Calcular el TPS del Radeon RX 6600 LE en modelos locales de IA

AMD 8 GB GDDR6 224 GB/s December 2023

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

337 modelos que puede ejecutar

679 modelos en nuestro catálogo en conjunto

El modelo más grande que sostiene

Baichuan 1-13B

13.3B · Q3_K_M · 15.1 tok/s

Modelo más rápido

Gemma 3 QAT 1B

74.0 tok/s · 1B

¿Qué modelos de IA pueden ejecutarse en un Radeon RX 6600 LE?

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.

337 modelos coinciden

Calculando
Cuantización Ajustar
74.0 tok/s

44–118 · baja confianza

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

44–118 · baja confianza

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

44–118 · baja confianza

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

44–118 · baja confianza

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

44–118 · baja confianza

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

44–118 · baja confianza

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

41–110 · baja confianza

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

40–108 · baja confianza

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

40–108 · baja confianza

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

40–108 · baja confianza

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

40–108 · baja confianza

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

37–99 · baja confianza

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

37–99 · baja confianza

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

37–99 · baja confianza

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

37–99 · baja confianza

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

36–96 · baja confianza

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

36–95 · baja confianza

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

34–91 · baja confianza

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

34–91 · baja confianza

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

34–91 · baja confianza

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

34–91 · baja confianza

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

34–91 · baja confianza

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

34–91 · baja confianza

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

34–91 · baja confianza

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

34–91 · 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 6600 LE 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
8 GB
Ancho de banda de memoria
224 GB/s
Tipo de memoria
GDDR6
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
Navi 23
Arquitectura
RDNA 2.0
Generación
Navi II(RX 6000)
Fundición
TSMC
Tamaño del proceso
7 nm
Transistores
11.1 billion
Densidad de transistores
46,700 K/mm²
Tamaño de die
237 mm²
Paquete
BGA-1269
Lanzado
8 December 2023

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
1.63 GHz
Reloj de impulso
2.5 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
1,792
Unidades de mapeo de texturas
112
Unidades de salida de renderizado
64
Núcleos de trazado de rayos
28
Caché L1
128 KB
Caché L2
2 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)
17.9 TFLOPS
Precisión simple (FP32)
8.9 TFLOPS
Doble precisión (FP64)
558.9 GFLOPS
Tasa de píxeles
160 GPixel/s
Tasa de textura
279 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)
132 W
Suministro de energía sugerido
300 W
Conectores de potencia
1x 8-pin
Interfaz de bus
PCIe 4.0 x8
Ancho de ranura
Dual-slot
Dimensiones
190 mm × 40 mm
Mostrar salidas
1x HDMI 2.1, 3x DisplayPort 1.4a

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
12.2
OpenGL
4.6
Vulkan
1.4
OpenCL
2.1
Modelo de shader
6.8

Listados

Dónde comprar un Radeon RX 6600 LE

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

8 GB

Ancho de banda

224 GB/s

Modelo más grande

Baichuan 1-13B

Radeon RX 6600 LE carga solo 8 GB de GDDR6. 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 7.2 GB.

El ancho de banda de VRAM alcanza 224 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.

En la práctica, esa combinación alcanza un máximo de Baichuan 1-13B, 13.3B, comprimido a Q3_K_M y generando alrededor 15.1 tokens por segundo

El chip y cómo fue construido

Radeon RX 6600 LE está construido en el GPU Navi 23, usando la arquitectura RDNA 2.0 desde AMD, como parte de la generación Navi II(RX 6000).

El chip es fabricado por TSMC, en un proceso de 7 nm, con un dado que mide 237 mm², sosteniendo 11.1 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 December 2023, aproximadamente 2.6462657191184 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

17.9 TFLOPS

FP64

558.9 GFLOPS

En papel Radeon RX 6600 LE alcanza 17.9 TFLOPS a media precisión, y 8.9 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 558.9 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 1.63 GHz a un aumento de 2.5 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 6600 LE tiene una caché L1 de 128 KB, respaldado por una caché L2 de 2 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 1,792 Unidades de sombreado, 112 Unidades de mapeo de texturas, y 64 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

132 W

Radeon RX 6600 LE está clasificado en 132 , y la fuente de alimentación del sistema sugerida es 300 . 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 190 mm largo, y necesita 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 4.0 x8. 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 6600 LE

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 OLMo 2 Furious 13B 13B · Q3_K_M · Dec 2024 15.4 tok/s
  2. 02 Cambrian-1-13B 13B · Q3_K_M · Jun 2024 15.4 tok/s
  3. 03 Fugaku-LLM 13B · Q3_K_M · May 2024 15.4 tok/s
  4. 04 OpenThaiGPT v1.0.0 (13B) 13.1B · Q3_K_M · Apr 2024 15.2 tok/s
  5. 05 Aya 13B · Q3_K_M · Feb 2024 15.4 tok/s
  6. 06 Elyza 13B · Q3_K_M · Dec 2023 15.4 tok/s
  7. 07 NexusRaven-V2 13B · Q3_K_M · Dec 2023 15.4 tok/s
  8. 08 Baize-v2-13B (白泽) 13B · Q3_K_M · Dec 2023 15.4 tok/s
  9. 09 Stockmark-13B 13.2B · Q3_K_M · Oct 2023 15.1 tok/s
  10. 10 Baichuan 1-13B 13.3B · Q3_K_M · Jul 2023 15.1 tok/s

Los modelos de IA más rápidos en un Radeon RX 6600 LE

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 74.0 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 74.0 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 74.0 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 74.0 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 74.0 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 74.0 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 68.5 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 67.3 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 67.3 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 67.3 tok/s

Paso a paso

Cómo calcular los tokens por segundo de un Radeon RX 6600 LE

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 337 modelos que la tarjeta maneja. El cuadro de búsqueda acepta un nombre o un tamaño como 27b, que coincide con el conteo de parámetros.

  2. 02

    Ajusta el contexto a tu trabajo

    Las conversaciones más largas cuestan memoria además de los pesos. En contra 8 GB así que la configuración vale la pena ajustarla.

  3. 03

    Establece una calidad mínima si necesitas una.

    Por defecto, la tabla selecciona la copia menos comprimida que cabe. Establecer un límite elimina modelos que solo califican a través de una compresión fuerte.

  4. 04

    Toma el rango como la respuesta

    Las cifras son calculadas, no medidas. El resultado más rápido en esta tarjeta es 74.0 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

    Verifica el margen antes de decidir

    Tight significa que funciona hoy; comfortable significa que aún funciona cuando la conversación crece. Comparar lo que cada modelo necesita contra un disponible. 8 GB.

  6. 06

    Abre el modelo para comparar tarjetas

    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 Radeon RX 6600 LE.

Respuestas

Radeon RX 6600 LE — preguntas comunes

01

Radeon RX 6600 LE— cuánta caché tiene?

La caché L1 es 128 KB, y la caché L2 es 2 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.

02

Radeon RX 6600 LE— ¿cuáles son sus TFLOPS?

Está calificado en 17.9 TFLOPS a media precisión y 8.9 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.

03

Radeon RX 6600 LE— ¿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.

04

Radeon RX 6600 LE— ¿Qué interfaz de bus utiliza?

Utiliza PCIe 4.0 x8. 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

Radeon RX 6600 LE— ¿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 337 de los modelos que seguimos. Si eso es suficiente depende completamente de qué modelo quieras — la tabla anterior responde eso directamente.

06

Radeon RX 6600 LE— ¿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. 8 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 Radeon RX 6600 LE ¿Las tarjetas serán dos veces más rápidas?

La capacidad se suma, el rendimiento no. Dos de ellos te dan 16 GB que te permite mantener modelos que ninguno podría sostener solo, pero la generación no se divide de esa manera. Estas cifras describen una tarjeta.

08

Radeon RX 6600 LE— ¿Qué modelos de IA puede ejecutar?

337 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

Radeon RX 6600 LE— ¿Cuál es el modelo de IA más grande que puede ejecutar?

El modelo más grande en nuestro catálogo que se ajusta es Baichuan 1-13B en 13.3B parámetros, comprimido a Q3_K_M. Genera aproximadamente 15.1 tokens por segundo y necesita aproximadamente 7.2 GB de la memoria de la tarjeta.

10

Radeon RX 6600 LE— cuántos tokens por segundo produce?

Depende del modelo. El modelo más rápido que seguimos aquí es Gemma 3 QAT 1B a aproximadamente 74.0 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.

11

Radeon RX 6600 LE— ¿Puede ejecutarse? 7B modelos?

Sí. Por ejemplo, se ejecuta. MetaMath 7B (LLaMa finetune) en Q4_K_M, usando alrededor 6.5 GB de VRAM y generando alrededor 24.4 tokens por segundo

12

Radeon RX 6600 LE— ¿Puede ejecutarse? 13B modelos?

Sí. Por ejemplo, se ejecuta. Gemma 4 12B en Q3_K_M, usando alrededor 6.5 GB de VRAM y generando alrededor 16.7 tokens por segundo

13

Radeon RX 6600 LE— ¿Cuánta VRAM tiene?

Esta tarjeta tiene 8 GB de GDDR6. Alrededor de una décima es reservada por el tiempo de ejecución de inferencia y el controlador, dejando aproximadamente 7.2 GB disponible para un modelo y su conversación.

14

Radeon RX 6600 LE— ¿Cuál es su ancho de banda de VRAM?

El ancho de banda de VRAM alcanza 224 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 6600 LE— ¿qué tipo de memoria utiliza?

Utiliza GDDR6 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 6600 LE— ¿Quién lo hace?

Este es un producto de AMD, con el chip fabricado por TSMC, en un proceso de 7 nm.

17

Radeon RX 6600 LE— ¿cuándo fue lanzado?

Fue liberado en December 2023.

18

Radeon RX 6600 LE— ¿Cuánta potencia utiliza?

La potencia nominal de la placa es 132 , y la fuente de alimentación del sistema sugerida es 300 . 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.

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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