Calcular el TPS del Quadro RTX 6000 Passive en modelos locales de IA

NVIDIA 24 GB GDDR6 624 GB/s August 2018

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

502 modelos que puede ejecutar

679 modelos en nuestro catálogo en conjunto

El modelo más grande que sostiene

Mixtral 8x7B

46.7B · Q3_K_M · 55.3 tok/s

Modelo más rápido

Gemma 3 QAT 1B

264 tok/s · 1B

¿Qué modelos de IA pueden ejecutarse en un Quadro RTX 6000 Passive?

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.

502 modelos coinciden

Calculando
Cuantización Ajustar
264 tok/s

225–317

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

225–317

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

159–423 · baja confianza

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

159–423 · baja confianza

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

159–423 · baja confianza

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

159–423 · baja confianza

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

147–392 · baja confianza

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

144–384 · baja confianza

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

144–384 · baja confianza

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

144–384 · baja confianza

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

144–384 · baja confianza

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

132–352 · baja confianza

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

132–352 · baja confianza

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

132–352 · baja confianza

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

132–352 · baja confianza

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

183–258

Llama 3.2 1B 1.2B Sep 2024 2.2 GB 131k tokens Q8_0 Cómodo
212 tok/s

127–339 · baja confianza

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

122–325 · baja confianza

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

122–325 · baja confianza

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

122–325 · baja confianza

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

122–325 · baja confianza

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

122–325 · baja confianza

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

122–325 · baja confianza

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

122–325 · baja confianza

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

122–325 · 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

Quadro RTX 6000 Passive 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
24 GB
Ancho de banda de memoria
624 GB/s
Tipo de memoria
GDDR6
Ancho de bus de memoria
384 bit
Reloj de memoria
1.63 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
TU102
Arquitectura
Turing
Generación
Quadro Turing(Tx000)
Fundición
TSMC
Tamaño del proceso
12 nm
Transistores
18.6 billion
Densidad de transistores
24,700 K/mm²
Tamaño de die
754 mm²
Lanzado
13 August 2018

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
1.28 GHz
Reloj de impulso
1.62 GHz

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
4,608
Unidades de mapeo de texturas
288
Unidades de salida de renderizado
96
Multiprocesadores de streaming
72
Núcleos Tensor
576
Núcleos de trazado de rayos
72
Caché L1
64 KB
Caché L2
6 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)
29.9 TFLOPS
Precisión simple (FP32)
14.9 TFLOPS
Doble precisión (FP64)
466.6 GFLOPS
Tasa de píxeles
156 GPixel/s
Tasa de textura
467 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)
260 W
Suministro de energía sugerido
600 W
Conectores de potencia
1x 6-pin + 1x 8-pin
Interfaz de bus
PCIe 3.0 x16
Ancho de ranura
Dual-slot
Dimensiones
267 mm

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
7.5
DirectX
12.2
OpenGL
4.6
Vulkan
1.4
OpenCL
3.0
Modelo de shader
6.8

Listados

Dónde comprar un Quadro RTX 6000 Passive

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

Lo que significa el subsistema de memoria para la IA

Memoria

24 GB

Ancho de banda

624 GB/s

Modelo más grande

Mixtral 8x7B

Quadro RTX 6000 Passive lleva 24 GB de GDDR6. Eso cubre los modelos de tamaño mediano que la mayoría de las personas realmente ejecutan. Una vez que el RUNTIME y el DRIVER reservan su espacio de trabajo, aproximadamente esto es lo que queda: 21.6 GB.

El ancho de banda de VRAM alcanza 624 GB/s a través de un bus de 384 bits. Ese es el número que gobierna la velocidad de generación — la aritmética por byte leído es lo suficientemente pequeña como para que el bus, no los núcleos, sea lo que todos están esperando.

El ancho de banda es la frecuencia multiplicada por el ancho del bus, y esta tarjeta tiene su memoria a 1.63 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.

La cosa más grande que contiene es Mixtral 8x7B, 46.7B, comprimido a Q3_K_M y generando alrededor 55.3 tokens por segundo

El chip y cómo fue construido

Quadro RTX 6000 Passive está construido en el GPU TU102, usando la arquitectura Turing desde NVIDIA, como parte de la generación Quadro Turing(Tx000).

El chip es fabricado por TSMC, en un proceso de 12 nm, con un dado que mide 754 mm², sosteniendo 18.6 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 August 2018, aproximadamente 7.9668072818622 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

29.9 TFLOPS

FP64

466.6 GFLOPS

Núcleos Tensor

576

En papel Quadro RTX 6000 Passive alcanza 29.9 TFLOPS a media precisión, y 14.9 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 466.6 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 576 Núcleos Tensor a través 72 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 1.28 GHz a un aumento de 1.62 GHz. 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

Quadro RTX 6000 Passive tiene una caché L1 de 64 KB, respaldado por una caché L2 de 6 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 4,608 Unidades de sombreado, 288 Unidades de mapeo de texturas, y 96 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

260 W

Quadro RTX 6000 Passive está clasificado en 260 , y la fuente de alimentación del sistema sugerida es 600 . 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 dual-slot, medir 267 mm largo, y necesita 1x 6-pin + 1x 8-pin. 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 3.0 x16. 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 Quadro RTX 6000 Passive

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-Omni-30B-A3B 35.3B · Q4_K_M · Sep 2025 96.0 tok/s
  2. 02 InternVL2_5-38B 38.4B · Q3_K_M · Dec 2024 18.6 tok/s
  3. 03 TeleChat2-35B 35B · IQ4_XS · Oct 2024 18.5 tok/s
  4. 04 InternVL2-40B 40.1B · Q3_K_M · Jul 2024 17.8 tok/s
  5. 05 JIUTIAN-139MoE 38.8B · Q3_K_M · Jun 2024 18.4 tok/s
  6. 06 VILA1.5-40B 40B · Q3_K_M · May 2024 17.8 tok/s
  7. 07 LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6) 34.8B · IQ4_XS · Jan 2024 18.7 tok/s
  8. 08 Mixtral 8x7B 46.7B · Q3_K_M · Dec 2023 55.3 tok/s
  9. 09 Falcon-40B 40B · Q3_K_M · Mar 2023 17.8 tok/s
  10. 10 gpt-sw3-40b 40B · Q3_K_M · Mar 2023 17.8 tok/s

Los modelos de IA más rápidos en un Quadro RTX 6000 Passive

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 264 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 264 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 264 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 264 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 264 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 264 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 245 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 240 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 240 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 240 tok/s

Paso a paso

Cómo calcular los tokens por segundo de un Quadro RTX 6000 Passive

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

    Comienza con el modelo, no la especificación.

    La tabla enumera 502 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 24 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

    Mira el rango, no solo el número

    Las cifras son calculadas, no medidas. El resultado más rápido en esta tarjeta es 264 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

    Un ajuste apretado se ejecuta pero no deja espacio para aumentar el contexto más tarde; cómodo tiene margen. La columna de memoria muestra lo que cada modelo necesita en comparación con un disponible. 24 GB.

  6. 06

    Verificar con otro hardware

    Cada nombre de modelo en la tabla enlaza a su propia página, que realiza el mismo cálculo en cada tarjeta que tenemos. Ahí es donde ves si la compra adecuada es Quadro RTX 6000 Passive.

Respuestas

Quadro RTX 6000 Passive — preguntas comunes

01

Quadro RTX 6000 Passive— ¿cuáles son sus TFLOPS?

Está calificado en 29.9 TFLOPS a media precisión y 14.9 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.

02

Quadro RTX 6000 Passive— ¿Cuántos núcleos Tensor tiene?

Tiene 576 Núcleos Tensor a través 72 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.

03

Quadro RTX 6000 Passive— ¿Soporta CUDA?

Sí. Informa sobre la capacidad de cómputo CUDA. 7.5. 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.

04

Quadro RTX 6000 Passive— ¿Qué interfaz de bus utiliza?

Utiliza PCIe 3.0 x16. 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.

05

Quadro RTX 6000 Passive— ¿Es bueno para ejecutar modelos de IA locales?

Su memoria cubre cómodamente los modelos de tamaño mediano que la mayoría de las personas ejecutan localmente y su ancho de banda proporciona velocidades de generación utilizables, aunque poco espectaculares. En total, se ejecuta 502 de los modelos que seguimos. Si eso es suficiente depende completamente de qué modelo quieras — la tabla anterior responde eso directamente.

06

Quadro RTX 6000 Passive— ¿Puede ejecutar un modelo que no cabe en su VRAM?

Solo parcialmente. Capas más allá de la tarjeta. 24 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.

07

¿Serían dos Quadro RTX 6000 Passive ¿Las tarjetas serán dos veces más rápidas?

La capacidad se suma, el rendimiento no. Dos de ellos te dan 48 GB trabajar con en lugar de el doble de tokens por segundo — cada cifra aquí es para una sola tarjeta.

08

Quadro RTX 6000 Passive— ¿Qué modelos de IA puede ejecutar?

502 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.

09

Quadro RTX 6000 Passive— ¿Cuál es el modelo de IA más grande que puede ejecutar?

El modelo más grande en nuestro catálogo que se ajusta es Mixtral 8x7B en 46.7B parámetros, comprimido a Q3_K_M. Genera aproximadamente 55.3 tokens por segundo y necesita aproximadamente 21.0 GB de la memoria de la tarjeta.

10

Quadro RTX 6000 Passive— cuántos tokens por segundo produce?

Depende del modelo. El modelo más rápido que seguimos aquí es Gemma 3 QAT 1B a aproximadamente 264 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.

11

Quadro RTX 6000 Passive— ¿Puede ejecutarse? 7B modelos?

Sí. Por ejemplo, se ejecuta. Multi-Token Prediction 7B en Q8_0, usando alrededor 7.9 GB de VRAM y generando alrededor 39.5 tokens por segundo

12

Quadro RTX 6000 Passive— ¿Puede ejecutarse? 13B modelos?

Sí. Por ejemplo, se ejecuta. DeepSeekMoE-16B en Q8_0, usando alrededor 17.5 GB de VRAM y generando alrededor 91.8 tokens por segundo

13

Quadro RTX 6000 Passive— ¿Puede ejecutarse? 30B modelos?

Sí. Por ejemplo, se ejecuta. Nemotron 3-Nano-30B-A3B en Q4_K_M, usando alrededor 18.1 GB de VRAM y generando alrededor 107 tokens por segundo

14

Quadro RTX 6000 Passive— ¿Cuánta VRAM tiene?

Esta tarjeta tiene 24 GB de GDDR6. Alrededor de una décima es reservada por el tiempo de ejecución de inferencia y el controlador, dejando aproximadamente 21.6 GB disponible para un modelo y su conversación.

15

Quadro RTX 6000 Passive— ¿Cuál es su ancho de banda de VRAM?

El ancho de banda de VRAM alcanza 624 GB/s a través de un bus de 384 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.

16

Quadro RTX 6000 Passive— ¿qué tipo de memoria utiliza?

Utiliza GDDR6 funcionando a 1.63 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.

17

Quadro RTX 6000 Passive— ¿Quién lo hace?

Este es un producto de NVIDIA, con el chip fabricado por TSMC, en un proceso de 12 nm.

18

Quadro RTX 6000 Passive— ¿cuándo fue lanzado?

Fue liberado en August 2018.

19

Quadro RTX 6000 Passive— ¿Cuánta potencia utiliza?

La potencia nominal de la placa es 260 , y la fuente de alimentación del sistema sugerida es 600 . 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.

20

Quadro RTX 6000 Passive— cuánta caché tiene?

La caché L1 es 64 KB, y la caché L2 es 6 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.

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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