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O que você consegue rodar na sua placa de vídeo

A pergunta “isso vai rodar na minha placa de vídeo?” tem uma resposta calculável: pesos vezes número de bits, mais a memória cache de atenção, que cresce com o tamanho do contexto e pode surpreender mais do que o próprio modelo. Escolha o hardware e o tamanho do modelo, e eu mostro o que cabe, o que precisa ir para a memória do sistema e quantos tokens por segundo você pode esperar.

40 placas Memória de atenção Estimativa de tokens por segundo Dados editáveis Link para o resultado

Seu equipamento

Os valores são preenchidos a partir da lista e correspondem às especificações do fabricante. Você pode alterá-los, pois a memória realmente disponível depende do que mais está em execução. Nos computadores Apple, a memória é compartilhada entre o processador e a unidade gráfica, então você não pode disponibilizá-la toda para o modelo.

Modelo que você quer executar

Os dois últimos números descrevem a arquitetura do modelo. Preencho valores típicos para esse tamanho; se você souber os valores exatos nas especificações do modelo, informe-os.

Veredito

-
pesos do modelo memória de atenção sobrecarga livre
Pesos do modelo
0
GB nesta quantização
Memória de atenção
0
GB para este contexto
Total
0
GB
Velocidade estimada
0
tokens por segundo

Todas as quantizações neste hardware

Mesmo número de parâmetros, diferentes precisões dos pesos. Abaixo de quatro bits, a qualidade das respostas costuma cair, especialmente em português e em código.

QuantizaçãoBits por pesoPesosIncluindo a atenção CabeTokens por segundo

Quanto contexto você consegue suportar

Memória de atenção para diferentes comprimentos

Este é o detalhe que surpreende. O modelo cabe com folga, mas, com cem mil tokens de contexto, de repente falta memória.

O máximo que cabe

-

tokens nas configurações atuais, ou aproximadamente-palavras em português.

Considero um token equivalente a 0,55 palavra em português, com base em textos reais. Você pode calcular com exatidão emcontador de tokens.

Como executar

Estimo a velocidade com base na largura de banda da memória, que é o gargalo na geração de respostas: o modelo precisa ler todos os seus pesos para cada novo token. Na prática, o resultado pode ser alguns pontos percentuais menor devido à sobrecarga do software. Se algumas camadas forem transferidas para a memória do sistema, a velocidade cai drasticamente, pois a conexão com a RAM é dezenas de vezes mais lenta. Considere esse valor uma estimativa, não uma promessa.
Os preços dos modelos são obtidos diariamente da OpenRouter; última atualização: 2026-11-10 07:06:22. Os mesmos dados alimentam a página de custos de IA.

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