Calcola il TPS del Steam Deck OLED GPU sui modelli locali di AI
Ogni modello nel nostro catalogo è valutato rispetto a questa scheda in base alla lunghezza del contesto e alla qualità minima che scegli. La velocità è una stima per una singola richiesta, calcolata dalla larghezza di banda della memoria di questa scheda e dalle dimensioni di ciascun modello una volta compresso..
Calcolato per questa scheda
679 modelli nel nostro catalogo tutto sommato
Il modello più grande che supporta
Nemotron 3-Nano-30B-A3B
31.6B · Q3_K_M · 27.6 tok/s
Modello più veloce
Gemma 3 QAT 1B
58.1 tok/s · 1B
Quali modelli di IA possono essere eseguiti su un Steam Deck OLED GPU?
Imposta gli input, leggi la risposta
Maggiore contesto significa più memoria per la cache della conversazione. La velocità è per una conversazione fresca e non cambia con questa impostazione..
Nasconde modelli che si adatterebbero solo comprimendosi al di sotto di questo punto.
432 i modelli corrispondono
Calcolo| Quantizzazione | Adatto | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
58.1
tok/s
35–93 · bassa fiducia |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k token | Q8_0 | Comodo |
|
58.1
tok/s
35–93 · bassa fiducia |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k token | Q8_0 | Comodo |
|
58.1
tok/s
35–93 · bassa fiducia |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
58.1
tok/s
35–93 · bassa fiducia |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
58.1
tok/s
35–93 · bassa fiducia |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
58.1
tok/s
35–93 · bassa fiducia |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
53.8
tok/s
32–86 · bassa fiducia |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
52.9
tok/s
32–85 · bassa fiducia |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
52.9
tok/s
32–85 · bassa fiducia |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
52.9
tok/s
32–85 · bassa fiducia |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
52.9
tok/s
32–85 · bassa fiducia |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
48.5
tok/s
29–78 · bassa fiducia |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
48.5
tok/s
29–78 · bassa fiducia |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
48.5
tok/s
29–78 · bassa fiducia |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
48.5
tok/s
29–78 · bassa fiducia |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
47.3
tok/s
28–76 · bassa fiducia |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k token | Q8_0 | Comodo |
|
46.6
tok/s
28–75 · bassa fiducia |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
44.7
tok/s
27–72 · bassa fiducia |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
44.7
tok/s
27–72 · bassa fiducia |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
44.7
tok/s
27–72 · bassa fiducia |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
44.7
tok/s
27–72 · bassa fiducia |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
44.7
tok/s
27–72 · bassa fiducia |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
44.7
tok/s
27–72 · bassa fiducia |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
44.7
tok/s
27–72 · bassa fiducia |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
44.7
tok/s
27–72 · bassa fiducia |
Phi-1 ≈ | 1.3B | Oct 2023 | 2.1 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
Le velocità sono stime per una singola richiesta — una conversazione alla volta — calcolate dalla larghezza di banda della memoria, dalla dimensione del modello e dalla quantizzazione. Il throughput reale varia con il runtime di inferenza e la sua versione. I valori pubblicati dai fornitori di hardware misurano molte richieste simultanee e sono molto più elevati..
In registrazione
Steam Deck OLED GPU specifiche complete
Tutto ciò che è registrato per questa scheda, ordinato in base a quanto influisce sul funzionamento di un modello di lingua piuttosto che in base a come un documento tecnico lo elencherebbe. La memoria viene prima perché determina l'esito; il resto è contesto..
Memoria
Le due specifiche che decidono cosa può eseguire questa scheda e con quale velocità. La capacità stabilisce quali modelli si adattano; la larghezza di banda stabilisce quanti token al secondo producono una volta che lo fanno.
- Dimensione della memoria
- 16 GB
- Larghezza di banda della memoria
- 176 GB/s
- Tipo di memoria
- LPDDR5
- Larghezza del bus di memoria
- 128 bit
- Memory clock
- 1.38 GHz
Il chip
Quale processore è sulla scheda e come è stato fabbricato. Una dimensione del processo più piccola significa generalmente più prestazioni per la stessa potenza.
- Processore grafico
- Sephiroth
- Architettura
- RDNA 2.0
- Generazione
- Console GPU(Valve)
- Fonderia
- TSMC
- Dimensione del processo
- 6 nm
- Transistor
- 2.4 billion
- Densità dei transistor
- 18,300 K/mm²
- Dimensione
- 131 mm²
- Rilasciato
- 9 November 2023
Velocità di clock
Quanto velocemente funziona il processore. Vale molto meno qui rispetto a un benchmark di gioco: generare testo è limitato dalla larghezza di banda della memoria, quindi una maggiore frequenza di clock muove a malapena il risultato.
- Frequenza base
- 1 GHz
- Velocità di impulso
- 1.6 GHz
Unità di elaborazione
Cosa contiene il chip. Questi influenzano le prestazioni grafiche e sono importanti principalmente per l'elaborazione di un lungo prompt piuttosto che per la produzione della risposta.
- Unità di ombreggiatura
- 512
- Unità di mappatura delle texture
- 32
- Unità di output di rendering
- 16
- Nuclei di ray tracing
- 8
- Cache L1
- 128 KB
- Cache L2
- 1 MB
Performance teorica
Tassi aritmetici di picco pubblicati per la scheda. Questi sono soffitti che nessun carico di lavoro reale raggiunge, e generare testo raggiunge una piccola frazione di essi perché è limitato dalla memoria piuttosto che dall'aritmetica.
- Mezza precisione (FP16)
- 3.3 TFLOPS
- Precisione singola (FP32)
- 1.6 TFLOPS
- Doppia precisione (FP64)
- 102.4 GFLOPS
- Tasso di pixel
- 26 GPixel/s
- Tasso di texture
- 51 GTexel/s
La scheda
Cosa serve per installare e alimentare fisicamente la scheda — i vincoli pratici che decidono se si adatta alla macchina che possiedi già.
- Consumo di potenza (TDP)
- 15 W
- Dimensioni
- 298 mm × 49 mm
- Visualizza output
- 1x USB Type-C
Supporto software
Quali interfacce grafiche e di calcolo supporta la scheda. La capacità di calcolo CUDA è quella che influisce sull'inferenza: al di sotto di 7.0 non ci sono core tensoriali, e il software di inferenza moderno ricade su percorsi di codice più lenti.
- DirectX
- 12.2
- OpenGL
- 4.6
- Vulkan
- 1.3
- OpenCL
- 2.0
- Modello shader
- 6.8
Elenco
Dove comprare un Steam Deck OLED GPU
Nessun venditore sta attualmente elencando questa scheda. Gli elenchi provengono da venditori che li pubblicano qui direttamente. — sfogliare il direttorio dei fornitori per vedere chi sta vendendo cosa.
Cosa significano i numeri
Perché la memoria è il numero che conta qui
Memoria
16 GB
Larghezza di banda
176 GB/s
Modello più grande
Nemotron 3-Nano-30B-A3B
Steam Deck OLED GPU trasporta 16 GB di LPDDR5. Questo raggiunge comodamente modelli piccoli e medi, anche se i più grandi rimangono fuori portata senza dividerli. L'overhead del driver lascia circa 14.4 GB.
La larghezza di banda della VRAM raggiunge 176 GB/s attraverso un bus di 128 bit. La larghezza di banda è il vero vincolo di questa card. Ogni token richiede di leggere l'intero modello dalla memoria, quindi un grande modello si sentirà lento qui anche quando riesce a stare.
La larghezza di banda è la frequenza per la larghezza del bus, e questa scheda funziona la sua memoria a 1.38 GHz. Entrambe le metà sono importanti e nessuna è visibile in un benchmark di gioco.
Il tetto pratico è Nemotron 3-Nano-30B-A3B, 31.6B, compresso a Q3_K_M e generando attorno 27.6 token al secondo
Il chip e come è stato costruito
Steam Deck OLED GPU è costruito sul PROCESSORE GRAFICO Sephiroth, utilizzando l'architettura RDNA 2.0 da AMD, come parte della generazione Console GPU(Valve).
Il chip è prodotto da TSMC, su un processo di 6 nm, con un dado di misura 131 mm², tenere 2.4 billion Transistor. Un processo più piccolo significa generalmente più prestazioni per la stessa potenza, anche se per i modelli di linguaggio è molto meno importante rispetto al sottosistema di memoria.
È stato rilasciato in November 2023, circa 2.7256966648363 anni fa. Il supporto software per l'inferenza tende a seguire l'hardware di un anno o due, quindi una CARD di questa età ha generalmente percorsi di codice maturi e ben ottimizzati disponibili per essa.
Calcola il throughput, e perché conta meno di quanto sembri
FP16
3.3 TFLOPS
FP64
102.4 GFLOPS
Sulla carta Steam Deck OLED GPU raggiunge 3.3 TFLOPS a metà precisione, e 1.6 TFLOPS a precision singola. Queste sono cifre di picco che nessun carico di lavoro reale sostiene, e generare testo raggiunge solo una piccola frazione di esse - la decodifica è limitata dalla memoria piuttosto che dall'aritmetica, motivo per cui una scheda può sembrare enormemente potente qui e ancora produrre token a un tasso ordinario.
Il throughput in doppia precisione raggiunge 102.4 GFLOPS. Non ha alcun impatto sull'esecuzione di un modello linguistico — nessun runtime di inferenza lo utilizza — ma separa le parti del datacenter da quelle dei consumatori, poiché queste ultime lo limitano deliberatamente.
Le clock partono da una base di 1 GHz a un aumento di 1.6 GHz. Vale molto meno qui che in un benchmark di gioco: aumentare le velocità di clock migliora l'aritmetica, e l'aritmetica non è ciò su cui generazione sta aspettando.
Cache e unità di elaborazione
Steam Deck OLED GPU ha una cache L1 di 128 KB, supportato da una cache L2 di 1 MB. La Cache assorbe una parte del traffico di memoria che altrimenti colpirebbe il bus principale, che è l'unico posto in questa pagina dove un numero diverso dalla larghezza di banda influisce silenziosamente sulla velocità di generazione — un grande L2 consente a una maggiore parte del set di lavoro di rimanere vicino ai core.
Ci sono 512 Unità di ombreggiatura, 32 Unità di mappatura delle texture, e 16 Unità di output di rendering. Questi gestiscono i carichi di lavoro grafici e contribuiscono all'elaborazione dei prompt, ma rimangono inattivi per gran parte del tempo che un modello impiega a generare una risposta.
Potenza, dimensione e installazione
Consumo energetico
15 W
Steam Deck OLED GPU è valutato a 15 W. Eseguire un modello di linguaggio tiene occupata una scheda in esplosioni piuttosto che continuamente — attinge intensamente durante la generazione e rimane inattivo tra le richieste — quindi il prelievo sostenuto durante una giornata lavorativa è solitamente ben al di sotto del valore dichiarato.
misurare 298 mm lungo. Vale la pena controllare contro il case e l'alimentatore già presenti nella macchina, poiché le schede più grandi necessitano di entrambi notevolmente di più rispetto a quanto fornisca un desktop tipico.
Gli estremi
I più grandi modelli AI che girano su un Steam Deck OLED GPU
I modelli open-weight più grandi che si adattano a questa scheda, dal più recente al più vecchio. Ognuno è mostrato con la migliore compressione che la scheda può contenere..
I modelli AI più veloci su un Steam Deck OLED GPU
Dove questa scheda produce i token più rapidamente. I modelli più piccoli dominano qui, perché generare ogni token significa leggere l'intero modello dalla memoria una volta..
Passo dopo passo
Come calcolare i token per secondo di un Steam Deck OLED GPU
Non devi calcolare nulla a mano — il calcolatore gputps.com su questa pagina ha già calcolato per ogni modello che questa scheda può contenere. Leggere la risposta richiede sei passaggi..
-
01
Trova il modello nella tabella
La tabella elenca 432 modelli che questa scheda esegue. La ricerca restringe l'elenco per nome o per dimensione.
-
02
Decidi quanto a lungo durano le tue conversazioni
Conversazioni più lunghe costano memoria oltre ai pesi. Contro 16 GB è spesso ciò che spinge un grande modello oltre il limite.
-
03
Fissa il confronto a un livello di qualità.
Ogni modello è mostrato alla migliore compressione che questa CARD può contenere. Una qualità minima nasconde quelli che si adattano solo essendo schiacciati oltre quanto tu accetteresti.
-
04
Guarda la gamma, non solo il numero
Le velocità vengono fornite con barre di errore per un motivo. Il miglior caso qui è 58.1 tok/s su Gemma 3 QAT 1B. La stessa card e modello variano dal trenta al cinquanta per cento tra i tempi di esecuzione dell'inferenza.
-
05
Controlla la colonna della memoria prima di impegnarti
Tight significa che funziona oggi; comfortable significa che continua a funzionare quando la conversazione cresce. Confronta ciò di cui ha bisogno ogni modello rispetto a un disponibile. 16 GB.
-
06
Controlla incrociato con altro hardware
Ogni nome di modello nella tabella è collegato alla propria pagina, che esegue lo stesso calcolo su ogni card che possediamo. È lì che puoi vedere se l'acquisto giusto è Steam Deck OLED GPU.
Risposte
Steam Deck OLED GPU — domande comuni
Steam Deck OLED GPU— qual è il modello AI più grande che può eseguire?
Il modello più grande nel nostro catalogo che si adatta è Nemotron 3-Nano-30B-A3B nella 31.6B parametri, compressi a Q3_K_M. Genera all'incirca 27.6 token al secondo e ha bisogno di 14.4 GB della memoria della scheda
Steam Deck OLED GPU— quanti token al secondo produce?
Dipende dal modello. Il modello più veloce che monitoriamo qui è Gemma 3 QAT 1B circa 58.1 token al secondo, mentre modelli più grandi funzionano proporzionalmente più lentamente perché ogni token richiede di leggere l'intero modello dalla memoria una volta. Le velocità sono stime per una singola conversazione alla volta.
Steam Deck OLED GPU— può eseguirlo 7B modelli?
Sì. Ad esempio, funziona Multi-Token Prediction 7B nella Q8_0, utilizzando circa 7.9 GB di memoria e generando circa 8.7 token al secondo
Steam Deck OLED GPU— può eseguirlo 13B modelli?
Sì. Ad esempio, funziona DeepSeekMoE-16B nella Q6_K, utilizzando circa 13.7 GB di memoria e generando circa 29.3 token al secondo
Steam Deck OLED GPU— può eseguirlo 30B modelli?
Sì. Ad esempio, funziona ERNIE-4.5-VL-28B-A3B nella Q3_K_M, utilizzando circa 12.9 GB di memoria e generando circa 31.1 token al secondo
Steam Deck OLED GPU— quanta memoria ha?
Questa scheda ha 16 GB di LPDDR5. Circa un decimo è riservato dal runtime di inferenza e dal driver, lasciando circa 14.4 GB disponibile per un modello e la sua conversazione.
Steam Deck OLED GPU— qual è la sua larghezza di banda della memoria?
La larghezza di banda della VRAM raggiunge 176 GB/s attraverso un bus di 128 bit. Questo è il miglior predittore di quanto velocemente genera testo, perché produrre ogni token significa leggere l'intero modello dalla memoria una volta.
Steam Deck OLED GPU— che tipo di MEMORY utilizza?
Utilizza LPDDR5 a frequenza di 1.38 GHz. I tipi di HBM si trovano sugli acceleratori da datacenter e portano molto più larghezza di banda rispetto al GDDR utilizzato sulle schede desktop, motivo per cui generano token notevolmente più velocemente alla stessa capacità.
Steam Deck OLED GPU— Chi lo fa?
Questo è un prodotto di AMD, con il chip prodotto da TSMC, su un processo di 6 nm.
Steam Deck OLED GPU— quando è stato rilasciato?
È stato rilasciato in November 2023.
Steam Deck OLED GPU— quanta potenza utilizza?
Potenza nominale della scheda è 15 W. Generare testo richiede molto in picchi e rimane inattivo tra le richieste, quindi il consumo medio durante una sessione di lavoro è normalmente ben al di sotto del valore nominale.
Steam Deck OLED GPU— quanta cache ha?
La cache L1 è 128 KB, e la cache L2 è 1 MB. La Cache assorbe parte del traffico di memoria che altrimenti raggiungerebbe il bus principale, quindi una L2 più grande offre un modesto incremento alla velocità di generazione oltre a quanto previsto solo dalla larghezza di banda.
Steam Deck OLED GPU— quali sono i suoi TFLOPS?
È valutato a 3.3 TFLOPS a metà precisione e 1.6 TFLOPS a precisione singola. Questi sono tetti aritmetici di picco piuttosto che tassi raggiungibili, e la generazione di testo raggiunge solo una piccola frazione di essi perché è limitata dalla larghezza di banda della memoria.
Steam Deck OLED GPU— supporta CUDA?
No. CUDA è solo di NVIDIA, e questa è una card di AMD. Esegue modelli linguistici tramite ROCm, Vulkan o Metal a seconda del software, che sono meno maturi rispetto al percorso CUDA — le nostre stime applicano una penalità per questo.
Steam Deck OLED GPU— è buono per eseguire modelli AI locali?
La sua memoria copre modelli piccoli e medi, anche se i più grandi sono fuori portata, tuttavia la sua larghezza di banda significa che la generazione risulterà lenta sui modelli più grandi. In totale, esegue 432 dei modelli che monitoriamo. Se ciò sia sufficiente dipende interamente dal modello che desideri — la tabella sopra risponde a questo direttamente.
Steam Deck OLED GPU— può eseguire un modello che non sta nella sua VRAM?
Solo parzialmente. Strati oltre la scheda 16 GB trascina l'intero insieme verso il basso, e nessuna delle cifre su questa pagina lo presume.
Sarebbero due Steam Deck OLED GPU le schede possono essere due volte più veloci?
La capacità aumenta, il throughput non lo fa. Due di loro ti danno 32 GB che ti permette di mantenere modelli che nessuno potrebbe tenere da solo, ma la generazione non si suddivide in quel modo. Queste cifre descrivono una card.
Steam Deck OLED GPU— quali modelli AI può eseguire?
432 del 679 i modelli di linguaggio OPEN WEIGHT che monitoriamo si adattano a questa CARD e possono essere eseguiti localmente. La tabella su questa pagina elenca ciascuno, con la MEMORIA di cui ha bisogno, la quantizzazione a cui viene eseguito e una velocità di generazione stimata.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dall'hardware. Se già sai quale modello vuoi e hai bisogno di sapere cosa serve per eseguirlo., inizia dal modello invece.