GreenCube
ID
Dapatkan GreenCube

Blog GreenCube

Bisakah RX 580 menjalankan AI? Terukur: 10–11 token per detik

Ya. Di PC desktop dengan AMD RX 580 (8 GB) dan RAM 16 GB, Gemma 4 E4B menulis 10–11 token per detik. Kamu membaca sekitar 8, jadi jawabannya keluar lebih cepat daripada kamu membacanya.

10–11token per detik dengan Gemma 4 E4B
2,7×lebih cepat di kartu daripada di prosesor

Artinya dalam praktik

TugasWaktu di PC ini
Menulis jawaban biasa (400 token, sekitar setengah halaman)37–38 detik
Membaca dokumen panjang yang kamu berikan (5.000 token, sekitar 5 halaman)30–35 detik

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.

ApaBerjalan diHasilDiukur
Gemma 4 E4B*kartu grafis10,5–10,7 token per detik menulis · 144–169 membaca1 Oktober 2026 1
Gemma 4 E4Bkartu grafis10,1 token per detik menulis1 Oktober 2026 2
Gemma 4 E4Bhanya prosesor3,8 token per detik menulis1 Oktober 2026 2

Cara setiap angka diukur: Selengkapnya tentang cara kami mengukur

  1. Chat nyata di GreenCube 0.1.42: kecepatan setiap jawaban 100 token atau lebih, dibaca dari log aplikasi. Rentangnya membuang sepersepuluh yang paling lambat dan paling cepat.
  2. Tes kecepatan GreenCube 0.1.42 sendiri, yang dijalankan saat mulai untuk memilih antara kartu grafis dan prosesor: jawaban pendek yang ditulis sekali di masing-masing.

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

Kartu grafis yang bekerja

PC yang sama, AI yang sama (Gemma 4 E4B): 3,8 token per detik di prosesor saja, 10,1 di kartu grafis, sekitar 2,7 kali lebih cepat. Kartu grafis dibuat untuk mengerjakan ribuan hitungan kecil sekaligus untuk game, dan menjalankan AI sebagian besar adalah jenis matematika yang sama. GreenCube mengukur keduanya saat mulai dan memakai yang lebih cepat.

Muat, tapi kartu ini lambat untuk AI

Gemma 4 E4B (4,2 GB) muat utuh di 8 GB kartu ini, tapi hanya menulis 10–11 token per detik. Kartu yang lebih tua jauh lebih lambat untuk matematika jenis ini, dan memori lebih banyak tidak mengubah itu. Sebagai perbandingan, kartu 8 GB lain yang kami ukur menulis 63–72 (RX 5700 XT), 56 (RTX 5060), 42–44 (RX 6600) dengan AI yang sama. Ia tetap menulis lebih cepat daripada kamu membaca, jadi chat dan belajar tetap jalan; hanya terasa lebih lambat daripada kartu yang lebih baru.

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 8. 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 8 untuk kecepatan menulis. GTX 1650 menulis sekitar 20, sekitar 90% lebih cepat.

Kami mengukur 4 kartu dengan 8 GB, dan hasilnya sangat berbeda:

Memori menentukan AI mana yang muat. Seberapa baru kartunya menentukan seberapa cepat ia berjalan.

PC uji

PC milik penguji sungguhan, dipakai seperti biasanya, bukan mesin lab:

Cek PC-mu sendiri

Tidak yakin isi PC-mu? Cuma butuh 30 detik:

  1. Tekan Ctrl + Shift + Esc untuk membuka Task Manager.
  2. Buka Performance (Kinerja).
  3. Klik Memory (Memori): angka di kanan atas adalah RAM-mu.
  4. 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

Bisakah PC-ku menjalankan AI? Semua 10 PC dalam satu tabel, dan bagaimana rasanya di PC-mu.

Pertanyaan

Bisakah RX 580 menjalankan AI secara lokal?

Ya. Di PC desktop dengan AMD RX 580 (8 GB) dan RAM 16 GB, Gemma 4 E4B menulis 10–11 token per detik. Kamu membaca sekitar 8, jadi jawabannya keluar lebih cepat daripada kamu membacanya.

Bisakah RX 580 membuat gambar AI?

Kemungkinan besar bisa, tapi kami belum mengukur waktu gambar di kartu ini. Kalau sudah, angkanya akan ada di sini.

Apakah AI lebih cepat di RX 580 atau di prosesor?

Di kartu, jauh: 10,1 token per detik dibanding 3,8 di prosesor, sekitar 2,7 kali lebih cepat.

Bisakah RX 580 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 8. 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