6 GPUs gratuitas en la nube: Models, límites y requisitos de acceso
Las GPUs gratuitas en la nube están disponibles a través de cuadernos de Python, demos de IA y créditos de cómputo. Compara hardware, asignaciones y requisitos de acceso, o comprueba qué servicios se adaptan a una carga de trabajo.
Dos T4 proporcionan dos asignaciones de memoria de 16 GB separadas. Ejecutar un model en ambas requiere software que distribuya la carga de trabajo. La capacidad combinada no convierte a ninguna de las GPU en un dispositivo de 32 GB.
Cuadernos GPU gratuitos
1. Google Colab
Google Colab ejecuta cuadernos de Python en un navegador y guarda los archivos de los cuadernos en Google Drive. Las sesiones gratuitas pueden durar hasta 12 horas, con desconexiones anticipadas por inactividad o límites de uso. Google asigna la GPU y ajusta el acceso según la demanda y el uso de la cuenta.1
Colab admite el trabajo interactivo con cuadernos, incluida la ejecución de celdas y la inspección de salidas. Su servicio gratis restringe el acceso SSH y las cargas de trabajo gestionadas principalmente a través de otra interfaz web. Los Files del entorno de ejecución desaparecen cuando se elimina, por lo que los puntos de control del entrenamiento necesitan almacenamiento persistente, como Drive. El entorno de ejecución es privado para la cuenta, mientras que el uso compartido de cuadernos sigue los permisos de Google Drive.
2. Kaggle
Kaggle ofrece dos T4 GPUs con 16 GB de memoria cada una. Su anuncio del personal retiró la opción P100 el 15 de septiembre de 2026. La documentación del cuaderno indica un límite de sesión de 12 horas de GPU y 20 GB de almacenamiento guardado del directorio de trabajo. La asignación semanal suele ser de 30 horas de GPU; la pantalla de la cuenta muestra la cuota aplicable.234
La opción de dos T4 ejecuta código en GPU separadas. Un model que necesite más de 16 GB en un solo dispositivo requiere software que lo distribuya entre ambas. Kaggle mantiene separados los ajustes de uso compartido de cuaderno y dataset, lo que permite experimentos privados junto con el acceso a datasets públicos.
La verificación por teléfono permite el acceso al acelerador. Los períodos de mucha actividad pueden poner las sesiones de cuadernos en una cola.5
3. Paperspace Gradient
Paperspace incluye una M4000 de 8 GB GPU y 5 GB de almacenamiento con su plan Free Gradient. Las máquinas más potentes que aparecen como gratis requieren una suscripción Pro o Growth.6
Los cuadernos GPU gratuitos son públicos. Se requiere Pro o Growth para hacerlos privados. Las sesiones gratuitas se cierran después de seis horas como máximo.7
Los cuadernos pueden iniciarse desde una plantilla suministrada o una imagen Docker personalizada con las bibliotecas necesarias. Una sesión espera en una cola cuando las máquinas gratis están ocupadas. La documentación revisada del plan gratis no indica si el registro requiere una tarjeta de pago.8
Demos GPU gratuitas
4. Hugging Face ZeroGPU
ZeroGPU suministra una RTX Pro 6000 Blackwell a aplicaciones creadas con Gradio, una biblioteca de Python para interfaces de model. La GPU se asigna cuando se ejecuta una función y se libera después. La asignación predeterminada proporciona 48 GB de memoria, mientras que la opción de 96 GB consume cuota el doble de rápido.9
Una cuenta gratis con sesión iniciada obtiene cinco minutos de cuota diaria de GPU, que se restablece 24 horas después del primer uso. Cada llamada de función dura por defecto 60 segundos, que el desarrollador de la aplicación puede cambiar. Esto hace que ZeroGPU sea útil para probar models mediante llamadas de inferencia cortas.
Cualquiera puede usar una demo existente. Alojar hasta dos Spaces de ZeroGPU en una cuenta personal gratis requiere un correo electrónico verificado, una cuenta con más de 30 días de antigüedad y en buen estado. Las cuentas de organización necesitan un plan de pago elegible para alojar ZeroGPU. Los Spaces públicos exponen su código fuente, mientras que los Spaces privados restringen el acceso al propietario y a los colaboradores.10
Créditos de GPU
5. Lightning IA
Lightning Studios combina cuadernos, una terminal y herramientas de desarrollo en un espacio de trabajo en la nube persistente. Un Studio puede conectarse a un IDE local o ser accedido mediante SSH. El registro no requiere tarjeta de crédito, y la verificación por teléfono activa créditos gratis de GPU.11
La guía de Studio de Lightning enumera cinco créditos gratis iniciales, con 25 más después de añadir una tarjeta de pago. Un crédito equivale a $1 de uso de la plataforma. Las condiciones de facturación describen los créditos gratis como promocionales y no acumulables.121314
El menú de GPU incluye T4, L4, A100 y H200. Los créditos pagan el cómputo y el almacenamiento medidos por encima de la asignación gratis. Cuando los créditos escasean, Lightning avisa a los usuarios e intenta cerrar las cargas de trabajo y los Studios; se pueden comprar créditos adicionales. Los miembros de Teamspace pueden acceder a archivos compartidos, y publicar un Studio hace que su contenido esté disponible para otros.151617
6. Modal
Modal incluye $30 de créditos de cómputo mensuales en su plan Starter. Admite funciones de Python y cargas de trabajo en contenedores, con opciones de GPU desde T4 hasta B300. El uso de CPU y memoria también cuenta para los costes de cómputo.18
Se requiere un método de pago. El uso que supere los créditos puede generar cargos. El límite de gasto del espacio de trabajo controla los cargos después de los créditos, mientras que el presupuesto de uso se aplica antes de que se deduzcan los créditos.1920
Modal ha cerrado su editor de cuadernos integrado. Todavía se puede desplegar un servidor Jupyter dentro de un contenedor de Modal, con controles de acceso y almacenamiento persistente configurados por el usuario. Los tiempos de espera de las funciones de Python se pueden configurar hasta 24 horas por intento.212223
Precios de GPU de pago después de la asignación gratis
Los alquileres de GPU de pago ofrecen una variedad de hardware y duraciones de sesión cuando un trabajo supera los límites gratis. Estos listados ofrecen un punto de partida para comparar el costo de una GPU específica.
Los precios son los listados en USD de una sola GPU bajo demanda más bajos disponibles, coincidentes por model y memoria en la captura del catálogo del 5 de noviembre de 2026, redondeados a centavos. Las regiones y los paquetes de CPU/RAM difieren. El almacenamiento, las redes y otros cargos pueden sumarse a la factura.
Estos son servicios de alquiler independientes. Los créditos de Lightning y Modal pagan el uso en sus propias plataformas. La comparación de precios de GPU en la nube cubre más configuraciones, y la comparación de proveedores describe los servicios detrás de los listados.
Preguntas frecuentes
Colab, Kaggle y Paperspace ofrecen cuadernos para el código del usuario, sujetos a los límites de hardware y del entorno de ejecución. Lightning utiliza cómputo medido de Studio. Modal admite trabajos de Python y despliegues personalizados de Jupyter tras cerrar su editor de cuadernos alojado. ZeroGPU asigna cómputo a llamadas dentro de aplicaciones Gradio.
La cuota semanal de Kaggle se restablece según la pantalla de la cuenta. Colab no publica un calendario fijo de restablecimiento. ZeroGPU restablece su cuota diaria 24 horas después del primer uso. Paperspace finaliza las sesiones gratis en un plazo máximo de seis horas, con nuevos inicios sujetos a capacidad.
Lightning avisa a los usuarios cuando los créditos escasean e intenta cerrar las cargas de trabajo. Se pueden comprar créditos adicionales; no se promete una recarga mensual gratis fija. Modal puede cobrar más allá de sus créditos mensuales, sujeto a los límites del espacio de trabajo. Un límite de sesiones no garantiza que haya otra sesión disponible.
Ninguna de las ofertas documentadas establece una disponibilidad de GPU ilimitada y garantizada. Un cuaderno reiniciable puede seguir enfrentándose a límites de sesión y colas de capacidad. Los créditos pueden agotarse, y una cuota no publicada no es una cuota ilimitada.
Los créditos de prueba caducan según las condiciones específicas del programa. Las subvenciones para startups e investigación requieren comprobaciones de elegibilidad independientes y pueden implicar una solicitud. Una oferta general de créditos en la nube necesita una comprobación explícita de elegibilidad para GPU antes de poder considerarse acceso a GPU. Las APIs de inferencia gratuitas exponen models alojados y no proporcionan un entorno de GPU general para código arbitrario.
Añadir como fuente preferidaLecturas adicionales
- Comparación de precios, rendimiento y proveedores de GPU en la nube
- Proveedores de GPU en la nube
- Índice de precios de alquiler de GPU en la nube
- Multi-GPU Benchmark: B200 vs H200 vs H100 vs MI300X
Cita esta investigación
Elige el formato que se ajuste al lugar donde vas a publicar. Pegar la versión con enlace en tu CMS conserva el enlace de retroceso.
@misc{sari2026,
author = {Sarı, Ekrem},
title = {{6 GPUs gratuitas en la nube: Models, límites y requisitos de acceso}},
year = {2026},
month = nov,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/free-cloud-gpu}},
note = {AIMultiple. Recuperado el 6 de noviembre de 2026}
}Registro de cambios
2 actualizacionesSe añadieron tablas comparativas de memoria GPU y límites de uso entre plataformas gratuitas.
Se añadió Lightning AI a la lista de proveedores gratuitos de GPU en la nube.
Enlaces de referencia
Siguiente para leer
Índice de precios de alquiler de GPU en la nube
Las 10+ mejores soluciones PAM con alternativas gratuitas
Las 10 mejores soluciones PAM gratuitas
Sé el primero en comentar
Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Todos los campos son obligatorios. Los comentarios se dejan en su idioma original.