Calcular el TPS del GeForce RTX 5060 Mobile en modelos locales de IA

NVIDIA 8 GB GDDR7 384 GB/s May 2025

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 · 33.1 tok/s

Modelo más rápido

Gemma 3 QAT 1B

163 tok/s · 1B

¿Qué modelos de IA pueden ejecutarse en un GeForce RTX 5060 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.

337 modelos coinciden

Calculando
Cuantización Ajustar
163 tok/s

138–195

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

138–195

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

98–260 · baja confianza

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

98–260 · baja confianza

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

98–260 · baja confianza

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

98–260 · baja confianza

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

90–241 · baja confianza

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

89–237 · baja confianza

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

89–237 · baja confianza

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

89–237 · baja confianza

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

89–237 · baja confianza

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

81–217 · baja confianza

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

81–217 · baja confianza

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

81–217 · baja confianza

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

81–217 · baja confianza

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

112–159

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

78–209 · baja confianza

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

75–200 · baja confianza

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

75–200 · baja confianza

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

75–200 · baja confianza

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

75–200 · baja confianza

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

75–200 · baja confianza

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

75–200 · baja confianza

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

75–200 · baja confianza

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

75–200 · 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

GeForce RTX 5060 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
8 GB
Ancho de banda de memoria
384 GB/s
Tipo de memoria
GDDR7
Ancho de bus de memoria
128 bit
Reloj de memoria
1.5 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
GB206
Arquitectura
Blackwell 2.0
Generación
GeForce 50 Mobile
Fundición
TSMC
Tamaño del proceso
5 nm
Transistores
21.9 billion
Densidad de transistores
121,000 K/mm²
Tamaño de die
181 mm²
Lanzado
20 May 2025

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
952 MHz
Reloj de impulso
1.46 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
3,328
Unidades de mapeo de texturas
104
Unidades de salida de renderizado
48
Multiprocesadores de streaming
26
Núcleos Tensor
104
Núcleos de trazado de rayos
26
Caché L1
128 KB
Caché L2
32 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)
9.7 TFLOPS
Precisión simple (FP32)
9.7 TFLOPS
Doble precisión (FP64)
151.3 GFLOPS
Tasa de píxeles
70 GPixel/s
Tasa de textura
151 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)
45 W
Conectores de potencia
None
Interfaz de bus
PCIe 5.0 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.

Capacidad de computación CUDA
12.0
DirectX
12.2
OpenGL
4.6
Vulkan
1.4
OpenCL
3.0
Modelo de shader
6.8

Listados

Dónde comprar un GeForce RTX 5060 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

Lo que significa el subsistema de memoria para la IA

Memoria

8 GB

Ancho de banda

384 GB/s

Modelo más grande

Baichuan 1-13B

GeForce RTX 5060 Mobile carga solo 8 GB de GDDR7. 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 384 GB/s a través de un bus de 128 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 1.5 GHz. Es por eso que los recuentos de núcleos predicen la velocidad de generación tan mal.

En la práctica, esa combinación alcanza un máximo de Baichuan 1-13B, 13.3B, comprimido a Q3_K_M y generando alrededor 33.1 tokens por segundo

El chip y cómo fue construido

GeForce RTX 5060 Mobile está construido en el GPU GB206, usando la arquitectura Blackwell 2.0 desde NVIDIA, como parte de la generación GeForce 50 Mobile.

El chip es fabricado por TSMC, en un proceso de 5 nm, con un dado que mide 181 mm², sosteniendo 21.9 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 May 2025, aproximadamente 1.1996827191745 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

9.7 TFLOPS

FP64

151.3 GFLOPS

Núcleos Tensor

104

En papel GeForce RTX 5060 Mobile alcanza 9.7 TFLOPS a media precisión, y 9.7 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 151.3 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 104 Núcleos Tensor a través 26 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 952 MHz a un aumento de 1.46 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

GeForce RTX 5060 Mobile tiene una caché L1 de 128 KB, respaldado por una caché L2 de 32 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 3,328 Unidades de sombreado, 104 Unidades de mapeo de texturas, y 48 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

45 W

GeForce RTX 5060 Mobile está clasificado en 45 . 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 5.0 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 GeForce RTX 5060 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 OLMo 2 Furious 13B 13B · Q3_K_M · Dec 2024 33.8 tok/s
  2. 02 Cambrian-1-13B 13B · Q3_K_M · Jun 2024 33.8 tok/s
  3. 03 Fugaku-LLM 13B · Q3_K_M · May 2024 33.8 tok/s
  4. 04 OpenThaiGPT v1.0.0 (13B) 13.1B · Q3_K_M · Apr 2024 33.5 tok/s
  5. 05 Aya 13B · Q3_K_M · Feb 2024 33.8 tok/s
  6. 06 Elyza 13B · Q3_K_M · Dec 2023 33.8 tok/s
  7. 07 NexusRaven-V2 13B · Q3_K_M · Dec 2023 33.8 tok/s
  8. 08 Baize-v2-13B (白泽) 13B · Q3_K_M · Dec 2023 33.8 tok/s
  9. 09 Stockmark-13B 13.2B · Q3_K_M · Oct 2023 33.3 tok/s
  10. 10 Baichuan 1-13B 13.3B · Q3_K_M · Jul 2023 33.1 tok/s

Los modelos de IA más rápidos en un GeForce RTX 5060 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 163 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 163 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 163 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 163 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 163 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 163 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 151 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 148 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 148 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 148 tok/s

Paso a paso

Cómo calcular los tokens por segundo de un GeForce RTX 5060 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

    Encuentra el modelo en la tabla.

    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

    Decide cuánto duran tus conversaciones.

    Arrastre el control deslizante a la longitud de conversación en la que planea trabajar. La caché crece con la conversación, y contra una tarjeta que sostiene 8 GB así que la configuración vale la pena ajustarla.

  3. 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.

  4. 04

    Toma el rango como la respuesta

    Cada velocidad es una estimación para una sola conversación, con un rango por debajo de ella. El extremo superior aquí es 163 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

    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. 8 GB.

  6. 06

    Verificar con otro hardware

    Seguir un modelo hasta su propia página lista todo el hardware que puede ejecutarlo, para que puedas ver cómo se compara con GeForce RTX 5060 Mobile.

Respuestas

GeForce RTX 5060 Mobile — preguntas comunes

01

GeForce RTX 5060 Mobile— ¿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 33.1 tokens por segundo y necesita aproximadamente 7.2 GB de la memoria de la tarjeta.

02

GeForce RTX 5060 Mobile— cuántos tokens por segundo produce?

Depende del modelo. El modelo más rápido que seguimos aquí es Gemma 3 QAT 1B a aproximadamente 163 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.

03

GeForce RTX 5060 Mobile— ¿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 53.6 tokens por segundo

04

GeForce RTX 5060 Mobile— ¿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 36.7 tokens por segundo

05

GeForce RTX 5060 Mobile— ¿Cuánta VRAM tiene?

Esta tarjeta tiene 8 GB de GDDR7. 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.

06

GeForce RTX 5060 Mobile— ¿Cuál es su ancho de banda de VRAM?

El ancho de banda de VRAM alcanza 384 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.

07

GeForce RTX 5060 Mobile— ¿qué tipo de memoria utiliza?

Utiliza GDDR7 funcionando a 1.5 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.

08

GeForce RTX 5060 Mobile— ¿Quién lo hace?

Este es un producto de NVIDIA, con el chip fabricado por TSMC, en un proceso de 5 nm.

09

GeForce RTX 5060 Mobile— ¿cuándo fue lanzado?

Fue liberado en May 2025.

10

GeForce RTX 5060 Mobile— ¿Cuánta potencia utiliza?

La potencia nominal de la placa es 45 . 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.

11

GeForce RTX 5060 Mobile— cuánta caché tiene?

La caché L1 es 128 KB, y la caché L2 es 32 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.

12

GeForce RTX 5060 Mobile— ¿cuáles son sus TFLOPS?

Está calificado en 9.7 TFLOPS a media precisión y 9.7 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.

13

GeForce RTX 5060 Mobile— ¿Cuántos núcleos Tensor tiene?

Tiene 104 Núcleos Tensor a través 26 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.

14

GeForce RTX 5060 Mobile— ¿Soporta CUDA?

Sí. Informa sobre la capacidad de cómputo CUDA. 12.0. 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.

15

GeForce RTX 5060 Mobile— ¿Qué interfaz de bus utiliza?

Utiliza PCIe 5.0 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.

16

GeForce RTX 5060 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 337 de los modelos que seguimos. Si eso es suficiente depende completamente de qué modelo quieras — la tabla anterior responde eso directamente.

17

GeForce RTX 5060 Mobile— ¿Puede ejecutar un modelo que no cabe en su VRAM?

Descarga 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.

18

¿Serían dos GeForce RTX 5060 Mobile ¿Las tarjetas serán dos veces más rápidas?

No. Una segunda tarjeta duplica la memoria a 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.

19

GeForce RTX 5060 Mobile— ¿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.

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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