Oblicz TPS modelu Radeon RX 560X Mobile na lokalnych modelach AI
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
679 modele w naszym katalogu razem
Największy model, który obsługuje
DeciLM 6B
5.7B · Q3_K_M · 14.5 tok/s
Najszybszy model
Gemma 3 QAT 1B
30.7 tok/s · 1B
Które modele AI mogą działać na a Radeon RX 560X 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 | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
30.7
tok/s
18–49 · niska pewność |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k tokeny | Q8_0 | Wygodny |
|
30.7
tok/s
18–49 · niska pewność |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k tokeny | Q8_0 | Wygodny |
|
30.7
tok/s
18–49 · niska pewność |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
30.7
tok/s
18–49 · niska pewność |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
30.7
tok/s
18–49 · niska pewność |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
30.7
tok/s
18–49 · niska pewność |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
28.4
tok/s
17–45 · niska pewność |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
27.9
tok/s
17–45 · niska pewność |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
27.9
tok/s
17–45 · niska pewność |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
27.9
tok/s
17–45 · niska pewność |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
27.9
tok/s
17–45 · niska pewność |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
25.6
tok/s
15–41 · niska pewność |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
25.6
tok/s
15–41 · niska pewność |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
25.6
tok/s
15–41 · niska pewność |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
25.6
tok/s
15–41 · niska pewność |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
24.9
tok/s
15–40 · niska pewność |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 54k tokeny | Q8_0 | Wygodny |
|
24.6
tok/s
15–39 · niska pewność |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
23.6
tok/s
14–38 · niska pewność |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
23.6
tok/s
14–38 · niska pewność |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
23.6
tok/s
14–38 · niska pewność |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
23.6
tok/s
14–38 · niska pewność |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
23.6
tok/s
14–38 · niska pewność |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
23.6
tok/s
14–38 · niska pewność |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
23.6
tok/s
14–38 · niska pewność |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
23.6
tok/s
14–38 · 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 560X 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
- 93 GB/s
- Typ pamięci
- GDDR5
- Szerokość magistrali pamięci
- 128 bit
- Zegar pamięci
- 1.45 GHz
Czip
Jaki procesor jest na płycie i jak został wyprodukowany. Mniejszy rozmiar procesu zazwyczaj oznacza większą wydajność przy tej samej mocy.
- Procesor graficzny
- Polaris 21
- Architektura
- GCN 4.0
- Generacja
- Polaris Mobile(RX M500X)
- Odlewnia
- GlobalFoundries
- Rozmiar procesu
- 14 nm
- Transistory
- 3 billion
- Gęstość tranzystorów
- 24,400 K/mm²
- Rozmiar die
- 123 mm²
- Pakiet
- BGA-769
- Wydane
- 11 April 2018
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
- 1.28 GHz
- Zegar zwiększający
- 1.28 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
- 1,024
- Jednostki mapowania tekstur
- 64
- 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)
- 2.6 TFLOPS
- Pojedyncza precyzja (FP32)
- 2.6 TFLOPS
- Podwójna precyzja (FP64)
- 163.2 GFLOPS
- Wskaźnik pikseli
- 20 GPixel/s
- Współczynnik tekstury
- 82 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)
- 65 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 560X 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
Pamięć: specyfikacja, która decyduje o wszystkim
VRAM
4 GB
Szerokość pasma
93 GB/s
Największy model
DeciLM 6B
Radeon RX 560X 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 93 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 1.45 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 14.5 tokeny na sekundę
Układ scalony i jak został zbudowany
Radeon RX 560X Mobile jest zbudowany na procesorze graficznym Polaris 21, używając architektury GCN 4.0 z AMD, jako część generacji Polaris Mobile(RX M500X).
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 April 2018, szacunkowo 8.3065415347573 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
2.6 TFLOPS
FP64
163.2 GFLOPS
Na papierze Radeon RX 560X Mobile osiąga 2.6 TFLOPS przy półprecyzji, i 2.6 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 163.2 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 1.28 GHz do zwiększenia 1.28 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 560X 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 1,024 Jednostki cieniujące, 64 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
65 W
Radeon RX 560X Mobile jest oceniane na 65 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 560X Mobile
Największe modele open-weight, które mieszczą się na tej karcie, najnowsze najpierw. Każdy jest pokazany w najlepszej kompresji, jaką karta może pomieścić..
Najszybsze modele AI na a Radeon RX 560X Mobile
Gdzie ta KARTA produkuje tokeny najszybciej. Mniejsze modele dominują tutaj, ponieważ generowanie każdego tokenu oznacza odczytanie całego modelu z pamięci raz..
Krok po kroku
Jak obliczyć liczbę tokenów na sekundę dla a Radeon RX 560X 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..
-
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 uruchamia. Wyszukiwanie zawęża listę według nazwy lub rozmiaru.
-
02
Ustaw długość kontekstu, którą faktycznie będziesz używać
Dłuższe rozmowy kosztują pamięć oprócz wag. 4 GB często jest to to, co pcha duży model na krawędź.
-
03
Wybierz, jak daleko chcesz skompresować
Kompresja to to, co pozwala większym modelom się zmieścić. Kontrola jakości odrzuca każdy model, który potrzebuje więcej tego, niż jesteś skłonny dać.
-
04
Weź zakres jako odpowiedź
Każda prędkość jest oszacowaniem dla pojedynczej rozmowy, z zakresem poniżej. Górna granica tutaj to 30.7 tok/s na Gemma 3 QAT 1B. Ta sama karta i model różnią się od trzydziestu do pięćdziesięciu procent między czasami wykonywania inference.
-
05
Sprawdź kolumnę pamięci przed zatwierdzeniem
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.
-
06
Otwórz model, aby porównać karty
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 560X Mobile.
Odpowiedzi
Radeon RX 560X Mobile — częste pytania
Radeon RX 560X Mobile— czy może uruchomić model, który nie mieści się w jego VRAM?
Przekroczenie karty 4 GB jest możliwe i zwykle jest to fałszywa oszczędność: część pamięci systemu jest wystarczająco wolna, aby zdominować wynik.
Czy dwa Radeon RX 560X Mobile karty będą dwa razy szybsze?
Liberalizowanie ich kupuje przestrzeń zamiast tempa: 8 GB który pozwala na utrzymanie modeli, których żaden z nich nie mógłby utrzymać samodzielnie, ale generacja nie dzieli się w ten sposób. Te dane opisują jedną KARTĘ.
Radeon RX 560X 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.
Radeon RX 560X 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 14.5 tokenów na sekundę i potrzebuje około 3.5 GB pamięci karty.
Radeon RX 560X Mobile— Ile tokenów na sekundę produkuje?
To zależy od modelu. Najszybszy model, który śledzimy tutaj, to Gemma 3 QAT 1B około 30.7 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.
Radeon RX 560X 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
Radeon RX 560X Mobile— jaka jest jej przepustowość VRAM?
Przepustowość pamięci osiąga 93 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.
Radeon RX 560X Mobile— Jakiego typu pamięci używa?
Używa GDDR5 prędkość zegara na 1.45 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.
Radeon RX 560X Mobile— kto to robi?
To jest produkt AMD, z chipem wyprodukowanym przez GlobalFoundries, na procesie 14 nm.
Radeon RX 560X Mobile— kiedy to zostało wydane?
Został wydany w April 2018.
Radeon RX 560X Mobile— ile mocy zużywa?
Moc nominalna karty graficznej wynosi 65 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.
Radeon RX 560X 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.
Radeon RX 560X Mobile— jakie są jego TFLOPS?
Jest oceniane na 2.6 TFLOPS przy połowicznej precyzji i 2.6 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.
Radeon RX 560X 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.
Radeon RX 560X 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.
Radeon RX 560X 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.
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.