Oblicz TPS modelu Radeon R5 M230 na lokalnych modelach AI

AMD 4 GB DDR3 16 GB/s January 2014

Każdy model w naszym katalogu oceniany według tej karty przy długości kontekstu i minimalnej jakości, którą wybierzesz. Prędkość jest szacunkowa dla pojedynczego żądania, obliczona na podstawie przepustowości pamięci tej karty i rozmiaru każdego modelu po skompresowaniu..

Obliczone dla tej karty

97 modele, które może uruchomić

679 modele w naszym katalogu razem

Największy model, który obsługuje

DeciLM 6B

5.7B · Q3_K_M · 2.5 tok/s

Najszybszy model

Gemma 3 QAT 1B

5.3 tok/s · 1B

Które modele AI mogą działać na a Radeon R5 M230?

Ustaw wejścia, odczytaj odpowiedź.

Więcej kontekstu oznacza więcej VRAM dla pamięci rozmowy. Szybkość dotyczy świeżej rozmowy i nie zmienia się przy tym ustawieniu..

Ukrywa modele, które można by zmieścić tylko przez skompresowanie poniżej tego punktu.

97 modele pasują

Obliczanie
Kwantyzacja Pasuje
5.3 tok/s

3–8 · niska pewność

Gemma 3 1B 1B Mar 2025 1.8 GB 33k tokeny Q8_0 Wygodny
5.3 tok/s

3–8 · niska pewność

Gemma 3 QAT 1B 1B Apr 2025 1.8 GB 33k tokeny Q8_0 Wygodny
5.3 tok/s

3–8 · niska pewność

HGRN 1B (WT 103) ≈ 1B Nov 2023 1.8 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
5.3 tok/s

3–8 · niska pewność

LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ 1B Dec 2024 1.8 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
5.3 tok/s

3–8 · niska pewność

OLMo-1B ≈ 1B Feb 2024 1.8 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
5.3 tok/s

3–8 · niska pewność

Pythia-1b ≈ 1B Apr 2023 1.8 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
4.9 tok/s

3–8 · niska pewność

OpenELM-1.1B ≈ 1.1B May 2024 1.9 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
4.8 tok/s

3–8 · niska pewność

DeciCoder-1B ≈ 1.1B Aug 2023 1.9 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
4.8 tok/s

3–8 · niska pewność

SantaCoder ≈ 1.1B Jan 2023 1.9 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
4.8 tok/s

3–8 · niska pewność

TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ 1.1B Oct 2023 1.9 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
4.8 tok/s

3–8 · niska pewność

TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ 1.1B Oct 2023 1.9 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
4.4 tok/s

3–7 · niska pewność

EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ 1.2B Jul 2025 2.0 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
4.4 tok/s

3–7 · niska pewność

MinerU2.5 ≈ 1.2B Sep 2025 2.0 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
4.4 tok/s

3–7 · niska pewność

Pleias 1.0 1.2B ≈ 1.2B Dec 2024 2.0 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
4.4 tok/s

3–7 · niska pewność

Pleias-RAG-1B ≈ 1.2B Apr 2025 2.0 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
4.3 tok/s

3–7 · niska pewność

Llama 3.2 1B 1.2B Sep 2024 2.2 GB 54k tokeny Q8_0 Wygodny
4.2 tok/s

3–7 · niska pewność

MiniCPM-1.2B ≈ 1.2B Jun 2024 2.0 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
4.1 tok/s

2–7 · niska pewność

DeepSeek Coder 1.3B ≈ 1.3B Jan 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
4.1 tok/s

2–7 · niska pewność

DeepSeek-VL-1.3B ≈ 1.3B Mar 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
4.1 tok/s

2–7 · niska pewność

DigiRL ≈ 1.3B Jun 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
4.1 tok/s

2–7 · niska pewność

GLA Transformer 1.3B ≈ 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
4.1 tok/s

2–7 · niska pewność

Janus 1.3B ≈ 1.3B Oct 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
4.1 tok/s

2–7 · niska pewność

Kosmos-2.5 ≈ 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
4.1 tok/s

2–7 · niska pewność

Otter ≈ 1.3B May 2023 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
4.1 tok/s

2–7 · niska pewność

Phi-1 ≈ 1.3B Oct 2023 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny

Prędkości są szacunkami dla pojedynczego zapytania — jednej konwersacji na raz — obliczonymi na podstawie przepustowości pamięci, rozmiaru MODELu i kwantyzacji. Rzeczywista przepustowość różni się w zależności od czasu uruchamiania inference i jego wersji. Wartości publikowane przez dostawców sprzętu mierzą wiele jednoczesnych zapytań i są znacznie wyższe..

Na nagranie

Radeon R5 M230 Pełna specyfikacja

Wszystko w bazie danych dla tej karty, uporządkowane według tego, jak bardzo wpływa na uruchamianie modelu językowego, a nie według tego, jak lista specyfikacji by to opisała. MEMORY jest na pierwszym miejscu, ponieważ decyduje o wyniku; reszta to CONTEXT..

VRAM

Dwie specyfikacje decydują, co ta KARTA może uruchomić i jak szybko. Pojemność określa, które modele mieszczą się w GPU VRAM; przepustowość określa, ile tokenów na sekundę generują, gdy już ją uruchomią.

Rozmiar pamięci
4 GB
Pasmo pamięci
16 GB/s
Typ pamięci
DDR3
Szerokość magistrali pamięci
64 bit
Zegar pamięci
1 GHz

Czip

Jaki procesor jest na płycie i jak został wyprodukowany. Mniejszy rozmiar procesu zazwyczaj oznacza większą wydajność przy tej samej mocy.

Procesor graficzny
Jet
Architektura
GCN 1.0
Generacja
Gem System(R5 M200)
Odlewnia
TSMC
Rozmiar procesu
28 nm
Transistory
690 million
Gęstość tranzystorów
12,300 K/mm²
Rozmiar die
56 mm²
Pakiet
FCBGA-962
Wydane
7 January 2014

Częstotliwości zegara

Jak szybko działa procesor. Warto znacznie mniej tutaj niż w testach wydajności gier: generowanie tekstu jest ograniczone przez przepustowość pamięci, więc wyższa częstotliwość ledwo wpływa na rezultat.

Zegar bazowy
780 MHz
Zegar zwiększający
855 MHz

Jednostki przetwarzania

Co zawiera chip. Te elementy napędzają wydajność grafiki i mają znaczenie głównie dla przetwarzania długiego promptu, a nie dla generowania odpowiedzi.

Jednostki cieniujące
320
Jednostki mapowania tekstur
20
Jednostki wyjściowe.Render
8
cache L1
16 KB
pamięć podręczna L2
0.13 MB

Wydajność teoretyczna

Szczytowe współczynniki arytmetyczne opublikowane dla karty. Są to limity, które żadne rzeczywiste obciążenie nie osiąga, a generowanie tekstu osiąga jedynie małą ich część, ponieważ jest ograniczone przez VRAM, a nie arytmetykę.

Pojedyncza precyzja (FP32)
547.2 GFLOPS
Podwójna precyzja (FP64)
34.2 GFLOPS
Wskaźnik pikseli
7 GPixel/s
Współczynnik tekstury
17 GTexel/s

Płyta

Co jest potrzebne do fizycznej instalacji i zasilania karty — praktyczne ograniczenia, które decydują, czy pasuje do maszyny, którą już posiadasz.

Interfejs magistrali
PCIe 3.0 x8
Szerokość slotu
IGP

Wsparcie oprogramowania

Jakie interfejsy graficzne i obliczeniowe obsługuje karta. Możliwość obliczeniowa CUDA ma znaczenie dla wnioskowania: poniżej 7.0 nie ma rdzeni tensorowych, a nowoczesne oprogramowanie do wnioskowania wraca do wolniejszych ścieżek kodu.

DirectX
11.1
OpenGL
4.6
Vulkan
1.2
OpenCL
1.2
Model cieniowania
5.1

Oferty

Gdzie kupić GPU Radeon R5 M230

Żaden dostawca obecnie nie wymienia tej karty. Oferty pochodzą od dostawców, którzy publikują je tutaj bezpośrednio. — przejrzyj katalog dostawców zobaczyć, kto sprzedaje co.

Co oznaczają liczby

Pojemność i przepustowość

VRAM

4 GB

Szerokość pasma

16 GB/s

Największy model

DeciLM 6B

Radeon R5 M230 niesie tylko 4 GB z DDR3. To ogranicza do mniejszego końca katalogu, a model musi całkowicie zmieścić się w środku, zanim wygeneruje cokolwiek. Rzeczywisty czas działania wynosi około 3.6 GB.

Przepustowość pamięci osiąga 16 GB/s przez magistralę 64 bity. Przepustowość jest prawdziwym ograniczeniem tej karty. Każdy token wymaga odczytania całego modelu z pamięci, więc duży model będzie tutaj wydawał się wolny, nawet gdy się mieści.

To pochodzi z zegara pamięci 1 GHz. Poszerzenie magistrali i podniesienie zegara to dwa dźwignie, które ma producent, dlatego karta z nie wybitnymi rdzeniami może nadal generować szybko.

W praktyce ta kombinacja osiąga maksimum na DeciLM 6B, 5.7B, skompresowane do Q3_K_M i generowanie wokół 2.5 tokeny na sekundę

Układ scalony i jak został zbudowany

Radeon R5 M230 jest zbudowany na procesorze graficznym Jet, używając architektury GCN 1.0 z AMD, jako część generacji Gem System(R5 M200).

Chip jest produkowany przez TSMC, na procesie 28 nm, z kostką o wymiarach 56 mm², trzymanie 690 million Transistory. Mniejszy proces zazwyczaj oznacza lepszą wydajność przy tej samej mocy, chociaż w przypadku modeli językowych ma to znacznie mniejsze znaczenie niż subsystem pamięci.

Został wydany w January 2014, szacunkowo 12.564073645471 lata temu. Wsparcie oprogramowania do wnioskowania zazwyczaj podąża za sprzętem z opóźnieniem roku lub dwóch, więc karta tego wieku zazwyczaj ma dostępne dojrzałe, dobrze zoptymalizowane ścieżki kodu.

Wydajność obliczeniowa i dlaczego ma mniejsze znaczenie, niż się wydaje

FP64

34.2 GFLOPS

Przepustowość podwójnej precyzji osiąga 34.2 GFLOPS. Nie ma to wpływu na uruchamianie modelu językowego — żadna sesja inferencyjna tego nie używa — ale oddziela części datacenter od konsumenckich, ponieważ te drugie celowo to ograniczają.

Zegary działają od podstawy 780 MHz do zwiększenia 855 MHz. Warto tu znacznie mniej niż na benchmarkach gier: podnoszenie szybkości zegara poprawia arytmetykę, a arytmetyka nie jest tym, na co czeka generacja.

Pamięć podręczna i jednostki przetwarzające

Radeon R5 M230 ma pamięć podręczną L1 16 KB, wspierany przez pamięć podręczną L2 0.13 MB. Cache absorbuje część ruchu pamięci, która w przeciwnym razie uderzyłaby w główną magistralę, która jest jednym miejscem na tej stronie, gdzie liczba inna niż przepustowość cicho wpływa na szybkość generacji — duża L2 pozwala większej części zbioru roboczego pozostać blisko rdzeni.

Są 320 Jednostki cieniujące, 20 Jednostki mapowania tekstur, i 8 Jednostki wyjściowe.Render. Te napędy obsługują obciążenia graficzne i przyczyniają się do przetwarzania zapytań, ale pozostają bezczynne przez dużą część czasu, gdy model generuje odpowiedź.

Moc, rozmiar i instalacja

Płyta zajmuje igp. Warto sprawdzić z zasilaczem oraz obudową w maszynie, ponieważ największe karty potrzebują zdecydowanie więcej obu niż typowy komputer stacjonarny oferuje.

Łączy się przez PCIe 3.0 x8. Interfejs reguluje, jak szybko model jest ładowany z dysku do karty, a nie jak szybko działa po załadowaniu, więc węższe połączenie kosztuje kilka sekund na starcie i nic później.

Ekstremy

Największe modele AI, które działają na a Radeon R5 M230

Największe modele open-weight, które mieszczą się na tej karcie, najnowsze najpierw. Każdy jest pokazany w najlepszej kompresji, jaką karta może pomieścić..

  1. 01 Qwen3.5-4B 4B · Q5_K_M · Feb 2026 2.4 tok/s
  2. 02 Voxtral Mini 4.7B · Q4_K_M · Jul 2025 2.6 tok/s
  3. 03 Typhoon 2.1 Gemma 4B 4B · Q4_K_M · May 2025 3.1 tok/s
  4. 04 Qwen3-4B 4B · Q3_K_M · Apr 2025 3.6 tok/s
  5. 05 Gemma 3 QAT 4B 4B · Q4_K_M · Apr 2025 3.1 tok/s
  6. 06 Gemma 3 4B 4B · Q4_K_M · Mar 2025 3.1 tok/s
  7. 07 Phi-4-Multimodal 5.6B · Q3_K_M · Mar 2025 2.6 tok/s
  8. 08 Minitron 4B 4.2B · Q4_K_M · Nov 2024 2.9 tok/s
  9. 09 XVERSE-MoE-A4.2B 4.2B · Q4_K_M · Apr 2024 2.9 tok/s
  10. 10 DeciLM 6B 5.7B · Q3_K_M · Sep 2023 2.5 tok/s

Najszybsze modele AI na a Radeon R5 M230

Gdzie ta KARTA produkuje tokeny najszybciej. Mniejsze modele dominują tutaj, ponieważ generowanie każdego tokenu oznacza odczytanie całego modelu z pamięci raz..

  1. 01 Gemma 3 QAT 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 5.3 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 5.3 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 5.3 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 5.3 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 5.3 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 5.3 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 4.9 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 4.8 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 4.8 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 4.8 tok/s

Krok po kroku

Jak obliczyć liczbę tokenów na sekundę dla a Radeon R5 M230

Nie musisz niczego obliczać ręcznie — kalkulator gputps.com na tej stronie już obliczył to dla każdego modelu, który ta karta może pomieścić. Odczytanie odpowiedzi zajmuje sześć kroków..

  1. 01

    Znajdź model w tabeli

    Tabela zawiera 97 modele, które ta karta uruchamia. Wyszukiwanie zawęża listę według nazwy lub rozmiaru.

  2. 02

    Zdecyduj, jak długo trwają twoje rozmowy

    Dłuższe rozmowy kosztują pamięć oprócz wag. 4 GB to często różnica między modelem, który się mieści, a takim, który się nie mieści.

  3. 03

    Wybierz, jak daleko chcesz skompresować

    Każdy model jest pokazany w najlepszej kompresji, jaką ta KARTA może pomieścić. Minimalna jakość ukrywa te, które mieszczą się tylko po dalszym ściskaniu, niż byś zaakceptował.

  4. 04

    Weź zakres jako odpowiedź

    Liczby są obliczane, a nie mierzone. Najszybszy wynik na tej karcie to 5.3 tok/s na Gemma 3 QAT 1B. Ta sama karta i model różnią się od trzydziestu do pięćdziesięciu procent między czasami wykonywania inference.

  5. 05

    Przeczytaj werdykt dopasowania ostatni

    Kolumna dopasowania oddziela modele, które tylko mieszczą się, od tych, które mają trochę miejsca zapasowego — warto to sprawdzić przed zdecydowaniem się na jeden, w konfrontacji z dostępnym 4 GB.

  6. 06

    Sprawdź ten sam model z drugiej strony

    Każda nazwa modelu w tabeli prowadzi do swojej własnej strony, która wykonuje to samo obliczenie na każdej karcie, którą posiadamy. Tam właśnie zobaczysz, czy odpowiedni zakup jest Radeon R5 M230.

Odpowiedzi

Radeon R5 M230 — częste pytania

01

Radeon R5 M230— jaka jest jej przepustowość VRAM?

Przepustowość pamięci osiąga 16 GB/s przez magistralę 64 bity. To jest jedyny najlepszy wskaźnik tego, jak szybko generuje tekst, ponieważ produkcja każdego tokena oznacza odczytanie całego modelu z pamięci jednocześnie.

02

Radeon R5 M230— Jakiego typu pamięci używa?

Używa DDR3 prędkość zegara na 1 GHz. Typy HBM znajdują się na akceleratorach w centrum danych i mają znacznie większą przepustowość niż GDDR używane na kartach stacjonarnych, dlatego generują tokeny znacznie szybciej przy tej samej pojemności.

03

Radeon R5 M230— kto to robi?

To jest produkt AMD, z chipem wyprodukowanym przez TSMC, na procesie 28 nm.

04

Radeon R5 M230— kiedy to zostało wydane?

Został wydany w January 2014.

05

Radeon R5 M230— ile pamięci podręcznej ma?

Pamięć podręczna L1 jest 16 KB, i pamięć podręczna L2 jest 0.13 MB. Cache absorbuje część ruchu pamięci, który w przeciwnym razie dotarłby do głównej magistrali, więc większy L2 daje skromny wzrost prędkości generacji ponad to, co przewiduje sama szerokość pasma.

06

Radeon R5 M230— czy obsługuje CUDA?

Nie. CUDA jest tylko dla NVIDIA, a to jest karta od AMD. Uruchamia modele językowe przez ROCm, Vulkan lub Metal w zależności od oprogramowania, które są mniej dojrzałe niż ścieżka CUDA — nasze oszacowania uwzględniają karę za to.

07

Radeon R5 M230— Jakiego interfejsu autobusowego używa?

Używa PCIe 3.0 x8. To reguluje, jak szybko model jest ładowany na kartę, a nie jak szybko działa po załadowaniu, więc kosztuje kilka sekund podczas uruchamiania i nic podczas generacji.

08

Radeon R5 M230— czy jest dobry do uruchamiania lokalnych modeli AI?

Jego pamięć ogranicza go do mniejszych modeli, chociaż jego przepustowość oznacza, że generowanie będzie wydawać się wolne na większych modelach. W sumie działa 97 modele, które śledzimy. Czy to wystarczy, zależy całkowicie od tego, który model chcesz — tabela powyżej odpowiada na to bezpośrednio.

09

Radeon R5 M230— czy może uruchomić model, który nie mieści się w jego VRAM?

Przekroczenie karty 4 GB siedzi w pamięci GPU i działa z ułamkową prędkością, więc w dużej mierze zrzucany model rzadko jest wart użycia. Każda wartość tutaj zakłada, że jest w pełni dostępna na karcie.

10

Czy dwa Radeon R5 M230 karty będą dwa razy szybsze?

Nie. Druga karta podwaja pamięć do 8 GB pracować z zamiast dwa razy więcej tokenów na sekundę — każda liczba tutaj dotyczy pojedynczej KARTY.

11

Radeon R5 M230— które modele AI może uruchomić?

97 z 679 modele językowe open-weight, które śledzimy, mieszczą się na tej karcie i mogą być uruchamiane lokalnie. Tabela na tej stronie zawiera każdy z nich, z wymaganą pamięcią, poziomem kwantyzacji oraz szacowaną prędkością generacji.

12

Radeon R5 M230— jaki jest największy model AI, który może uruchomić?

Największy model w naszym katalogu, który pasuje, to DeciLM 6B w 5.7B parametry, skompresowane do Q3_K_M. Generuje mniej więcej 2.5 tokenów na sekundę i potrzebuje około 3.5 GB pamięci karty.

13

Radeon R5 M230— Ile tokenów na sekundę produkuje?

To zależy od modelu. Najszybszy model, który śledzimy tutaj, to Gemma 3 QAT 1B około 5.3 tokenów na sekundę, podczas gdy większe modele działają proporcjonalnie wolniej, ponieważ każdy token wymaga odczytania całego modelu z pamięci za każdym razem. Prędkości są szacunkami dla jednej rozmowy na raz.

14

Radeon R5 M230— Ile ma pamięci?

Ta karta ma 4 GB z DDR3. Około jedna dziesiąta jest zarezerwowana przez czas wykonywania wnioskowania i sterownik, pozostawiając mniej więcej 3.6 GB dostępny dla modelu i jego rozmowy

Druga strona

Patrząc na to z drugiej strony?

Ta strona zaczyna się od sprzętu. Jeśli już wiesz, jaki model chcesz i potrzebujesz wiedzieć, co jest potrzebne do jego uruchomienia, Zacznij od modelu zamiast.

Wszystkie GPU