una variante optimizada tiene sentido si existe una mejora real para aprovechar Blackwell, no simplemente porque sea una tarjeta nueva.