¿Puede una RX 580 ejecutar IA? Medido: 10–11 tokens por segundo
Sí. En un sobremesa con una AMD RX 580 (8 GB) y 16 GB de RAM, Gemma 4 E4B escribía 10–11 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) | 37–38 s |
| Leer un documento largo que le das (5.000 tokens, unas 6 páginas) | 30–35 s |
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 | 10,5–10,7 tokens por segundo escribiendo · 144–169 leyendo | 1 de octubre de 2026 1 |
| Gemma 4 E4B | tarjeta gráfica | 10,1 tokens por segundo escribiendo | 1 de octubre de 2026 2 |
| Gemma 4 E4B | solo procesador | 3,8 tokens por segundo escribiendo | 1 de octubre de 2026 2 |
Cómo se midió cada número:
- Chats reales en GreenCube 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.
- La prueba de velocidad de GreenCube 0.1.42, que hace al arrancar para elegir entre la tarjeta gráfica y el procesador: una respuesta corta escrita una vez en cada uno.
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
La tarjeta gráfica hace el trabajo
Mismo PC, misma IA (Gemma 4 E4B): 3,8 tokens por segundo solo con el procesador y 10,1 con la tarjeta gráfica, unas 2,7 veces más rápido. Una gráfica está hecha para hacer miles de cuentas pequeñas a la vez para los juegos, y una IA es sobre todo ese mismo tipo de cálculo. GreenCube cronometra las dos al arrancar y usa la más rápida.
Cabe, pero esta tarjeta es lenta para IA
Gemma 4 E4B (4,2 GB) cabe entera en los 8 GB de la tarjeta, y aun así solo escribe 10–11 tokens por segundo. Las tarjetas antiguas son mucho más lentas en este tipo de cálculo, y tener más memoria no lo arregla. Para comparar, otras tarjetas de 8 GB que medimos escriben 63–72 (RX 5700 XT), 56 (RTX 5060), 42–44 (RX 6600) con la misma IA. Sigue escribiendo más rápido de lo que lees, así que chatear y estudiar funcionan; solo se nota más lenta que una tarjeta nueva.
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 8. 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 8 en velocidad de escritura. La GTX 1650 escribe unos 20, un 90% más rápido.
Medimos 4 tarjetas de 8 GB, y hay mucha diferencia entre ellas:
- RX 5700 XT: 63–72 tokens por segundo
- RTX 5060: 56 tokens por segundo (prueba de arranque)
- RX 6600: 42–44 tokens por segundo
- RX 580: 10–11 tokens por segundo
La memoria decide qué IA cabe. Lo nueva que sea la tarjeta decide lo rápido que va.
El PC de la prueba
El PC de un tester real, usado como lo usa siempre, no una máquina de laboratorio:
- Sobremesa
- Gráfica: AMD RX 580
- Memoria gráfica (VRAM): 8 GB
- RAM: 16 GB
- Procesador: 12 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)
- GTX 1650: unos 20 tokens por segundo (Gemma 4 E4B)
- portátil con Intel Core Ultra 5: 14–18 tokens por segundo (Gemma 4 E2B)
- 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 RX 580 ejecutar IA en local?
Sí. En un sobremesa con una AMD RX 580 (8 GB) y 16 GB de RAM, Gemma 4 E4B escribía 10–11 tokens por segundo. Más rápido de lo que lees.
¿Puede una RX 580 crear imágenes con IA?
Muy probablemente, pero aún no hemos cronometrado una imagen con esta tarjeta. Cuando lo hagamos, el número irá aquí.
¿La IA va más rápido en la RX 580 o en el procesador?
En la tarjeta, de largo: 10,1 tokens por segundo frente a 3,8 en el procesador, unas 2,7 veces más rápido.
¿Puede una RX 580 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 8. En una AMD RX 5700 XT de 8 GB respondió preguntas cortas y luego se colgó en un chat largo.
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