¿Puede una GTX 1650 ejecutar IA? Medido: unos 20 tokens por segundo
Sí. En un sobremesa con una NVIDIA GTX 1650 (4 GB) y 16 GB de RAM, Gemma 4 E4B escribía unos 20 tokens por segundo. Más rápido de lo que lees.
Qué significa en la práctica
| Tarea | Tiempo en este PC |
|---|---|
| Escribir una respuesta normal (400 tokens, media página) | 20 s |
| Leer un documento largo que le das (5.000 tokens, unas 6 páginas) | 0:13–3:28 min |
Calculado a partir de las velocidades medidas en este PC: el tiempo es la longitud dividida entre la velocidad, y una respuesta real tarda además un momento en arrancar. Para hacerte una idea, una persona lee unas 4 palabras por segundo (Brysbaert, 2019), así que solo leer una respuesta de 400 tokens te lleva más de un minuto.
Lo que medimos
Escribir es la velocidad a la que la IA teclea su respuesta, en tokens por segundo; un token es un trozo de palabra, y en español cada palabra suele ocupar uno o dos. Leer es lo rápido que asimila lo que le das: tu pregunta, un texto pegado o un PDF. Leer siempre es mucho más rápido que escribir, porque la IA puede leer muchos tokens a la vez pero tiene que escribirlos de uno en uno.
| Qué | Dónde | Resultado | Medido |
|---|---|---|---|
| Gemma 4 E4B | tarjeta gráfica, desbordando a la RAM | unos 20 tokens por segundo escribiendo · 24–395 leyendo | 23 de septiembre de 2026 |
| Gemma 4 E4B (segundo PC)* | tarjeta gráfica, desbordando a la RAM | 8–25 tokens por segundo escribiendo · 32–301 leyendo | 1 de octubre de 2026 |
Cómo se midió cada número:
- Chats reales en GreenCube 0.1.40 y 0.1.42: la velocidad de cada respuesta de 100 tokens o más, sacada del registro de la app. El rango deja fuera la décima parte más lenta y la más rápida.
Cuando tenemos varias pruebas damos el rango: la velocidad varía un poco entre pruebas en el mismo PC. * Este tester hizo sobre todo preguntas cortas, así que también cuentan las respuestas de menos de 100 tokens. Las respuestas cortas salen algo más lentas.
Qué significa
No cabe entera en la tarjeta
Gemma 4 E4B ocupa 4,2 GB y la tarjeta tiene 4, así que no cabe entera y una parte queda en la memoria normal (RAM). Cada palabra que escribe tiene que llegar a esa parte por un camino mucho más lento, así que la velocidad baja y varía. Aun así escribe unos 20 tokens por segundo. La lectura de lo que pegas osciló entre 24 y 395 tokens por segundo de un día a otro, seguramente porque la tarjeta estaba llena.
Un segundo PC con la misma tarjeta
La GTX 1650 de otro tester usó Gemma 4 E4B en GreenCube 0.1.42: escribía 8–25 tokens por segundo y leía a 32–301. La mayoría de sus respuestas fueron cortas, y las respuestas cortas salen más lentas que las largas: la más larga quedó cerca del máximo.
La más grande, Gemma 4 12B
No con holgura. GreenCube solo propone la más grande, Gemma 4 12B, con tarjetas de 10 GB de VRAM o más, y esta tiene 4. En una AMD RX 5700 XT de 8 GB respondió preguntas cortas y luego se colgó en un chat largo.
Imágenes
Muy probablemente, pero aún no hemos cronometrado una imagen con esta tarjeta. Cuando lo hagamos, el número irá aquí. Una imagen usa su propia IA, de unos 6 GB, y muchas más cuentas que una respuesta de chat, así que aquí los gráficos importan todavía más.
Cómo se compara
De los 8 PCs que medimos con Gemma 4 E4B, este es el número 7 en velocidad de escritura. La GTX 1660 Super escribe 37–38, un 90% más rápido. La RX 580 escribe 10–11, así que este va un 90% más rápido.
El PC de la prueba
El PC de un tester real, usado como lo usa siempre, no una máquina de laboratorio:
- Sobremesa
- Gráfica: NVIDIA GTX 1650
- Memoria gráfica (VRAM): 4 GB
- RAM: 16 GB
- Procesador: 16 hilos
Mira tu propio PC
¿No sabes qué tiene tu PC? Se mira en 30 segundos:
- Pulsa Ctrl + Mayús + Esc para abrir el Administrador de tareas.
- Ve a Rendimiento.
- Pulsa Memoria: el número de arriba a la derecha es tu RAM.
- Pulsa GPU: el nombre de arriba a la derecha es tu tarjeta, y Memoria de GPU dedicada es tu VRAM. ¿Solo ves gráficos Intel o AMD sin memoria dedicada? Entonces no tienes tarjeta aparte.
Después busca la tarjeta más parecida en la tabla completa. La misma tarjeta con más VRAM puede con una IA más grande; una tarjeta más nueva del mismo tamaño suele ir más rápido.
Otros PCs que medimos
- RTX 2080 Ti: 65–71 tokens por segundo (Gemma 4 E4B)
- RX 5700 XT: 63–72 tokens por segundo (Gemma 4 E4B)
- RTX 5060: 56 tokens por segundo (Gemma 4 E4B)
- RTX 3060: 53–55 tokens por segundo (Gemma 4 E4B)
- RX 6600: 42–44 tokens por segundo (Gemma 4 E4B)
- GTX 1660 Super: 37–38 tokens por segundo (Gemma 4 E4B)
- portátil con Intel Core Ultra 5: 14–18 tokens por segundo (Gemma 4 E2B)
- RX 580: 10–11 tokens por segundo (Gemma 4 E4B)
- portátil con Intel Iris Xe: 5–7 tokens por segundo (Gemma 4 E2B)
¿Puedo usar IA en mi PC? Los 10 PCs en una tabla, y cómo irá el tuyo.
Preguntas
¿Puede una GTX 1650 ejecutar IA en local?
Sí. En un sobremesa con una NVIDIA GTX 1650 (4 GB) y 16 GB de RAM, Gemma 4 E4B escribía unos 20 tokens por segundo. Más rápido de lo que lees.
¿Puede una GTX 1650 crear imágenes con IA?
Muy probablemente, pero aún no hemos cronometrado una imagen con esta tarjeta. Cuando lo hagamos, el número irá aquí.
¿Puede una GTX 1650 ejecutar Gemma 4 12B?
No con holgura. GreenCube solo propone la más grande, Gemma 4 12B, con tarjetas de 10 GB de VRAM o más, y esta tiene 4. En una AMD RX 5700 XT de 8 GB respondió preguntas cortas y luego se colgó en un chat largo.
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