Bisakah GTX 1650 menjalankan AI? Terukur: sekitar 20 token per detik
Ya. Di PC desktop dengan NVIDIA GTX 1650 (4 GB) dan RAM 16 GB, Gemma 4 E4B menulis sekitar 20 token per detik. Kamu membaca sekitar 8, jadi jawabannya keluar lebih cepat daripada kamu membacanya.
Artinya dalam praktik
| Tugas | Waktu di PC ini |
|---|---|
| Menulis jawaban biasa (400 token, sekitar setengah halaman) | 20 detik |
| Membaca dokumen panjang yang kamu berikan (5.000 token, sekitar 5 halaman) | 0:13–3:28 menit |
Dihitung dari kecepatan yang diukur di PC ini: waktu adalah panjang dibagi kecepatan, dan jawaban sungguhan juga butuh sesaat untuk mulai. Sebagai gambaran, kebanyakan orang membaca sekitar 4 kata per detik (Brysbaert, 2019), jadi membaca jawaban 400 token saja butuh sekitar satu menit.
Apa yang kami ukur
Menulis adalah seberapa cepat AI mengetik jawabannya, dalam token per detik; token adalah potongan kata, dan satu kata bahasa Indonesia sering terdiri dari dua token atau lebih. Membaca adalah seberapa cepat ia menerima apa yang kamu berikan: pertanyaanmu, teks yang ditempel, atau PDF. Membaca selalu jauh lebih cepat daripada menulis, karena AI bisa membaca banyak token sekaligus tapi harus menulisnya satu per satu.
| Apa | Berjalan di | Hasil | Diukur |
|---|---|---|---|
| Gemma 4 E4B | kartu grafis, meluber ke RAM | sekitar 20 token per detik menulis · 24–395 membaca | 23 September 2026 |
| Gemma 4 E4B (PC kedua)* | kartu grafis, meluber ke RAM | 8–25 token per detik menulis · 32–301 membaca | 1 Oktober 2026 |
Cara setiap angka diukur: Selengkapnya tentang cara kami mengukur
- Chat nyata di GreenCube 0.1.40 dan 0.1.42: kecepatan setiap jawaban 100 token atau lebih, dibaca dari log aplikasi. Rentangnya membuang sepersepuluh yang paling lambat dan paling cepat.
Kalau kami punya beberapa pengukuran, kami tampilkan rentangnya: kecepatan sedikit berubah antar pengukuran di PC yang sama. * Penguji ini kebanyakan bertanya pendek, jadi jawaban di bawah 100 token juga dihitung. Jawaban pendek terukur sedikit lebih lambat.
Apa artinya
Tidak semuanya muat di kartu
Gemma 4 E4B adalah file 4,2 GB dan kartu ini punya 4 GB, jadi tidak muat utuh dan sebagian ada di memori biasa (RAM). Setiap kata yang ditulisnya harus menjangkau bagian itu lewat jalur yang jauh lebih lambat, jadi kecepatannya turun dan naik-turun. Ia tetap menulis sekitar 20 token per detik. Kecepatan membaca teks yang kamu tempel berubah antara 24 dan 395 token per detik dari hari ke hari, kemungkinan besar karena kartunya penuh.
PC kedua dengan kartu yang sama
GTX 1650 milik penguji lain menjalankan Gemma 4 E4B di GreenCube 0.1.42: menulis 8–25 token per detik, dan membaca dengan kecepatan 32–301. Sebagian besar jawabannya pendek, dan jawaban pendek terukur lebih lambat daripada yang panjang: jawaban terpanjangnya mendekati batas atas rentang itu.
Gemma 4 12B yang lebih besar
Tidak dengan nyaman. GreenCube hanya menyarankan Gemma 4 12B yang lebih besar di kartu dengan VRAM 10 GB atau lebih, dan kartu ini punya 4. Di AMD RX 5700 XT 8 GB, ia menjawab pertanyaan pendek, lalu crash di chat yang panjang.
Gambar
Kemungkinan besar bisa, tapi kami belum mengukur waktu gambar di kartu ini. Kalau sudah, angkanya akan ada di sini. Gambar memakai AI-nya sendiri sekitar 6 GB dan jauh lebih banyak matematika daripada jawaban chat, jadi grafis di sini jauh lebih berpengaruh.
Perbandingannya
Dari 8 PC yang kami ukur dengan Gemma 4 E4B, PC ini nomor 7 untuk kecepatan menulis. GTX 1660 Super menulis 37–38, sekitar 90% lebih cepat. RX 580 menulis 10–11, jadi yang ini sekitar 90% lebih cepat.
PC uji
PC milik penguji sungguhan, dipakai seperti biasanya, bukan mesin lab:
- Desktop
- Grafis: NVIDIA GTX 1650
- Memori grafis (VRAM): 4 GB
- RAM: 16 GB
- Prosesor: 16 thread
Cek PC-mu sendiri
Tidak yakin isi PC-mu? Cuma butuh 30 detik:
- Tekan Ctrl + Shift + Esc untuk membuka Task Manager.
- Buka Performance (Kinerja).
- Klik Memory (Memori): angka di kanan atas adalah RAM-mu.
- Klik GPU: nama di kanan atas adalah kartumu, dan Dedicated GPU memory (Memori GPU khusus) adalah VRAM-mu. Hanya melihat grafis Intel atau AMD tanpa memori khusus? Berarti kamu tidak punya kartu terpisah.
Lalu cari kartu terdekat di tabel lengkap. Kartu yang sama dengan VRAM lebih besar bisa memuat AI yang lebih besar; kartu yang lebih baru dengan ukuran sama biasanya lebih cepat.
PC lain yang kami ukur
- RTX 2080 Ti: 65–71 token per detik (Gemma 4 E4B)
- RX 5700 XT: 63–72 token per detik (Gemma 4 E4B)
- RTX 5060: 56 token per detik (Gemma 4 E4B)
- RTX 3060: 53–55 token per detik (Gemma 4 E4B)
- RX 6600: 42–44 token per detik (Gemma 4 E4B)
- GTX 1660 Super: 37–38 token per detik (Gemma 4 E4B)
- laptop Intel Core Ultra 5: 14–18 token per detik (Gemma 4 E2B)
- RX 580: 10–11 token per detik (Gemma 4 E4B)
- laptop Intel Iris Xe: 5–7 token per detik (Gemma 4 E2B)
Bisakah PC-ku menjalankan AI? Semua 10 PC dalam satu tabel, dan bagaimana rasanya di PC-mu.
Pertanyaan
Bisakah GTX 1650 menjalankan AI secara lokal?
Ya. Di PC desktop dengan NVIDIA GTX 1650 (4 GB) dan RAM 16 GB, Gemma 4 E4B menulis sekitar 20 token per detik. Kamu membaca sekitar 8, jadi jawabannya keluar lebih cepat daripada kamu membacanya.
Bisakah GTX 1650 membuat gambar AI?
Kemungkinan besar bisa, tapi kami belum mengukur waktu gambar di kartu ini. Kalau sudah, angkanya akan ada di sini.
Bisakah GTX 1650 menjalankan Gemma 4 12B?
Tidak dengan nyaman. GreenCube hanya menyarankan Gemma 4 12B yang lebih besar di kartu dengan VRAM 10 GB atau lebih, dan kartu ini punya 4. Di AMD RX 5700 XT 8 GB, ia menjawab pertanyaan pendek, lalu crash di chat yang panjang.
AI milikmu sendiri, di PC-mu sendiri
GreenCube berjalan di komputermu: tanpa batas pemakaian, tanpa langganan, jalan tanpa internet. €9,99, bayar sekali.
Dapatkan GreenCube