2026-09-25 · Fuente：Tom's Hardware
Tom's Hardware señala el HP Omen 45L como uno de los escritorios con RTX 5070 Ti más baratos, combinando la GPU de Nvidia con un Intel Core i7-14700F de 20 núcleos, 32GB de DDR5 y un SSD de 1TB.
El escritorio HP Omen 45L, configurado en torno a la GeForce RTX 5070 Ti de Nvidia, figura actualmente a la venta por $1,899.99, dejando el sistema completo por debajo de la marca de $1,900. Según Tom's Hardware, ese precio convierte a la máquina en una de las formas más baratas de comprar ahora mismo un PC preensamblado con la RTX 5070 Ti —una GPU que el medio describe como capaz de jugar en 4K—.
La configuración combina la tarjeta gráfica con el Intel Core i7-14700F, un procesador de 20 núcleos, junto con 32GB de memoria DDR5 y una unidad de estado sólido de 1TB. Según las especificaciones, el equipo cubre los requisitos estándar de un sistema de juego de gama alta: una CPU Intel con alto número de núcleos, capacidad de memoria acorde a las demandas de los juegos actuales y almacenamiento dimensionado para una biblioteca moderna, todo dentro del chasis Omen de HP.
Tom's Hardware presenta la oferta como un chollo serio, y ese juicio se apoya directamente en el precio relativo. El medio identifica este Omen 45L como uno de los PCs con RTX 5070 Ti más baratos que se pueden comprar en este momento, lo que significa que los compradores reciben la GPU de Nvidia, el chip Intel de 20 núcleos, la memoria DDR5 y el SSD de 1TB dentro de una sola máquina ensamblada por el fabricante y con garantía, en lugar de adquirir los componentes por separado.
Para los lectores que siguen la economía de las GPU más allá del pasillo del gaming, la oferta ofrece un punto de referencia claro de dónde se sitúa hoy el segmento de la RTX 5070 Ti en el canal de consumo: un sistema completo de marca reconocida por $1,899.99. La decisión de Tom's Hardware de destacar la oferta señala que la tarjeta ha alcanzado configuraciones preensambladas al alcance de los presupuestos mayoritarios —un dato que conviene tener en cuenta al modelar la demanda de GPU de consumo junto al gasto en hardware empresarial y de centros de datos—.
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