Вердикт: брать или искать альтернативу
Брать, если нужен 12-ГБ GGUF-профиль и готовы проверить Vulkan/SYCL; Qwen3 14B Q4 — до 8K по таблице. 12 ГБ, 456 ГБ/с и 190 Вт (TBP).
Не брать, если цель — Qwen3 14B с окном больше 8K или workflow требует CUDA.
Вместо этого посмотрите для той же модели Q4: Intel Arc Pro B60 24 ГБ: 32K, 456 ГБ/с, 120–200 Вт (TBP); GeForce RTX 3060 12 ГБ: 8K, 360 ГБ/с, 170 Вт (TGP).
Что помещается в память
| Модель / веса | Максимум контекста | Всего при нём | Расчёт |
|---|---|---|---|
| Qwen3.5 9B · Q4_K_M | 128K — ограничено памятью | 10,68 ГиБ | Открыть ↗ Сравнить с другими картами под эту модель ↗ |
| Qwen3 14B · Q4_K_M | 8K — ограничено памятью | 11,19 ГиБ | Открыть ↗ Сравнить с другими картами под эту модель ↗ |
| Qwen3.8 27B · Q4_K_M | Не помещается | 17,3 ГиБ | Открыть ↗ Сравнить с другими картами под эту модель ↗ |
| Qwen3.6 35B-A3B · Q4_K_M | Не помещается | 21,6 ГиБ | Открыть ↗ Сравнить с другими картами под эту модель ↗ |
| Qwen3 32B · Q4_K_M | Не помещается | 21,21 ГиБ | Открыть ↗ Сравнить с другими картами под эту модель ↗ |
| gpt-oss-20b · native | Не помещается | 14,41 ГиБ | Открыть ↗ Сравнить с другими картами под эту модель ↗ |
| Qwen3 30B-A3B · Q4_K_M | Не помещается | 19,27 ГиБ | Открыть ↗ Сравнить с другими картами под эту модель ↗ |
Ориентир скорости (сторонний замер)
| Бэкенд | pp512, токенов/с | tg128, токенов/с | Коммит |
|---|---|---|---|
| Vulkan | ≈419 | ≈72,0 | 7f76692 |
Сводка netrunnereve; автор прогона не указан. Дата прогона не указана. ngl 99 (CUDA) / 100 (Vulkan); ОС, драйвер, batch и питание в строке не указаны. Запись и условия ↗
По tg ≈72,0 — между Intel Arc Pro B60 24 ГБ (tg ≈70,5) и Radeon RX 9060 XT 16 ГБ (tg ≈74,0) в той же сводке.
В этих сводках pp через Vulkan у Intel Arc B580 12 ГБ — ≈419, у RTX 3060 через CUDA — ≈2 408 токенов/с: разница ≈5,7 раза. Для длинных входов проверьте SYCL-сборку на своей задаче.
| Автор / условия | pp512 | tg128 |
|---|---|---|
| Andr010-lang, 04.06.2026, build 65ef50a; Ubuntu 26.04, kernel 7.0.0-22, oneAPI 2026.0, xe 70.65.0; CPU 5700X, DDR4-3600 64 ГБ; Llama 2 7B Q4_0, FA=1, ngl=-1, SYCL1; исходный комментарий ↗ | 1806,18 ± 8,68 | 86,54 ± 0,33 |
Сторонние прогоны на разных сборках; позиция в сводке не заменяет тест вашей модели.
Первый запуск на Intel: Vulkan и SYCL
| Приложение | Windows / Linux | Что проверять |
|---|---|---|
| Ollama | Обычная сборка с установленным Vulkan-бэкендом | Драйвер Vulkan, выбранный дискретный GPU, ollama ps и журнал сервера |
| llama.cpp SYCL | Отдельная SYCL-сборка; Windows 11 и Linux описаны upstream | На Linux нужны совпадающие с пакетом oneAPI-библиотеки; Windows-пакет включает runtime |
| IPEX-LLM | Отдельная интеграция Intel и её собственные версии | Не приравнивать к обычной Ollama и текущему upstream llama.cpp |
| ComfyUI | Нативный PyTorch torch.xpu по инструкции ComfyUI | Совместимость конкретного workflow и custom nodes |
B580 прямо указан среди проверенных устройств SYCL upstream. Сначала установите драйвер Intel для своей ОС. При наличии iGPU и dGPU параметр GGML_VK_VISIBLE_DEVICES задаётся у сервера по индексу из его журнала.
Ollama по VRAM выбирает 4K по умолчанию. Для длинного диалога 4K может быть мало. Для Qwen3 14B Q4 расчётный максимум из таблицы — 8K: /set parameter num_ctx 8192 в чате CLI; у сервера — OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=8192 перед запуском. Задавайте окно не больше этого максимума. Проверьте PROCESSOR и CONTEXT через ollama ps. Как задать переменную в своей ОС.
Для ручного GGUF-запуска скачайте SYCL-пакет llama.cpp со страницы релизов и выполните из его каталога:
llama-cli --list-devices
llama-cli -m MODEL.gguf -ngl 99 -c 4096 -p "Explain VRAM in five sentences."
llama-bench -m MODEL.gguf -ngl 99 -p 512 -n 128Вместо MODEL.gguf укажите свой файл. На Linux используйте ./llama-cli и ./llama-bench; расположение исполняемых файлов зависит от пакета. Сохраните версию драйвера, сборку, имя устройства, число выгруженных слоёв и pp/tg. Vulkan и SYCL — разные бэкенды: результат одного не предсказывает другой. Протокол измерения.
Питание и подключение
| Параметр | Требование производителя |
|---|---|
| Блок питания системы | 600 Вт |
| Питание платы | 1×8-pin |
| Интерфейс | PCIe 4.0 x8 |
| Место в корпусе | 272 × 115 мм; 2 слота |
Условия расчёта и сравнение
Максимум — из ряда 4K–256K, все языковые веса на GPU, KV FP16, резерв 1,5 ГиБ; vision, MTP и пик prefill исключены. Если не помещается, итог дан для 4K; для gpt-oss — native и sliding-кэш окна. Это оценка, не замер и не гарантия запуска. Мощность — паспортная; подключение относится к исполнению в подписи таблицы. Общая методика и команды. Сравнить со всеми картами.
Если все эксперты MoE не помещаются, часть можно оставить в RAM: --cpu-moe или --n-cpu-moe N; таблица относится к полному размещению.
Если модель не помещается, рассмотрите систему с общей памятью: Mac, Strix Halo или DGX Spark.
Стартовая цена производителя (MSRP): $249 · · производитель ↗ · Стартовая цена на момент выхода в США, без налогов; это не текущая цена.
Источники и документация
- Intel: характеристики Intel Arc B580 12 ГБ ↗
- Qwen3.5 9B: конфигурация ↗
- Qwen3 14B: конфигурация ↗
- Qwen3.8 27B: конфигурация ↗
- Qwen3.6 35B-A3B: конфигурация ↗
- Qwen3 32B: конфигурация ↗
- gpt-oss-20b: конфигурация ↗
- gpt-oss-20b: размер тензоров ↗
- Qwen3 30B-A3B: конфигурация ↗
- Ollama: аппаратная поддержка ↗
- Ollama: контекст по объёму VRAM ↗
- Ollama: настройки, кэш, хранение моделей ↗
- Transformers: состояния DeltaNet ↗
- Transformers: кэш ↗
- llama.cpp: SYCL, Windows/Linux и oneAPI ↗
- llama.cpp: сборка Vulkan ↗
- Intel: Linux-драйверы клиентских GPU ↗
- Intel IPEX-LLM: отдельная интеграция llama.cpp ↗
- Ollama 0.30, 05.06.2026: Vulkan для AMD и Intel ↗
- ComfyUI: Intel через torch.xpu ↗
- llama.cpp: сторонние замеры ↗
- Andr010-lang, 04.06.2026: SYCL B580 и B60, build 65ef50a ↗
- llama.cpp: CUDA-сводка для сопоставления pp ↗
- Intel Arc Pro B60 24 ГБ: характеристики альтернативы ↗
- GeForce RTX 3060 12 ГБ: характеристики альтернативы ↗
Текст обновлён 25.10.2026. Даты проверки характеристик и вариантов указаны отдельно выше.