Uma RX 580 roda IA? Medido: 10–11 tokens por segundo
Sim. Em um PC de mesa com uma AMD RX 580 (8 GB) e 16 GB de RAM, o Gemma 4 E4B escreveu 10–11 tokens por segundo. Mais rápido do que você lê.
O que isso significa na prática
| Tarefa | Tempo neste PC |
|---|---|
| Escrever uma resposta normal (400 tokens, meia página) | 37–38 s |
| Ler um documento longo que você passa para ela (5.000 tokens, umas 6 páginas) | 30–35 s |
Calculado a partir das velocidades medidas neste PC: o tempo é o tamanho dividido pela velocidade, e uma resposta real ainda leva um instante para começar. Para ter uma ideia, uma pessoa lê umas 4 palavras por segundo (Brysbaert, 2019), então só ler uma resposta de 400 tokens já leva mais de um minuto.
O que medimos
Escrever é a velocidade com que a IA digita a resposta, em tokens por segundo; um token é um pedaço de palavra, e em português cada palavra costuma ocupar um ou dois. Ler é a velocidade com que ela absorve o que você passa: sua pergunta, um texto colado ou um PDF. Ler é sempre muito mais rápido que escrever, porque a IA consegue ler muitos tokens de uma vez, mas precisa escrevê-los um por um.
| O quê | Rodou em | Resultado | Medido |
|---|---|---|---|
| Gemma 4 E4B* | placa de vídeo | 10,5–10,7 tokens por segundo escrevendo · 144–169 lendo | 1 de outubro de 2026 1 |
| Gemma 4 E4B | placa de vídeo | 10,1 tokens por segundo escrevendo | 1 de outubro de 2026 2 |
| Gemma 4 E4B | só processador | 3,8 tokens por segundo escrevendo | 1 de outubro de 2026 2 |
Como cada número foi medido: Mais sobre como medimos
- Conversas reais no GreenCube 0.1.42: a velocidade de cada resposta de 100 tokens ou mais, tirada do log do app. A faixa deixa de fora o décimo mais lento e o mais rápido.
- O teste de velocidade do próprio GreenCube 0.1.42, que ele faz ao iniciar para escolher entre a placa de vídeo e o processador: uma resposta curta escrita uma vez em cada um.
Quando temos várias medições, mostramos a faixa: a velocidade varia um pouco entre medições no mesmo PC. * Este testador fez principalmente perguntas curtas, então respostas com menos de 100 tokens também contam. Respostas curtas medem um pouco mais devagar.
O que significa
A placa de vídeo faz o trabalho
Mesmo PC, mesma IA (Gemma 4 E4B): 3,8 tokens por segundo só com o processador e 10,1 com a placa de vídeo, cerca de 2,7 vezes mais rápido. Uma placa de vídeo é feita para fazer milhares de contas pequenas ao mesmo tempo nos jogos, e rodar uma IA é basicamente esse mesmo tipo de cálculo. O GreenCube cronometra os dois ao iniciar e usa o mais rápido.
Cabe, mas esta placa é lenta para IA
O Gemma 4 E4B (4,2 GB) cabe inteiro nos 8 GB da placa e, mesmo assim, só escreve 10–11 tokens por segundo. Placas antigas são muito mais lentas nesse tipo de cálculo, e ter mais memória não muda isso. Para comparar, outras placas de 8 GB que medimos escrevem 63–72 (RX 5700 XT), 56 (RTX 5060), 42–44 (RX 6600) com a mesma IA. Ele ainda escreve mais rápido do que você lê, então conversar e estudar funcionam; só parece mais lento que numa placa nova.
O maior, Gemma 4 12B
Não com folga. O GreenCube só sugere o maior, Gemma 4 12B, em placas com 10 GB de VRAM ou mais, e esta tem 8. Numa AMD RX 5700 XT de 8 GB ele respondeu perguntas curtas e depois travou numa conversa longa.
Imagens
Muito provavelmente, mas ainda não cronometramos uma imagem nesta placa. Quando fizermos isso, o número vai aparecer aqui. Uma imagem usa uma IA própria, de uns 6 GB, e muito mais contas que uma resposta de chat, então aqui a placa de vídeo importa ainda mais.
Como se compara
Dos 8 PCs que medimos com o Gemma 4 E4B, este é o número 8 em velocidade de escrita. A GTX 1650 escreve cerca de 20, cerca de 90% mais rápido.
Medimos 4 placas de 8 GB, e a diferença entre elas é grande:
- RX 5700 XT: 63–72 tokens por segundo
- RTX 5060: 56 tokens por segundo (teste de inicialização)
- RX 6600: 42–44 tokens por segundo
- RX 580: 10–11 tokens por segundo
A memória decide qual IA cabe. O quanto a placa é nova decide a velocidade.
O PC do teste
O PC de um testador real, usado como ele usa no dia a dia, não uma máquina de laboratório:
- PC de mesa
- Placa de vídeo: AMD RX 580
- Memória de vídeo (VRAM): 8 GB
- RAM: 16 GB
- Processador: 12 threads
Confira o seu PC
Não sabe o que seu PC tem? Leva 30 segundos:
- Pressione Ctrl + Shift + Esc para abrir o Gerenciador de Tarefas.
- Vá em Desempenho.
- Clique em Memória: o número no canto superior direito é a sua RAM.
- Clique em GPU: o nome no canto superior direito é a sua placa, e Memória dedicada da GPU é a sua VRAM. Só aparecem gráficos Intel ou AMD sem memória dedicada? Então você não tem placa separada.
Depois procure a placa mais parecida na tabela completa. A mesma placa com mais VRAM comporta uma IA maior; uma placa mais nova do mesmo tamanho costuma ser mais rápida.
Outros 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: cerca de 20 tokens por segundo (Gemma 4 E4B)
- notebook com Intel Core Ultra 5: 14–18 tokens por segundo (Gemma 4 E2B)
- notebook com Intel Iris Xe: 5–7 tokens por segundo (Gemma 4 E2B)
Meu PC roda IA? Os 10 PCs numa tabela, e como o seu vai se sair.
Perguntas
Dá para rodar IA localmente em uma RX 580?
Sim. Em um PC de mesa com uma AMD RX 580 (8 GB) e 16 GB de RAM, o Gemma 4 E4B escreveu 10–11 tokens por segundo. Mais rápido do que você lê.
Dá para criar imagens com IA em uma RX 580?
Muito provavelmente, mas ainda não cronometramos uma imagem nesta placa. Quando fizermos isso, o número vai aparecer aqui.
A IA é mais rápida na RX 580 ou no processador?
Na placa, de longe: 10,1 tokens por segundo contra 3,8 no processador, cerca de 2,7 vezes mais rápido.
Dá para rodar o Gemma 4 12B em uma RX 580?
Não com folga. O GreenCube só sugere o maior, Gemma 4 12B, em placas com 10 GB de VRAM ou mais, e esta tem 8. Numa AMD RX 5700 XT de 8 GB ele respondeu perguntas curtas e depois travou numa conversa longa.
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