Asrock Arc B580 Challenger OC 12GB GDDR6

Asrock Arc B580 Challenger OC 12GB GDDR6

Dostępność
Producent
Asrock
Chipset
Arc B580
Producent chipsetu
Intel
Seria
Pozostałe
RAM
12GB (GDDR6)
Szyna pamięci
192bit
Prędkość pamięci
19000 MHz
TBP
700 W
Interfejs
PCI-Express x8
Wyjścia
HDMI, DisplayPort, DisplayPort x3
Zasilanie
1x 8-pin
Minimalny zasilacz
-
Długość karty
-
Chłodzenie
Aktywne
Maks. rozdzielczość
7680 x 4320
Standardy
OpenGL 4.6, DirectX 12 Ultimate

Wydajność Środek stawki

Szybszy niż 46% kart dostępnych dziś w sklepach (45. miejsce na 83).

Pełny ranking kart graficznych
Wydajność w grachGry
16 094pkt
45. miejsce na 83 dostępnych 41% najlepszego105,57 zł za 1000 pkt
Rendering w BlenderzePraca
2401sampli/min
30. miejsce na 67 dostępnych 16% najlepszego0,71 zł za 1 sampli/min
Generowanie tekstu przez LLMAI lokalnie
72tok/s
29. miejsce na 46 dostępnych 24% najlepszego23,6 zł za 1 tok/s
Przetwarzanie promptu przez LLMAI lokalnie
419tok/s
39. miejsce na 46 dostępnych 3% najlepszego4,05 zł za 1 tok/s

Co kupić zamiast

Układy sąsiadujące w rankingu „Wydajność w grach” z najtańszą dostępną ofertą.

Szybsze

Wolniejsze, ale tańsze?

AI lokalnie

Czy Intel Arc B580 nadaje się do uruchamiania modeli językowych na własnym komputerze (Ollama, LM Studio, llama.cpp). Większe modele i zestawy z dwiema kartami policzysz w kalkulatorze karty do AI.

Pamięć VRAM
12 GB
Przepustowość
456 GB/s
z szyny i taktowania pamięci
Model 7B, odpowiedź
72 tok/s
pomiar llama.cpp
Model 7B, czytanie promptu
419 tok/s

W całości na karcie zmieścisz modele do 14B, na przykład Qwen3 14B (około 30 tokenów na sekundę). Większe modele uruchomisz na dwóch kartach albo z częścią modelu w pamięci RAM, wtedy wolniej.

ModelDo czegoPotrzebujeMieści sięSzacowane tok/s
Llama 3.2 3BQ4_K_Magenci i narzędzia3 GB tak140bardzo szybko
Qwen3 8BQ4_K_Mrozumowanie, agenci i narzędzia6.3 GB tak54płynnie
Gemma 4 12BQ4_K_Mrozumowanie, agenci i narzędzia, rozumie obrazy9.1 GB tak38płynnie
Qwen3 14BQ4_K_Mrozumowanie, agenci i narzędzia10.5 GB tak30płynnie
gpt-oss 20BMXFP4, MoErozumowanie, agenci i narzędzia15 GB nie brak
Qwen3.6 27BQ4_K_Mrozumowanie, agenci i narzędzia, rozumie obrazy20.3 GB nie brak
Gemma 4 31BQ4_K_Mrozumowanie, agenci i narzędzia, rozumie obrazy21.4 GB nie brak
Qwen3.6 35BQ4_K_M, MoErozumowanie, agenci i narzędzia, rozumie obrazy25 GB nie brak
Llama 3.3 70BQ4_K_Magenci i narzędzia44.9 GB nie brak
gpt-oss 120BMXFP4, MoErozumowanie, agenci i narzędzia66.1 GB nie brak

Liczby dla modeli to szacunek: generowanie tokenów jest ograniczone przepustowością pamięci, więc skaluje się odwrotnie do rozmiaru modelu. Model, który nie mieści się w VRAM, działa z pamięci RAM komputera kilkukrotnie wolniej. Pomiary 7B pochodzą z tabel społeczności llama.cpp.

Pytania o AI na tej karcie

Czy Intel Arc B580 nadaje się do lokalnego AI?

W całości na karcie zmieścisz modele do 14B, na przykład Qwen3 14B (około 30 tokenów na sekundę). Większe modele uruchomisz na dwóch kartach albo z częścią modelu w pamięci RAM, wtedy wolniej. Model 7B generuje na tej karcie około 72 tokenów na sekundę (pomiar llama.cpp).

Jaki model LLM zmieści się na 12 GB VRAM?

Największy z popularnych modeli, który mieści się w całości na Intel Arc B580 (12 GB), to Qwen3 14B w kwantyzacji Q4_K_M, potrzebujący około 10.5 GB pamięci. Mniejsze modele (3B, 8B, 12B, 14B) działają z zapasem na kontekst.

Dlaczego przepustowość pamięci Intel Arc B580 ma znaczenie dla AI?

Generowanie każdego tokena wymaga odczytania całego modelu z pamięci karty, więc szybkość odpowiedzi zależy wprost od przepustowości (456 GB/s dla tego układu). Większy model to więcej bajtów na token i proporcjonalnie mniej tokenów na sekundę.

Wyniki syntetyczne dla układu Intel Arc B580: PassMark, Blender Open Data (mediana wyników użytkowników) i llama.cpp. Miejsca w rankingu liczymy wśród układów konsumenckich mających dziś co najmniej jedną ofertę w monitorowanych sklepach. Konkretne gry i programy mogą układać się inaczej.

Ceny w sklepach

SklepCenaDostępnośćAkcje
Brak ofert dla tego produktu.

Opinie

Masz ten produkt?

Oceń Asrock Arc B580 Challenger OC 12GB GDDR6 i pomóż innym w wyborze!

Opinie użytkowników (0)

Nikt nie ocenił jeszcze tego produktu. Masz go u siebie? Napisz pierwszą opinię.