Oblicz TPS modelu Radeon RX 460 Mobile na lokalnych modelach AI

AMD 4 GB GDDR5 80 GB/s August 2016

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 · 12.5 tok/s

Najszybszy model

Gemma 3 QAT 1B

26.4 tok/s · 1B

Które modele AI mogą działać na a Radeon RX 460 Mobile?

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
26.4 tok/s

16–42 · niska pewność

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

16–42 · niska pewność

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

16–42 · niska pewność

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

16–42 · niska pewność

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

16–42 · niska pewność

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

16–42 · niska pewność

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

15–39 · niska pewność

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

14–38 · niska pewność

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

14–38 · niska pewność

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

14–38 · niska pewność

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

14–38 · niska pewność

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

13–35 · niska pewność

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

13–35 · niska pewność

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

13–35 · niska pewność

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

13–35 · niska pewność

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

13–34 · niska pewność

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

13–34 · niska pewność

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

12–33 · niska pewność

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

12–33 · niska pewność

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

12–33 · niska pewność

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

12–33 · niska pewność

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

12–33 · niska pewność

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

12–33 · niska pewność

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

12–33 · niska pewność

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

12–33 · 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 RX 460 Mobile 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
80 GB/s
Typ pamięci
GDDR5
Szerokość magistrali pamięci
128 bit
Zegar pamięci
1.25 GHz

Czip

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

Procesor graficzny
Baffin
Architektura
GCN 4.0
Generacja
Polaris Mobile(RX M400)
Odlewnia
GlobalFoundries
Rozmiar procesu
14 nm
Transistory
3 billion
Gęstość tranzystorów
24,400 K/mm²
Rozmiar die
123 mm²
Pakiet
BGA-769
Wydane
8 August 2016

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
1 GHz
Zegar zwiększający
1.18 GHz

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
896
Jednostki mapowania tekstur
56
Jednostki wyjściowe.Render
16
cache L1
16 KB
pamięć podręczna L2
1 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.

Pół precyzja (FP16)
2.1 TFLOPS
Pojedyncza precyzja (FP32)
2.1 TFLOPS
Podwójna precyzja (FP64)
132.2 GFLOPS
Wskaźnik pikseli
19 GPixel/s
Współczynnik tekstury
66 GTexel/s

Płyta

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

Pobór mocy (TDP)
55 W
Złącza zasilające
None
Interfejs magistrali
MXM-B (3.0)
Szerokość slotu
MXM Module

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
12.0
OpenGL
4.6
Vulkan
1.3
OpenCL
2.1
Model cieniowania
6.7

Oferty

Gdzie kupić GPU Radeon RX 460 Mobile

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

80 GB/s

Największy model

DeciLM 6B

Radeon RX 460 Mobile niesie tylko 4 GB z GDDR5. 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 80 GB/s przez magistralę 128 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.

Liczba to szerokość magistrali pomnożona przez zegar pamięci 1.25 GHz. To dlatego liczba rdzeni tak słabo przewiduje prędkość generacji.

W całości największy model, który się mieści, to DeciLM 6B, 5.7B, skompresowane do Q3_K_M i generowanie wokół 12.5 tokeny na sekundę

Układ scalony i jak został zbudowany

Radeon RX 460 Mobile jest zbudowany na procesorze graficznym Baffin, używając architektury GCN 4.0 z AMD, jako część generacji Polaris Mobile(RX M400).

Chip jest produkowany przez GlobalFoundries, na procesie 14 nm, z kostką o wymiarach 123 mm², trzymanie 3 billion 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 August 2016, szacunkowo 9.9805099056286 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

FP16

2.1 TFLOPS

FP64

132.2 GFLOPS

Na papierze Radeon RX 460 Mobile osiąga 2.1 TFLOPS przy półprecyzji, i 2.1 TFLOPS przy pojedynczej precyzji. To są wartości szczytowe, żaden rzeczywisty obciążenie ich nie utrzymuje, a generowanie tekstu osiąga tylko małą część z nich — dekodowanie jest ograniczone przez pamięć, a nie przez arytmetykę, co jest powodem, dla którego karta może wyglądać na niezwykle potężną tutaj i nadal produkować tokeny w zwykłym tempie.

Przepustowość podwójnej precyzji osiąga 132.2 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 1 GHz do zwiększenia 1.18 GHz. 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 RX 460 Mobile ma pamięć podręczną L1 16 KB, wspierany przez pamięć podręczną L2 1 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 896 Jednostki cieniujące, 56 Jednostki mapowania tekstur, i 16 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

Pobór mocy

55 W

Radeon RX 460 Mobile jest oceniane na 55 W. Uruchamianie modelu językowego zajmuje kartę w krótkich momentach zamiast ciągłego — intensywnie korzysta podczas generowania i jest w uśpieniu między zapytaniami — więc utrzymane obciążenie w ciągu roboczego dnia jest zazwyczaj znacznie poniżej nominalnej wartości.

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

Łączy się przez MXM-B (3.0). 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 RX 460 Mobile

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 11.8 tok/s
  2. 02 Voxtral Mini 4.7B · Q4_K_M · Jul 2025 13.0 tok/s
  3. 03 Typhoon 2.1 Gemma 4B 4B · Q4_K_M · May 2025 15.3 tok/s
  4. 04 Qwen3-4B 4B · Q3_K_M · Apr 2025 17.8 tok/s
  5. 05 Gemma 3 QAT 4B 4B · Q4_K_M · Apr 2025 15.3 tok/s
  6. 06 Gemma 3 4B 4B · Q4_K_M · Mar 2025 15.3 tok/s
  7. 07 Phi-4-Multimodal 5.6B · Q3_K_M · Mar 2025 12.7 tok/s
  8. 08 Minitron 4B 4.2B · Q4_K_M · Nov 2024 14.5 tok/s
  9. 09 XVERSE-MoE-A4.2B 4.2B · Q4_K_M · Apr 2024 14.5 tok/s
  10. 10 DeciLM 6B 5.7B · Q3_K_M · Sep 2023 12.5 tok/s

Najszybsze modele AI na a Radeon RX 460 Mobile

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 26.4 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 26.4 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 26.4 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 26.4 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 26.4 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 26.4 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 24.5 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 24.0 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 24.0 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 24.0 tok/s

Krok po kroku

Jak obliczyć liczbę tokenów na sekundę dla a Radeon RX 460 Mobile

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

    Model: model AI Run: uruchomienie modelu AI Does not fit: nie mieści się w GPU VRAM Tight: ledwo uruchamialny Comfortable: działa płynnie Open weight: model AI typu open-source On file: w naszej bazie danych Releases: nowo wydane GPU Memory/memory-bound: GPU VRAM/bandwidth Card: karta GPU Context length: okno kontekstu AI

    Tabela zawiera 97 modele, które ta karta może uruchomić. Szukaj według nazwy lub rozmiaru — wpisanie 27b pasuje do liczby parametrów, nawet gdy nazwa tego nie stwierdza.

  2. 02

    Dopasuj kontekst do swojej pracy

    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

    Prędkości mają marginesy błędu z jakiegoś powodu. Najlepszym przypadkiem tutaj jest 26.4 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

    Sprawdź kolumnę pamięci przed zatwierdzeniem

    Tight oznacza, że działa dzisiaj; comfortable oznacza, że nadal działa, gdy rozmowa się rozwija. Porównaj, co każdy model potrzebuje w porównaniu z dostępnym. 4 GB.

  6. 06

    Sprawdź w innych urządzeniach.

    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 RX 460 Mobile.

Odpowiedzi

Radeon RX 460 Mobile — częste pytania

01

Radeon RX 460 Mobile— 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.

02

Radeon RX 460 Mobile— 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 12.5 tokenów na sekundę i potrzebuje około 3.5 GB pamięci karty.

03

Radeon RX 460 Mobile— Ile tokenów na sekundę produkuje?

To zależy od modelu. Najszybszy model, który śledzimy tutaj, to Gemma 3 QAT 1B około 26.4 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.

04

Radeon RX 460 Mobile— Ile ma pamięci?

Ta karta ma 4 GB z GDDR5. Około jedna dziesiąta jest zarezerwowana przez czas wykonywania wnioskowania i sterownik, pozostawiając mniej więcej 3.6 GB dostępny dla modelu i jego rozmowy

05

Radeon RX 460 Mobile— jaka jest jej przepustowość VRAM?

Przepustowość pamięci osiąga 80 GB/s przez magistralę 128 bity. To jest jedyny najlepszy wskaźnik tego, jak szybko generuje tekst, ponieważ produkcja każdego tokena oznacza odczytanie całego modelu z pamięci jednocześnie.

06

Radeon RX 460 Mobile— Jakiego typu pamięci używa?

Używa GDDR5 prędkość zegara na 1.25 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.

07

Radeon RX 460 Mobile— kto to robi?

To jest produkt AMD, z chipem wyprodukowanym przez GlobalFoundries, na procesie 14 nm.

08

Radeon RX 460 Mobile— kiedy to zostało wydane?

Został wydany w August 2016.

09

Radeon RX 460 Mobile— ile mocy zużywa?

Moc nominalna karty graficznej wynosi 55 W. Generowanie tekstu bardzo obciąża w krótkich szczytach i idle'uje między żądaniami, więc średnie zużycie podczas sesji roboczej jest zazwyczaj znacznie poniżej określonej wartości.

10

Radeon RX 460 Mobile— ile pamięci podręcznej ma?

Pamięć podręczna L1 jest 16 KB, i pamięć podręczna L2 jest 1 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.

11

Radeon RX 460 Mobile— jakie są jego TFLOPS?

Jest oceniane na 2.1 TFLOPS przy połowicznej precyzji i 2.1 TFLOPS przy pojedynczej precyzji. Są to najwyższe sufity arytmetyczne, a nie osiągalne stawki, a generacja tekstu osiąga tylko małą część z nich, ponieważ jest ograniczona przez przepustowość pamięci.

12

Radeon RX 460 Mobile— 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.

13

Radeon RX 460 Mobile— Jakiego interfejsu autobusowego używa?

Używa MXM-B (3.0). 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.

14

Radeon RX 460 Mobile— 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.

15

Radeon RX 460 Mobile— czy może uruchomić model, który nie mieści się w jego VRAM?

Tylko częściowo. Warstwy poza kartą 4 GB zaciąga cały system w dół, a żadne z danych na tej stronie tego nie uwzględnia.

16

Czy dwa Radeon RX 460 Mobile karty będą dwa razy szybsze?

Liberalizowanie ich kupuje przestrzeń zamiast tempa: 8 GB z połączoną pamięcią, w mniej więcej tej samej prędkości generacji co jeden.

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