Calcular el TPS del Radeon RX 560X Mobile en modelos locales de IA

AMD 4 GB GDDR5 112 GB/s January 2019

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

97 modelos que puede ejecutar

679 modelos en nuestro catálogo en conjunto

El modelo más grande que sostiene

DeciLM 6B

5.7B · Q3_K_M · 17.5 tok/s

Modelo más rápido

Gemma 3 QAT 1B

37.0 tok/s · 1B

¿Qué modelos de IA pueden ejecutarse en un Radeon RX 560X Mobile?

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.

97 modelos coinciden

Calculando
Cuantización Ajustar
37.0 tok/s

22–59 · baja confianza

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

22–59 · baja confianza

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

22–59 · baja confianza

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

22–59 · baja confianza

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

22–59 · baja confianza

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

22–59 · baja confianza

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

21–55 · baja confianza

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

20–54 · baja confianza

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

20–54 · baja confianza

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

20–54 · baja confianza

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

20–54 · baja confianza

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

19–49 · baja confianza

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

19–49 · baja confianza

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

19–49 · baja confianza

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

19–49 · baja confianza

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

18–48 · baja confianza

Llama 3.2 1B 1.2B Sep 2024 2.2 GB 54k tokens Q8_0 Cómodo
29.7 tok/s

18–47 · baja confianza

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

17–46 · baja confianza

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

17–46 · baja confianza

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

17–46 · baja confianza

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

17–46 · baja confianza

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

17–46 · baja confianza

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

17–46 · baja confianza

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

17–46 · baja confianza

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

17–46 · 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

Radeon RX 560X Mobile 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
4 GB
Ancho de banda de memoria
112 GB/s
Tipo de memoria
GDDR5
Ancho de bus de memoria
128 bit
Reloj de memoria
1.75 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
Polaris 31
Arquitectura
GCN 4.0
Generación
Polaris Mobile(RX M500X)
Fundición
GlobalFoundries
Tamaño del proceso
14 nm
Transistores
3 billion
Densidad de transistores
24,400 K/mm²
Tamaño de die
123 mm²
Paquete
BGA-769
Lanzado
9 January 2019

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
1.22 GHz
Reloj de impulso
1.22 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
896
Unidades de mapeo de texturas
56
Unidades de salida de renderizado
16
Caché L1
16 KB
Caché L2
1 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)
2.2 TFLOPS
Precisión simple (FP32)
2.2 TFLOPS
Doble precisión (FP64)
137 GFLOPS
Tasa de píxeles
20 GPixel/s
Tasa de textura
68 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)
65 W
Conectores de potencia
None
Interfaz de bus
PCIe 3.0 x16
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.

DirectX
12.0
OpenGL
4.6
Vulkan
1.3
OpenCL
2.1
Modelo de shader
6.7

Listados

Dónde comprar un Radeon RX 560X Mobile

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

Por qué la MEMORY es el número que importa aquí

Memoria

4 GB

Ancho de banda

112 GB/s

Modelo más grande

DeciLM 6B

Radeon RX 560X Mobile carga solo 4 GB de GDDR5. 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 3.6 GB.

El ancho de banda de VRAM alcanza 112 GB/s a través de un bus de 128 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.

Eso proviene de un reloj de memoria de 1.75 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.

El techo práctico es DeciLM 6B, 5.7B, comprimido a Q3_K_M y generando alrededor 17.5 tokens por segundo

El chip y cómo fue construido

Radeon RX 560X Mobile está construido en el GPU Polaris 31, usando la arquitectura GCN 4.0 desde AMD, como parte de la generación Polaris Mobile(RX M500X).

El chip es fabricado por GlobalFoundries, en un proceso de 14 nm, con un dado que mide 123 mm², sosteniendo 3 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 January 2019, aproximadamente 7.5585947616749 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

2.2 TFLOPS

FP64

137 GFLOPS

En papel Radeon RX 560X Mobile alcanza 2.2 TFLOPS a media precisión, y 2.2 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 137 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.

Las frecuencias funcionan desde una base de 1.22 GHz a un aumento de 1.22 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

Radeon RX 560X Mobile tiene una caché L1 de 16 KB, respaldado por una caché L2 de 1 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 896 Unidades de sombreado, 56 Unidades de mapeo de texturas, y 16 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

65 W

Radeon RX 560X Mobile está clasificado en 65 . 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 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 Radeon RX 560X Mobile

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 Qwen3.5-4B 4B · Q5_K_M · Feb 2026 16.5 tok/s
  2. 02 Voxtral Mini 4.7B · Q4_K_M · Jul 2025 18.2 tok/s
  3. 03 Typhoon 2.1 Gemma 4B 4B · Q4_K_M · May 2025 21.4 tok/s
  4. 04 Qwen3-4B 4B · Q3_K_M · Apr 2025 25.0 tok/s
  5. 05 Gemma 3 QAT 4B 4B · Q4_K_M · Apr 2025 21.4 tok/s
  6. 06 Gemma 3 4B 4B · Q4_K_M · Mar 2025 21.4 tok/s
  7. 07 Phi-4-Multimodal 5.6B · Q3_K_M · Mar 2025 17.8 tok/s
  8. 08 Minitron 4B 4.2B · Q4_K_M · Nov 2024 20.3 tok/s
  9. 09 XVERSE-MoE-A4.2B 4.2B · Q4_K_M · Apr 2024 20.3 tok/s
  10. 10 DeciLM 6B 5.7B · Q3_K_M · Sep 2023 17.5 tok/s

Los modelos de IA más rápidos en un Radeon RX 560X Mobile

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 37.0 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 37.0 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 37.0 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 37.0 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 37.0 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 37.0 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 34.3 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 33.6 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 33.6 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 33.6 tok/s

Paso a paso

Cómo calcular los tokens por segundo de un Radeon RX 560X Mobile

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 97 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

    Decide cuánto duran tus conversaciones.

    Establece el contexto a tu longitud de trabajo real. Las preguntas cortas casi no cuestan nada, pero un documento largo puede consumir una gran parte de 4 GB así que la configuración vale la pena ajustarla.

  3. 03

    Elige qué tan lejos comprimirás

    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

    Lee la velocidad y el rango

    Las velocidades vienen con barras de error por una razón. El mejor caso aquí es 37.0 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

    Tight significa que funciona hoy; comfortable significa que aún funciona cuando la conversación crece. Comparar lo que cada modelo necesita contra un disponible. 4 GB.

  6. 06

    Abre el modelo para comparar tarjetas

    Cada página del modelo repite este cálculo para todo el catálogo. Vale la pena echar un vistazo antes de decidir: muestra qué más ejecuta el mismo modelo, junto a Radeon RX 560X Mobile.

Respuestas

Radeon RX 560X Mobile — preguntas comunes

01

Radeon RX 560X Mobile— ¿cuándo fue lanzado?

Fue liberado en January 2019.

02

Radeon RX 560X Mobile— ¿Cuánta potencia utiliza?

La potencia nominal de la placa es 65 . 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.

03

Radeon RX 560X Mobile— cuánta caché tiene?

La caché L1 es 16 KB, y la caché L2 es 1 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.

04

Radeon RX 560X Mobile— ¿cuáles son sus TFLOPS?

Está calificado en 2.2 TFLOPS a media precisión y 2.2 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.

05

Radeon RX 560X Mobile— ¿Soporta CUDA?

No. CUDA es solo de NVIDIA, y esta es una tarjeta de AMD. Ejecuta modelos de lenguaje a través de ROCm, Vulkan o Metal dependiendo del software, que son menos maduros que la ruta CUDA — nuestras estimaciones aplican una penalización por eso.

06

Radeon RX 560X Mobile— ¿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.

07

Radeon RX 560X Mobile— ¿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 97 de los modelos que seguimos. Si eso es suficiente depende completamente de qué modelo quieras — la tabla anterior responde eso directamente.

08

Radeon RX 560X Mobile— ¿Puede ejecutar un modelo que no cabe en su VRAM?

Se puede dividir, con el desbordamiento mantenido en la memoria del sistema más allá de la tarjeta. 4 GB arrastra todo hacia abajo, y ninguna de las cifras en esta página lo asume.

09

¿Serían dos Radeon RX 560X Mobile ¿Las tarjetas serán dos veces más rápidas?

No. Una segunda tarjeta duplica la memoria a 8 GB de memoria combinada, a aproximadamente la misma velocidad de generación que uno.

10

Radeon RX 560X Mobile— ¿Qué modelos de IA puede ejecutar?

97 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.

11

Radeon RX 560X Mobile— ¿Cuál es el modelo de IA más grande que puede ejecutar?

El modelo más grande en nuestro catálogo que se ajusta es DeciLM 6B en 5.7B parámetros, comprimido a Q3_K_M. Genera aproximadamente 17.5 tokens por segundo y necesita aproximadamente 3.5 GB de la memoria de la tarjeta.

12

Radeon RX 560X Mobile— cuántos tokens por segundo produce?

Depende del modelo. El modelo más rápido que seguimos aquí es Gemma 3 QAT 1B a aproximadamente 37.0 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.

13

Radeon RX 560X Mobile— ¿Cuánta VRAM tiene?

Esta tarjeta tiene 4 GB de GDDR5. Alrededor de una décima es reservada por el tiempo de ejecución de inferencia y el controlador, dejando aproximadamente 3.6 GB disponible para un modelo y su conversación.

14

Radeon RX 560X Mobile— ¿Cuál es su ancho de banda de VRAM?

El ancho de banda de VRAM alcanza 112 GB/s a través de un bus de 128 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.

15

Radeon RX 560X Mobile— ¿qué tipo de memoria utiliza?

Utiliza GDDR5 funcionando a 1.75 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.

16

Radeon RX 560X Mobile— ¿Quién lo hace?

Este es un producto de AMD, con el chip fabricado por GlobalFoundries, en un proceso de 14 nm.

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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