Calcular el TPS del RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q 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
dots.llm1
142B · IQ4_XS · 13.1 tok/s
Modelo más rápido
Gemma 3 QAT 1B
758 tok/s · 1B
¿Qué modelos de IA pueden ejecutarse en un RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q?
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.
609 modelos coinciden
Calculando| Cuantización | Ajustar | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
758
tok/s
644–910 |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k tokens | Q8_0 | Cómodo |
|
758
tok/s
644–910 |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k tokens | Q8_0 | Cómodo |
|
758
tok/s
455–1,213 · baja confianza |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
|
758
tok/s
455–1,213 · baja confianza |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
|
758
tok/s
455–1,213 · baja confianza |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
|
758
tok/s
455–1,213 · baja confianza |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
|
702
tok/s
421–1,123 · baja confianza |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
|
689
tok/s
414–1,103 · baja confianza |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
|
689
tok/s
414–1,103 · baja confianza |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
|
689
tok/s
414–1,103 · baja confianza |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
|
689
tok/s
414–1,103 · baja confianza |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
|
632
tok/s
379–1,011 · baja confianza |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
|
632
tok/s
379–1,011 · baja confianza |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
|
632
tok/s
379–1,011 · baja confianza |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
|
632
tok/s
379–1,011 · baja confianza |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
|
616
tok/s
524–740 |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k tokens | Q8_0 | Cómodo |
|
608
tok/s
365–972 · baja confianza |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
|
583
tok/s
350–933 · baja confianza |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
|
583
tok/s
350–933 · baja confianza |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
|
583
tok/s
350–933 · baja confianza |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
|
583
tok/s
350–933 · baja confianza |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
|
583
tok/s
350–933 · baja confianza |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
|
583
tok/s
350–933 · baja confianza |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
|
583
tok/s
350–933 · baja confianza |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
|
583
tok/s
350–933 · 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
RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q 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
- 96 GB
- Ancho de banda de memoria
- 1,790 GB/s
- Tipo de memoria
- GDDR7
- Ancho de bus de memoria
- 512 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
- GB202
- Arquitectura
- Blackwell 2.0
- Generación
- Blackwell PRO W(x000)
- Fundición
- TSMC
- Tamaño del proceso
- 5 nm
- Transistores
- 92.2 billion
- Densidad de transistores
- 122,900 K/mm²
- Tamaño de die
- 750 mm²
- Lanzado
- 18 March 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
- 1.04 GHz
- Reloj de impulso
- 2.28 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
- 24,064
- Unidades de mapeo de texturas
- 752
- Unidades de salida de renderizado
- 192
- Multiprocesadores de streaming
- 188
- Núcleos Tensor
- 752
- Núcleos de trazado de rayos
- 188
- Caché L1
- 128 KB
- Caché L2
- 128 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)
- 109.7 TFLOPS
- Precisión simple (FP32)
- 109.7 TFLOPS
- Doble precisión (FP64)
- 1.7 TFLOPS
- Tasa de píxeles
- 438 GPixel/s
- Tasa de textura
- 1,715 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)
- 300 W
- Suministro de energía sugerido
- 700 W
- Conectores de potencia
- 1x 16-pin
- Interfaz de bus
- PCIe 5.0 x16
- Ancho de ranura
- Dual-slot
- Dimensiones
- 267 mm × 40 mm
- Mostrar salidas
- 4x DisplayPort 2.1b
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 RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q
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
Capacidad y ancho de banda
Memoria
96 GB
Ancho de banda
1,790 GB/s
Modelo más grande
dots.llm1
RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q sostiene 96 GB de GDDR7. Eso lo coloca en la clase de hardware que sostiene los modelos de open-weight más grandes sin dividirlos entre máquinas. Un tiempo de ejecución de inferencia puede alcanzar aproximadamente 86.4 GB.
El ancho de banda de VRAM alcanza 1,790 GB/s a través de un bus de 512 bits. Generar un token significa leer cada peso una vez, por lo que esa cifra marca el ritmo más que cualquier otro número aquí, y a este nivel el texto llega más rápido de lo que la mayoría de las personas leen.
El ancho de banda es la frecuencia multiplicada por el ancho del bus, y esta tarjeta tiene su memoria a 1.75 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 dots.llm1, 142B, comprimido a IQ4_XS y generando alrededor 13.1 tokens por segundo
El chip y cómo fue construido
RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q está construido en el GPU GB202, usando la arquitectura Blackwell 2.0 desde NVIDIA, como parte de la generación Blackwell PRO W(x000).
El chip es fabricado por TSMC, en un proceso de 5 nm, con un dado que mide 750 mm², sosteniendo 92.2 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 March 2025, aproximadamente 1.3722794276504 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
109.7 TFLOPS
FP64
1.7 TFLOPS
Núcleos Tensor
752
En papel RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q alcanza 109.7 TFLOPS a media precisión, y 109.7 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 1.7 TFLOPS. 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 752 Núcleos Tensor a través 188 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 1.04 GHz a un aumento de 2.28 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
RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q tiene una caché L1 de 128 KB, respaldado por una caché L2 de 128 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 24,064 Unidades de sombreado, 752 Unidades de mapeo de texturas, y 192 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
300 W
RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q está clasificado en 300 , y la fuente de alimentación del sistema sugerida es 700 . 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 16-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 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 RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q
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 RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q
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 RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q
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
Busca el modelo que deseas
La tabla enumera 609 modelos que la tarjeta maneja. El cuadro de búsqueda acepta un nombre o un tamaño como 27b, que coincide con el conteo de parámetros.
-
02
Ajusta el contexto a tu trabajo
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 96 GB a menudo es lo que lleva a un gran modelo al límite.
-
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.
-
04
Lee la velocidad y el rango
Cada velocidad es una estimación para una sola conversación, con un rango por debajo de ella. El extremo superior aquí es 758 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. 96 GB.
-
06
Abre el modelo para comparar tarjetas
Seguir un modelo hasta su propia página lista todo el hardware que puede ejecutarlo, para que puedas ver cómo se compara con RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q.
Respuestas
RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q — preguntas comunes
RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q— ¿cuáles son sus TFLOPS?
Está calificado en 109.7 TFLOPS a media precisión y 109.7 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.
RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q— ¿Cuántos núcleos Tensor tiene?
Tiene 752 Núcleos Tensor a través 188 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.
RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q— ¿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.
RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q— ¿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.
RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q— ¿Es bueno para ejecutar modelos de IA locales?
Su VRAM es lo suficientemente grande para modelos que la mayoría del hardware de escritorio no puede tocar y su ancho de banda es lo suficientemente alto para generar texto más rápido de lo que la mayoría de las personas leen. En total, se ejecuta 609 de los modelos que seguimos. Si eso es suficiente depende completamente de qué modelo quieras — la tabla anterior responde eso directamente.
RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q— ¿Puede ejecutar un modelo que no cabe en su VRAM?
Solo parcialmente. Capas más allá de la tarjeta. 96 GB es posible y generalmente una falsa economía: la parte de memoria del sistema es lo suficientemente lenta como para dominar el resultado.
¿Serían dos RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q ¿Las tarjetas serán dos veces más rápidas?
Emparejarlos compra margen en lugar de ritmo: 192 GB trabajar con en lugar de el doble de tokens por segundo — cada cifra aquí es para una sola tarjeta.
RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q— ¿Qué modelos de IA puede ejecutar?
609 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.
RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q— ¿Cuál es el modelo de IA más grande que puede ejecutar?
El modelo más grande en nuestro catálogo que se ajusta es dots.llm1 en 142B parámetros, comprimido a IQ4_XS. Genera aproximadamente 13.1 tokens por segundo y necesita aproximadamente 78.3 GB de la memoria de la tarjeta.
RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q— cuántos tokens por segundo produce?
Depende del modelo. El modelo más rápido que seguimos aquí es Gemma 3 QAT 1B a aproximadamente 758 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.
RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q— ¿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 113 tokens por segundo
RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q— ¿Puede ejecutarse? 13B modelos?
Sí. Por ejemplo, se ejecuta. DeepSeekMoE-16B en Q8_0, usando alrededor 17.5 GB de VRAM y generando alrededor 263 tokens por segundo
RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q— ¿Puede ejecutarse? 30B modelos?
Sí. Por ejemplo, se ejecuta. ERNIE-4.5-VL-28B-A3B en Q8_0, usando alrededor 29.2 GB de VRAM y generando alrededor 150 tokens por segundo
RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q— ¿Puede ejecutarse? 70B modelos?
Sí. Por ejemplo, se ejecuta. Qwen3-Coder-Next en Q8_0, usando alrededor 80.7 GB de VRAM y generando alrededor 52.7 tokens por segundo
RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q— ¿Cuánta VRAM tiene?
Esta tarjeta tiene 96 GB de GDDR7. Alrededor de una décima es reservada por el tiempo de ejecución de inferencia y el controlador, dejando aproximadamente 86.4 GB disponible para un modelo y su conversación.
RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q— ¿Cuál es su ancho de banda de VRAM?
El ancho de banda de VRAM alcanza 1,790 GB/s a través de un bus de 512 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.
RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q— ¿qué tipo de memoria utiliza?
Utiliza GDDR7 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.
RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q— ¿Quién lo hace?
Este es un producto de NVIDIA, con el chip fabricado por TSMC, en un proceso de 5 nm.
RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q— ¿cuándo fue lanzado?
Fue liberado en March 2025.
RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q— ¿Cuánta potencia utiliza?
La potencia nominal de la placa es 300 , y la fuente de alimentación del sistema sugerida es 700 . 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.
RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q— cuánta caché tiene?
La caché L1 es 128 KB, y la caché L2 es 128 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..