Calcular el TPS del Steam Deck OLED GPU en modelos locales de IA
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
679 modelos en nuestro catálogo en conjunto
El modelo más grande que sostiene
Nemotron 3-Nano-30B-A3B
31.6B · Q3_K_M · 27.6 tok/s
Modelo más rápido
Gemma 3 QAT 1B
58.1 tok/s · 1B
¿Qué modelos de IA pueden ejecutarse en un Steam Deck OLED GPU?
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.
432 modelos coinciden
Calculando| Cuantización | Ajustar | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
58.1
tok/s
35–93 · baja confianza |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k tokens | Q8_0 | Cómodo |
|
58.1
tok/s
35–93 · baja confianza |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k tokens | Q8_0 | Cómodo |
|
58.1
tok/s
35–93 · baja confianza |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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58.1
tok/s
35–93 · baja confianza |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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58.1
tok/s
35–93 · baja confianza |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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58.1
tok/s
35–93 · baja confianza |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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53.8
tok/s
32–86 · baja confianza |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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52.9
tok/s
32–85 · baja confianza |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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52.9
tok/s
32–85 · baja confianza |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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52.9
tok/s
32–85 · baja confianza |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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52.9
tok/s
32–85 · baja confianza |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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48.5
tok/s
29–78 · baja confianza |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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48.5
tok/s
29–78 · baja confianza |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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48.5
tok/s
29–78 · baja confianza |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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48.5
tok/s
29–78 · baja confianza |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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47.3
tok/s
28–76 · baja confianza |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k tokens | Q8_0 | Cómodo |
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46.6
tok/s
28–75 · baja confianza |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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44.7
tok/s
27–72 · baja confianza |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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44.7
tok/s
27–72 · baja confianza |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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44.7
tok/s
27–72 · baja confianza |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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44.7
tok/s
27–72 · baja confianza |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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44.7
tok/s
27–72 · baja confianza |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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44.7
tok/s
27–72 · baja confianza |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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44.7
tok/s
27–72 · baja confianza |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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44.7
tok/s
27–72 · 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
Steam Deck OLED GPU 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
- 16 GB
- Ancho de banda de memoria
- 176 GB/s
- Tipo de memoria
- LPDDR5
- Ancho de bus de memoria
- 128 bit
- Reloj de memoria
- 1.38 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
- Sephiroth
- Arquitectura
- RDNA 2.0
- Generación
- Console GPU(Valve)
- Fundición
- TSMC
- Tamaño del proceso
- 6 nm
- Transistores
- 2.4 billion
- Densidad de transistores
- 18,300 K/mm²
- Tamaño de die
- 131 mm²
- Lanzado
- 9 November 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 GHz
- Reloj de impulso
- 1.6 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
- 512
- Unidades de mapeo de texturas
- 32
- Unidades de salida de renderizado
- 16
- Núcleos de trazado de rayos
- 8
- Caché L1
- 128 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)
- 3.3 TFLOPS
- Precisión simple (FP32)
- 1.6 TFLOPS
- Doble precisión (FP64)
- 102.4 GFLOPS
- Tasa de píxeles
- 26 GPixel/s
- Tasa de textura
- 51 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)
- 15 W
- Dimensiones
- 298 mm × 49 mm
- Mostrar salidas
- 1x USB Type-C
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
- 1.3
- OpenCL
- 2.0
- Modelo de shader
- 6.8
Listados
Dónde comprar un Steam Deck OLED GPU
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
16 GB
Ancho de banda
176 GB/s
Modelo más grande
Nemotron 3-Nano-30B-A3B
Steam Deck OLED GPU lleva 16 GB de LPDDR5. Eso llega cómodamente a modelos pequeños y medianos, aunque los más grandes se quedan fuera de alcance sin dividirlos. La sobrecarga del controlador deja aproximadamente 14.4 GB.
El ancho de banda de VRAM alcanza 176 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.
El ancho de banda es la frecuencia multiplicada por el ancho del bus, y esta tarjeta tiene su memoria a 1.38 GHz. Ambas mitades importan, y ninguna es visible en un benchmark de juegos.
El techo práctico es Nemotron 3-Nano-30B-A3B, 31.6B, comprimido a Q3_K_M y generando alrededor 27.6 tokens por segundo
El chip y cómo fue construido
Steam Deck OLED GPU está construido en el GPU Sephiroth, usando la arquitectura RDNA 2.0 desde AMD, como parte de la generación Console GPU(Valve).
El chip es fabricado por TSMC, en un proceso de 6 nm, con un dado que mide 131 mm², sosteniendo 2.4 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 November 2023, aproximadamente 2.7258682699033 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
3.3 TFLOPS
FP64
102.4 GFLOPS
En papel Steam Deck OLED GPU alcanza 3.3 TFLOPS a media precisión, y 1.6 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 102.4 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 GHz a un aumento de 1.6 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
Steam Deck OLED GPU tiene una caché L1 de 128 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 512 Unidades de sombreado, 32 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
15 W
Steam Deck OLED GPU está clasificado en 15 . 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.
medir 298 mm largo. 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.
Los extremos
Los modelos de IA más grandes que se ejecutan en una Steam Deck OLED GPU
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..
Los modelos de IA más rápidos en un Steam Deck OLED GPU
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..
Paso a paso
Cómo calcular los tokens por segundo de un Steam Deck OLED GPU
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..
-
01
Encuentra el modelo en la tabla.
La tabla enumera 432 modelos que esta tarjeta ejecuta. La búsqueda reduce la lista por nombre o por tamaño.
-
02
Decide cuánto duran tus conversaciones.
Las conversaciones más largas cuestan memoria además de los pesos. En contra 16 GB a menudo es lo que lleva a un gran modelo al límite.
-
03
Fija la comparación a un nivel de calidad
Cada modelo se muestra con la mejor compresión que esta tarjeta puede mantener. Una calidad mínima oculta aquellos que solo caben al ser comprimidos más de lo que aceptarías.
-
04
Mira el rango, no solo el número
Las velocidades vienen con barras de error por una razón. El mejor caso aquí es 58.1 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.
-
05
Revise la columna de memoria antes de comprometerse
Tight significa que funciona hoy; comfortable significa que aún funciona cuando la conversación crece. Comparar lo que cada modelo necesita contra un disponible. 16 GB.
-
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 Steam Deck OLED GPU.
Respuestas
Steam Deck OLED GPU — preguntas comunes
Steam Deck OLED GPU— ¿Cuál es el modelo de IA más grande que puede ejecutar?
El modelo más grande en nuestro catálogo que se ajusta es Nemotron 3-Nano-30B-A3B en 31.6B parámetros, comprimido a Q3_K_M. Genera aproximadamente 27.6 tokens por segundo y necesita aproximadamente 14.4 GB de la memoria de la tarjeta.
Steam Deck OLED GPU— cuántos tokens por segundo produce?
Depende del modelo. El modelo más rápido que seguimos aquí es Gemma 3 QAT 1B a aproximadamente 58.1 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.
Steam Deck OLED GPU— ¿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 8.7 tokens por segundo
Steam Deck OLED GPU— ¿Puede ejecutarse? 13B modelos?
Sí. Por ejemplo, se ejecuta. DeepSeekMoE-16B en Q6_K, usando alrededor 13.7 GB de VRAM y generando alrededor 29.3 tokens por segundo
Steam Deck OLED GPU— ¿Puede ejecutarse? 30B modelos?
Sí. Por ejemplo, se ejecuta. ERNIE-4.5-VL-28B-A3B en Q3_K_M, usando alrededor 12.9 GB de VRAM y generando alrededor 31.1 tokens por segundo
Steam Deck OLED GPU— ¿Cuánta VRAM tiene?
Esta tarjeta tiene 16 GB de LPDDR5. Alrededor de una décima es reservada por el tiempo de ejecución de inferencia y el controlador, dejando aproximadamente 14.4 GB disponible para un modelo y su conversación.
Steam Deck OLED GPU— ¿Cuál es su ancho de banda de VRAM?
El ancho de banda de VRAM alcanza 176 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.
Steam Deck OLED GPU— ¿qué tipo de memoria utiliza?
Utiliza LPDDR5 funcionando a 1.38 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.
Steam Deck OLED GPU— ¿Quién lo hace?
Este es un producto de AMD, con el chip fabricado por TSMC, en un proceso de 6 nm.
Steam Deck OLED GPU— ¿cuándo fue lanzado?
Fue liberado en November 2023.
Steam Deck OLED GPU— ¿Cuánta potencia utiliza?
La potencia nominal de la placa es 15 . 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.
Steam Deck OLED GPU— cuánta caché tiene?
La caché L1 es 128 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.
Steam Deck OLED GPU— ¿cuáles son sus TFLOPS?
Está calificado en 3.3 TFLOPS a media precisión y 1.6 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.
Steam Deck OLED GPU— ¿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.
Steam Deck OLED GPU— ¿Es bueno para ejecutar modelos de IA locales?
Su memoria cubre modelos pequeños y medianos, aunque los más grandes están fuera de alcance, aunque su ancho de banda significa que la generación se sentirá lenta en modelos más grandes. En total, se ejecuta 432 de los modelos que seguimos. Si eso es suficiente depende completamente de qué modelo quieras — la tabla anterior responde eso directamente.
Steam Deck OLED GPU— ¿Puede ejecutar un modelo que no cabe en su VRAM?
Solo parcialmente. Capas más allá de la tarjeta. 16 GB arrastra todo hacia abajo, y ninguna de las cifras en esta página lo asume.
¿Serían dos Steam Deck OLED GPU ¿Las tarjetas serán dos veces más rápidas?
La capacidad se suma, el rendimiento no. Dos de ellos te dan 32 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.
Steam Deck OLED GPU— ¿Qué modelos de IA puede ejecutar?
432 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.
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..