Jaka karta graficzna do lokalnego AI
Wybierz model z biblioteki Ollamy, długość rozmowy i tempo, które Ci wystarczy. Policzymy, ile potrzeba pamięci, czy wystarczy jedna karta, czy lepiej dwie, i pokażemy najtańsze zestawy z dzisiejszych ofert.
Model
Ustawienia
Qwen3 14B potrzebuje około 10 GB pamięci karty
Plik modelu 9,3 GB, kontekst 0,6 GB i 0,6 GB buforów na każdej karcie.
Najtańsze zestawy kart
Pasujące zestawy: 16. Najtaniej: Intel Arc B580 za 1699 zł, około 30 tok/s. Najszybciej: GeForce RTX 5090, około 126 tok/s.
| Zestaw | Pamięć i podział | Tempo | Cena |
|---|---|---|---|
| Intel Arc B5801 karta, 12 GB | 12 GB VRAM
| 30 tok/spłynnie, szacunek | 1699 zł |
| GeForce RTX 30601 karta, 12 GB | 12 GB VRAM
| 34 tok/spłynnie, szacunek | 2149 zł |
| Radeon RX 90701 karta, 16 GB | 16 GB VRAM
| 50 tok/spłynnie, szacunek | 2899 zł |
| Radeon RX 9070 XT1 karta, 16 GB | 16 GB VRAM
| 57 tok/spłynnie, szacunek | 3049 zł |
| GeForce RTX 5060 Ti 16GB1 karta, 16 GB | 16 GB VRAM
| 41 tok/spłynnie, szacunek | 3599 zł |
| 2× GeForce RTX 5060 Ti 8GB2 karty po 8 GB | 16 GB VRAM
| 38 tok/spłynnie, szacunek | 3698 zł2 × 1849 zł |
| GeForce RTX 50701 karta, 12 GB | 12 GB VRAM
| 54 tok/spłynnie, szacunek | 3749 zł |
| 2× GeForce RTX 30702 karty po 8 GB | 16 GB VRAM
| 31 tok/spłynnie, szacunek | 4314 zł2 × 2157 zł |
Najczęstsze pytania
Ile VRAM potrzebuje lokalny model językowy?
Tyle, ile waży plik modelu w Ollamie, plus pamięć na kontekst rozmowy (KV cache) i około 0,6 GB buforów na każdej karcie. Model 8B w kwantyzacji Q4 waży około 5 GB i zmieści się w 8 GB, 14B potrzebuje około 10,5 GB, modele 27B do 32B około 20 do 22 GB, a 70B około 45 GB. Dłuższy kontekst dokłada pamięci: przy 32 tysiącach tokenów nawet kilka gigabajtów.
Czy dwie karty graficzne dodają się w Ollamie?
Pamięć tak, szybkość nie. Ollama sama rozkłada warstwy modelu na wszystkie karty, więc dwa RTX 3060 po 12 GB pomieszczą model, który potrzebuje około 22 GB. Każdy token przechodzi jednak przez karty po kolei, więc tempo jest takie, jak na jednej karcie tego typu z większą pamięcią, i jeszcze kilka procent niższe przez przekazywanie danych między kartami. Dwie słabsze karty to tani sposób na duży model, a jedna mocna karta da szybsze odpowiedzi.
Co z kartami różnej prędkości?
Ollama dzieli model proporcjonalnie do wolnej pamięci kart, a czas tokena to suma czasów na każdej z nich. Wolniejsza karta spowalnia więc całość w takim stopniu, w jakim przechowuje część modelu. Kalkulator pokazuje podział pamięci i liczy tempo dla Twojego zestawu.
Dlaczego modele MoE są szybsze, niż wskazuje ich rozmiar?
Modele mixture-of-experts, na przykład Qwen3 30B-A3B czy gpt-oss 20B, przy każdym tokenie używają tylko części parametrów. Cały model musi zmieścić się w pamięci, ale czytana jest tylko aktywna część, więc odpowiadają kilka razy szybciej niż model gęsty tej samej wielkości. Przyjmujemy, że wykorzystują połowę teoretycznej przewagi, bo tak wychodzi w pomiarach na RTX 3090.
Co się dzieje, gdy model nie mieści się w VRAM?
Ollama przeniesie część warstw do pamięci RAM i policzy je na procesorze. Model zadziała, ale ta część jest czytana z RAM z prędkością 30 do 50 GB/s zamiast setek GB/s, więc tempo spada kilkukrotnie. W kalkulatorze możesz na to pozwolić i zobaczyć szacunek.
Skąd pochodzą liczby w kalkulatorze?
Lista modeli, ich rozmiary, liczba parametrów i kwantyzacja pochodzą z biblioteki Ollamy i odświeżamy je codziennie. Prędkość kart to pomiary społeczności llama.cpp dla modelu 7B (CUDA dla NVIDII, Vulkan dla AMD i Intela), a dla kart bez pomiaru szacunek z przepustowości pamięci. Wynik dla wybranego modelu przeliczamy proporcjonalnie do liczby bajtów czytanych na token, więc to szacunek. Ceny pochodzą z x-kom, Komputronika, Media Expert i Morele.
Pełne wyniki każdej karty (gry, Blender, AI) znajdziesz na jej stronie w sekcji „Wydajność”, a zestawienie wszystkich kart w rankingu kart do AI. Zasilacz pod jedną albo dwie karty dobierzesz w kalkulatorze mocy.