Вердикт: брать или искать альтернативу
Брать, если нужны небольшие CUDA-модели при TGP 145 Вт; Qwen3.5 9B Q4 — до 32K по таблице. 8 ГБ, 448 ГБ/с и 145 Вт (TGP).
Не брать, если цель — Qwen3 14B целиком в VRAM.
Вместо этого посмотрите для той же модели Q4: GeForce RTX 5060 Ti 8 ГБ: 32K, 448 ГБ/с, 180 Вт (TGP); GeForce RTX 5060 Ti 16 ГБ: 256K, 448 ГБ/с, 180 Вт (TGP).
Что помещается в память
| Модель / веса | Максимум контекста | Всего при нём | Расчёт |
|---|---|---|---|
| Qwen3.5 4B · Q4_K_M | 128K — ограничено памятью | 7,83 ГиБ | Открыть ↗ Сравнить с другими картами под эту модель ↗ |
| Qwen3 8B · Q4_K_M | 8K — ограничено памятью | 7,3 ГиБ | Открыть ↗ Сравнить с другими картами под эту модель ↗ |
| Qwen3.5 9B · Q4_K_M | 32K — ограничено памятью | 7,68 ГиБ | Открыть ↗ Сравнить с другими картами под эту модель ↗ |
| Qwen3 14B · Q4_K_M | Не помещается | 10,57 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 |
|---|---|---|---|
| CUDA | ≈3 799 | ≈100,6 | 3a3edc9 |
Автор: odbguru. Публикация 19.06.2026. ASUS Dual OC 8 ГБ, PCIe 5.0 x8, CUDA 13.3; -ngl 99, FA=1. ОС, драйвер, batch и лимит питания не указаны. Запись и условия ↗
По tg ≈100,6 — между GeForce RTX 5060 Ti 16 ГБ (tg ≈93,5) и GeForce RTX 5070 12 ГБ (tg ≈128,2) в той же сводке.
Сторонние прогоны на разных сборках; позиция в сводке не заменяет тест вашей модели.
Первый запуск на GPU
Для GGUF используйте CUDA-бэкенд Ollama, LM Studio или llama.cpp. Для Blackwell нужна поддерживающая архитектуру сборка; текущая инструкция ComfyUI рекомендует PyTorch cu130.
Ollama по VRAM выбирает 4K по умолчанию. Для длинного диалога 4K может быть мало. Для Qwen3.5 9B Q4 расчётный максимум из таблицы — 32K: /set parameter num_ctx 32768 в чате CLI; у сервера — OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=32768 перед запуском. Задавайте окно не больше этого максимума. Проверьте PROCESSOR и CONTEXT через ollama ps. Как задать переменную в своей ОС.
Питание и подключение
| Параметр | Требование производителя |
|---|---|
| Блок питания системы | 550 Вт |
| Питание платы | 1×8-pin |
| Интерфейс | PCIe 5.0 x8; физический разъём x16 |
| Место в корпусе | 197 × 120 × 41 мм |
Восемь линий PCIe
У выбранного примера MSI физический разъём x16 использует восемь линий PCIe 5.0.
PCIe 4.0 x8 — около 16 ГБ/с, PCIe 5.0 x8 — около 32 ГБ/с в одну сторону: теоретический поток до накладных расходов протокола. При выгрузке слоёв или экспертов в RAM эта полоса может ограничить инференс. Когда веса и кэш целиком в VRAM, она не заменяет полосу локальной памяти; первичная загрузка модели также идёт по PCIe.
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.
Стартовая цена производителя (MSRP): $299 · · производитель ↗ · Стартовая цена на момент выхода в США, без налогов; это не текущая цена.
Источники и документация
- GeForce RTX 5060 Ti 16 ГБ: характеристики альтернативы ↗
- NVIDIA: пропускная способность GeForce ↗
- MSI: VENTUS 2X OC, питание и PCIe x8 ↗
- Qwen3.5 4B: конфигурация ↗
- Qwen3 8B: конфигурация ↗
- 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 ↗
- LM Studio: CUDA runtime ↗
- llama.cpp: сборка CUDA ↗
- ComfyUI: текущий PyTorch/CUDA ↗
- llama.cpp: сторонние замеры ↗
- PCI-SIG: полоса PCIe по поколениям ↗
Текст обновлён 25.10.2026. Даты проверки характеристик и вариантов указаны отдельно выше.