Oblicz TPS modelu RTX PRO 4000 Blackwell SFF 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
Mixtral 8x7B
46.7B · Q3_K_M · 38.3 tok/s
Najszybszy model
Gemma 3 QAT 1B
183 tok/s · 1B
Które modele AI mogą działać na a RTX PRO 4000 Blackwell SFF?
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.
502 modele pasują
Obliczanie| Kwantyzacja | Pasuje | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
183
tok/s
156–220 |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k tokeny | Q8_0 | Wygodny |
|
183
tok/s
156–220 |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k tokeny | Q8_0 | Wygodny |
|
183
tok/s
110–293 · niska pewność |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
183
tok/s
110–293 · niska pewność |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
183
tok/s
110–293 · niska pewność |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
183
tok/s
110–293 · niska pewność |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
169
tok/s
102–271 · niska pewność |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
166
tok/s
100–266 · niska pewność |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
166
tok/s
100–266 · niska pewność |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
166
tok/s
100–266 · niska pewność |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
166
tok/s
100–266 · niska pewność |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
152
tok/s
91–244 · niska pewność |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
152
tok/s
91–244 · niska pewność |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
152
tok/s
91–244 · niska pewność |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
152
tok/s
91–244 · niska pewność |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
149
tok/s
126–179 |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k tokeny | Q8_0 | Wygodny |
|
147
tok/s
88–235 · niska pewność |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
141
tok/s
84–225 · niska pewność |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
141
tok/s
84–225 · niska pewność |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
141
tok/s
84–225 · niska pewność |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
141
tok/s
84–225 · niska pewność |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
141
tok/s
84–225 · niska pewność |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
141
tok/s
84–225 · niska pewność |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
141
tok/s
84–225 · niska pewność |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
141
tok/s
84–225 · 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
RTX PRO 4000 Blackwell SFF 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
- 24 GB
- Pasmo pamięci
- 432 GB/s
- Typ pamięci
- GDDR7
- Szerokość magistrali pamięci
- 192 bit
- Zegar pamięci
- 1.13 GHz
Czip
Jaki procesor jest na płycie i jak został wyprodukowany. Mniejszy rozmiar procesu zazwyczaj oznacza większą wydajność przy tej samej mocy.
- Procesor graficzny
- GB203
- Architektura
- Blackwell 2.0
- Generacja
- Blackwell PRO W(x000)
- Odlewnia
- TSMC
- Rozmiar procesu
- 5 nm
- Transistory
- 45.6 billion
- Gęstość tranzystorów
- 120,600 K/mm²
- Rozmiar die
- 378 mm²
- Wydane
- 11 August 2025
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
- 577 MHz
- Zegar zwiększający
- 1.43 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
- 8,960
- Jednostki mapowania tekstur
- 280
- Jednostki wyjściowe.Render
- 96
- Procesory strumieniowe
- 70
- Rdzenie tensorowe
- 280
- Rdzenie śledzenia promieni
- 70
- cache L1
- 128 KB
- pamięć podręczna L2
- 48 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)
- 25.7 TFLOPS
- Pojedyncza precyzja (FP32)
- 25.7 TFLOPS
- Podwójna precyzja (FP64)
- 401 GFLOPS
- Wskaźnik pikseli
- 138 GPixel/s
- Współczynnik tekstury
- 401 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)
- 70 W
- Zalecany zasilacz
- 250 W
- Złącza zasilające
- None
- Interfejs magistrali
- PCIe 5.0 x8
- Szerokość slotu
- Dual-slot
- Wymiary
- 167 mm × 40 mm
- Wyświetl wyniki
- 4x mini-DisplayPort 2.1b
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.
- zdolność obliczeniowa CUDA
- 12.0
- DirectX
- 12.2
- OpenGL
- 4.6
- Vulkan
- 1.4
- OpenCL
- 3.0
- Model cieniowania
- 6.8
Oferty
Gdzie kupić GPU RTX PRO 4000 Blackwell SFF
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
Co oznacza subsystém pamięci dla AI
VRAM
24 GB
Szerokość pasma
432 GB/s
Największy model
Mixtral 8x7B
RTX PRO 4000 Blackwell SFF nosi 24 GB z GDDR7. To pokrywa modele średniej wielkości, które wiele osób faktycznie uruchamia. Gdy czas działania i sterownik zarezerwują swoją przestrzeń roboczą, mniej więcej tyle zostaje: 21.6 GB.
Przepustowość pamięci osiąga 432 GB/s przez magistralę 192 bity. To jest liczba rządząca prędkością generacji — arytmetyka na bajt odczytany jest na tyle mała, że to magistrala, a nie rdzenie, jest na co wszystko czeka.
Liczba to szerokość magistrali pomnożona przez zegar pamięci 1.13 GHz. Obie części mają znaczenie, a żadna z nich nie jest widoczna w benchmarku gier.
Największą rzeczą, jaką ma, jest Mixtral 8x7B, 46.7B, skompresowane do Q3_K_M i generowanie wokół 38.3 tokeny na sekundę
Układ scalony i jak został zbudowany
RTX PRO 4000 Blackwell SFF jest zbudowany na procesorze graficznym GB203, używając architektury Blackwell 2.0 z NVIDIA, jako część generacji Blackwell PRO W(x000).
Chip jest produkowany przez TSMC, na procesie 5 nm, z kostką o wymiarach 378 mm², trzymanie 45.6 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 2025. 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
25.7 TFLOPS
FP64
401 GFLOPS
Rdzenie tensorowe
280
Na papierze RTX PRO 4000 Blackwell SFF osiąga 25.7 TFLOPS przy półprecyzji, i 25.7 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 401 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.
Karta przenosi 280 Rdzenie tensorowe na wzdłuż 70 Procesory strumieniowe. Te przyspieszają obliczenia macierzowe, które są sercem transformatora, i to one sprawiają, że przetwarzanie poleceń — czytanie długiego dokumentu przed udzieleniem odpowiedzi — jest znacznie szybsze, niż byłoby w przeciwnym razie.
Zegary działają od podstawy 577 MHz do zwiększenia 1.43 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
RTX PRO 4000 Blackwell SFF ma pamięć podręczną L1 128 KB, wspierany przez pamięć podręczną L2 48 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 8,960 Jednostki cieniujące, 280 Jednostki mapowania tekstur, i 96 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
70 W
RTX PRO 4000 Blackwell SFF jest oceniane na 70 W, i sugerowane zasilanie systemu wynosi 250 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 dual-slot, pomiarowania 167 mm długi. Warto sprawdzić z zasilaczem oraz obudową w maszynie, ponieważ największe karty potrzebują zdecydowanie więcej obu niż typowy komputer stacjonarny oferuje.
Łączy się przez PCIe 5.0 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 RTX PRO 4000 Blackwell SFF
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 RTX PRO 4000 Blackwell SFF
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 RTX PRO 4000 Blackwell SFF
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
Znajdź model w tabeli
Tabela zawiera 502 modele, które ta karta uruchamia. Wyszukiwanie zawęża listę według nazwy lub rozmiaru.
-
02
Ustaw długość kontekstu, którą faktycznie będziesz używać
Przeciągnij suwak do długości rozmowy, na której planujesz pracować. Pamięć podręczna rośnie wraz z rozmową, a w porównaniu do karty trzymającej 24 GB to często różnica między modelem, który się mieści, a takim, który się nie mieści.
-
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
Spójrz na zakres, nie tylko na liczbę
Liczby są obliczane, a nie mierzone. Najszybszy wynik na tej karcie to 183 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 swój zapas przed podjęciem decyzji
Tight oznacza, że działa dzisiaj; comfortable oznacza, że nadal działa, gdy rozmowa się rozwija. Porównaj, co każdy model potrzebuje w porównaniu z dostępnym. 24 GB.
-
06
Otwórz model, aby porównać karty
Śledzenie modelu na jego stronie pokazuje cały sprzęt, który może go uruchomić, więc możesz zobaczyć, jak wypada w porównaniu do RTX PRO 4000 Blackwell SFF.
Odpowiedzi
RTX PRO 4000 Blackwell SFF — częste pytania
RTX PRO 4000 Blackwell SFF— jaki jest największy model AI, który może uruchomić?
Największy model w naszym katalogu, który pasuje, to Mixtral 8x7B w 46.7B parametry, skompresowane do Q3_K_M. Generuje mniej więcej 38.3 tokenów na sekundę i potrzebuje około 21.0 GB pamięci karty.
RTX PRO 4000 Blackwell SFF— Ile tokenów na sekundę produkuje?
To zależy od modelu. Najszybszy model, który śledzimy tutaj, to Gemma 3 QAT 1B około 183 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.
RTX PRO 4000 Blackwell SFF— czy może działać 7B modele?
Tak. Na przykład działa Multi-Token Prediction 7B w Q8_0, używając około 7.9 GB pamięci i generowanie około 27.3 tokeny na sekundę
RTX PRO 4000 Blackwell SFF— czy może działać 13B modele?
Tak. Na przykład działa DeepSeekMoE-16B w Q8_0, używając około 17.5 GB pamięci i generowanie około 63.5 tokeny na sekundę
RTX PRO 4000 Blackwell SFF— czy może działać 30B modele?
Tak. Na przykład działa Nemotron 3-Nano-30B-A3B w Q4_K_M, używając około 18.1 GB pamięci i generowanie około 74.3 tokeny na sekundę
RTX PRO 4000 Blackwell SFF— Ile ma pamięci?
Ta karta ma 24 GB z GDDR7. Około jedna dziesiąta jest zarezerwowana przez czas wykonywania wnioskowania i sterownik, pozostawiając mniej więcej 21.6 GB dostępny dla modelu i jego rozmowy
RTX PRO 4000 Blackwell SFF— jaka jest jej przepustowość VRAM?
Przepustowość pamięci osiąga 432 GB/s przez magistralę 192 bity. To jest jedyny najlepszy wskaźnik tego, jak szybko generuje tekst, ponieważ produkcja każdego tokena oznacza odczytanie całego modelu z pamięci jednocześnie.
RTX PRO 4000 Blackwell SFF— Jakiego typu pamięci używa?
Używa GDDR7 prędkość zegara na 1.13 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.
RTX PRO 4000 Blackwell SFF— kto to robi?
To jest produkt NVIDIA, z chipem wyprodukowanym przez TSMC, na procesie 5 nm.
RTX PRO 4000 Blackwell SFF— kiedy to zostało wydane?
Został wydany w August 2025.
RTX PRO 4000 Blackwell SFF— ile mocy zużywa?
Moc nominalna karty graficznej wynosi 70 W, i sugerowane zasilanie systemu wynosi 250 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.
RTX PRO 4000 Blackwell SFF— ile pamięci podręcznej ma?
Pamięć podręczna L1 jest 128 KB, i pamięć podręczna L2 jest 48 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.
RTX PRO 4000 Blackwell SFF— jakie są jego TFLOPS?
Jest oceniane na 25.7 TFLOPS przy połowicznej precyzji i 25.7 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.
RTX PRO 4000 Blackwell SFF— Ile rdzeni tensorowych ma?
To ma 280 Rdzenie tensorowe na wzdłuż 70 Procesory strumieniowe. Przyspieszają arytmetykę macierzy, z której zbudowany jest transformator, co głównie przyspiesza przetwarzanie długiego promptu, a nie generowanie odpowiedzi.
RTX PRO 4000 Blackwell SFF— czy obsługuje CUDA?
Tak. Raportuje zdolność obliczeniową CUDA. 12.0. Funkcjonalność 7.0 i wyższa ma rdzenie tensorowe, z których korzysta nowoczesne oprogramowanie inferencyjne; poniżej tego korzysta z wolniejszych ścieżek kodu dla modelów kwantyzowanych.
RTX PRO 4000 Blackwell SFF— Jakiego interfejsu autobusowego używa?
Używa PCIe 5.0 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.
RTX PRO 4000 Blackwell SFF— czy jest dobry do uruchamiania lokalnych modeli AI?
Jego pamięć komfortowo obsługuje średniej wielkości modele, które większość ludzi uruchamia lokalnie, a jego przepustowość zapewnia użyteczne, choć niezbyt spektakularne, prędkości generacji. W sumie uruchamia 502 modele, które śledzimy. Czy to wystarczy, zależy całkowicie od tego, który model chcesz — tabela powyżej odpowiada na to bezpośrednio.
RTX PRO 4000 Blackwell SFF— czy może uruchomić model, który nie mieści się w jego VRAM?
Można go podzielić, a nadmiar przechowywany jest w pamięci systemowej poza kartą. 24 GB zaciąga cały system w dół, a żadne z danych na tej stronie tego nie uwzględnia.
Czy dwa RTX PRO 4000 Blackwell SFF karty będą dwa razy szybsze?
Pojemność dodaje, wydajność nie. Dwie z nich dają ci 48 GB z połączoną pamięcią, w mniej więcej tej samej prędkości generacji co jeden.
RTX PRO 4000 Blackwell SFF— które modele AI może uruchomić?
502 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.
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.