RTX 2080 Ti รัน AI ได้ไหม? วัดได้ 65–71 โทเคนต่อวินาที
ได้ บนคอมตั้งโต๊ะที่มี NVIDIA RTX 2080 Ti (11 GB) และ RAM 128 GB Gemma 4 E4B เขียนได้ 65–71 โทเคนต่อวินาที เร็วกว่าที่คุณอ่านทัน
ในการใช้งานจริงหมายความว่าอะไร
| งาน | เวลาบนเครื่องนี้ |
|---|---|
| เขียนคำตอบทั่วไป (400 โทเคน ราวครึ่งหน้า) | 6 วินาที |
| อ่านเอกสารยาวที่คุณให้ (5,000 โทเคน ราว 5 หน้า) | 3–4 วินาที |
| สร้างภาพหนึ่งภาพ (512×512) | 8–9 วินาที (ครั้งแรก: 83 วินาที) |
คำนวณจากความเร็วที่วัดบนคอมเครื่องนี้ เวลาคือความยาวหารด้วยความเร็ว และคำตอบจริงยังต้องใช้เวลาสักครู่ในการเริ่ม เพื่อให้เห็นภาพ คำตอบ 400 โทเคนยาวราวครึ่งหน้า และคนส่วนใหญ่อ่านได้ราว 4 คำต่อวินาที (Brysbaert, 2019)
เราวัดอะไรบ้าง
การเขียน คือความเร็วที่ AI พิมพ์คำตอบ เป็นโทเคนต่อวินาที โทเคนคือชิ้นส่วนของคำ การอ่าน คือความเร็วที่มันรับสิ่งที่คุณให้ ไม่ว่าจะเป็นคำถาม ข้อความที่วาง หรือไฟล์ PDF การอ่านเร็วกว่าการเขียนมากเสมอ เพราะ AI อ่านโทเคนได้ทีละมากๆ แต่ต้องเขียนทีละโทเคน
| อะไร | รันบน | ผล | วันที่วัด |
|---|---|---|---|
| Gemma 4 E4B | การ์ดจอ | 65–71 โทเคนต่อวินาที การเขียน · 1,380–1,800 การอ่าน | 14 ตุลาคม 2026 1 |
| Gemma 4 E4B | การ์ดจอ | 75.6 โทเคนต่อวินาที การเขียน | 14 ตุลาคม 2026 2 |
| Gemma 4 E4B | ซีพียูอย่างเดียว | 13.5 โทเคนต่อวินาที การเขียน | 14 ตุลาคม 2026 2 |
| ภาพ (512×512) | การ์ดจอ | 8–9 วินาที (ภาพแรกใช้ 83 วินาทีระหว่างโหลด) | 12 ตุลาคม 2026 3 |
แต่ละตัวเลขวัดอย่างไร: ดูเพิ่มเติมว่าเราวัดอย่างไร
- แชตจริงใน GreenCube 0.1.44: ความเร็วของทุกคำตอบที่ยาวตั้งแต่ 100 โทเคนขึ้นไป อ่านจากล็อกของแอป ช่วงนี้ตัดส่วนที่ช้าที่สุดและเร็วที่สุดอย่างละหนึ่งในสิบออก
- การทดสอบความเร็วของ GreenCube 0.1.44 เอง ซึ่งรันตอนเปิดเพื่อเลือกระหว่างการ์ดจอกับซีพียู: คำตอบสั้นที่เขียนครั้งเดียวบนแต่ละอย่าง
- เอนจินสร้างภาพของ GreenCube (Z-Image Turbo) ขนาด 512×512 พิกเซล 8 สเต็ป จับเวลาตั้งแต่คลิกจนภาพเสร็จ
ถ้าเรามีผลวัดหลายครั้ง เราจะแสดงเป็นช่วง เพราะความเร็วบนเครื่องเดียวกันขยับเล็กน้อยในแต่ละครั้ง
หมายความว่าอะไร
การ์ดจอเป็นตัวทำงาน
คอมเครื่องเดิม AI ตัวเดิม (Gemma 4 E4B): 13.5 โทเคนต่อวินาทีบนซีพียูอย่างเดียว และ 75.6 บนการ์ดจอ เร็วขึ้นประมาณ 5.6 เท่า การ์ดจอถูกสร้างมาเพื่อคำนวณเล็กๆ นับพันอย่างพร้อมกันสำหรับเกม และการรัน AI ส่วนใหญ่ก็คือคณิตศาสตร์แบบเดียวกัน GreenCube จับเวลาทั้งสองแบบตอนเปิดโปรแกรมแล้วใช้แบบที่เร็วกว่า
AI ทั้งตัวลงบนการ์ดได้พอดี
Gemma 4 E4B เป็นไฟล์ขนาด 4.2 GB และการ์ดมีหน่วยความจำของตัวเอง (VRAM) 11 GB ทั้งหมดลงได้พอดี ยังเหลือที่ให้บทสนทนา การ์ดจึงไม่ต้องรอหน่วยความจำที่ช้ากว่าในส่วนอื่นของคอม นี่คือเหตุผลหลักที่มันเร็วขนาดนี้
Gemma 4 12B ที่ใหญ่กว่า
น่าจะได้ Gemma 4 12B เป็นไฟล์ขนาด 6.4 GB และการ์ดนี้มี 11 GB จึงยังเหลือที่สำหรับบทสนทนายาวด้วย เรายังไม่ได้วัดบนการ์ดนี้
ภาพ
ได้ ภาพหนึ่งภาพ (512×512) ใช้เวลา 8–9 วินาที บนการ์ดจอ (ภาพแรกใช้ 83 วินาทีระหว่างโหลด) การสร้างภาพใช้ AI ของตัวเองขนาดราว 6 GB และใช้การคำนวณมากกว่าคำตอบแชตหลายเท่า กราฟิกจึงยิ่งสำคัญตรงนี้
เทียบกับเครื่องอื่น
จากคอม 8 เครื่องที่เราวัดด้วย Gemma 4 E4B เครื่องนี้อยู่อันดับ 1 ด้านความเร็วในการเขียน RX 5700 XT เขียนได้ 63–72 เครื่องนี้จึงเร็วพอๆ กัน
คอมที่ใช้ทดสอบ
คอมส่วนตัวของผู้ทดสอบจริง ใช้งานตามปกติของเขา ไม่ใช่เครื่องในแล็บ:
- คอมตั้งโต๊ะ
- กราฟิก: NVIDIA RTX 2080 Ti
- หน่วยความจำกราฟิก (VRAM): 11 GB
- RAM: 128 GB
- ซีพียู: 32 เธรด
ตรวจคอมของคุณเอง
ไม่แน่ใจว่าคอมของคุณมีอะไร? ใช้เวลาแค่ 30 วินาที:
- กด Ctrl + Shift + Esc เพื่อเปิด Task Manager (ตัวจัดการงาน)
- ไปที่ Performance (ประสิทธิภาพ)
- คลิก Memory (หน่วยความจำ) ตัวเลขใหญ่ด้านบนคือ RAM ของคุณ
- คลิก GPU ชื่อด้านบนคือการ์ดของคุณ และ Dedicated GPU memory (หน่วยความจำ GPU เฉพาะ) คือ VRAM ของคุณ เห็นแค่กราฟิก Intel หรือ AMD ที่ไม่มีหน่วยความจำเฉพาะ? แปลว่าคุณไม่มีการ์ดจอแยก
จากนั้นหาการ์ดที่ใกล้ที่สุดในตารางเต็ม การ์ดรุ่นเดียวกันที่มี VRAM มากกว่าจะใส่ AI ที่ใหญ่กว่าได้ ส่วนการ์ดรุ่นใหม่กว่าที่ความจุเท่ากันมักจะเร็วกว่า
คอมเครื่องอื่นที่เราวัด
- RX 5700 XT: 63–72 โทเคนต่อวินาที (Gemma 4 E4B)
- RTX 5060: 56 โทเคนต่อวินาที (Gemma 4 E4B)
- RTX 3060: 53–55 โทเคนต่อวินาที (Gemma 4 E4B)
- RX 6600: 42–44 โทเคนต่อวินาที (Gemma 4 E4B)
- GTX 1660 Super: 37–38 โทเคนต่อวินาที (Gemma 4 E4B)
- GTX 1650: ประมาณ 20 โทเคนต่อวินาที (Gemma 4 E4B)
- แล็ปท็อป Intel Core Ultra 5: 14–18 โทเคนต่อวินาที (Gemma 4 E2B)
- RX 580: 10–11 โทเคนต่อวินาที (Gemma 4 E4B)
- แล็ปท็อป Intel Iris Xe: 5–7 โทเคนต่อวินาที (Gemma 4 E2B)
คอมของฉันรัน AI ได้ไหม? คอมทั้ง 10 เครื่องในตารางเดียว และคอมของคุณจะใช้งานเป็นอย่างไร
คำถาม
RTX 2080 Ti รัน AI ในเครื่องได้ไหม?
ได้ บนคอมตั้งโต๊ะที่มี NVIDIA RTX 2080 Ti (11 GB) และ RAM 128 GB Gemma 4 E4B เขียนได้ 65–71 โทเคนต่อวินาที เร็วกว่าที่คุณอ่านทัน
RTX 2080 Ti สร้างภาพด้วย AI ได้ไหม?
ได้ ภาพหนึ่งภาพ (512×512) ใช้เวลา 8–9 วินาที บนการ์ดจอ (ภาพแรกใช้ 83 วินาทีระหว่างโหลด)
AI เร็วกว่าบน RTX 2080 Ti หรือบนซีพียู?
บนการ์ดเร็วกว่ามาก 75.6 โทเคนต่อวินาที เทียบกับ 13.5 บนซีพียู เร็วกว่าประมาณ 5.6 เท่า
RTX 2080 Ti รัน Gemma 4 12B ได้ไหม?
น่าจะได้ Gemma 4 12B เป็นไฟล์ขนาด 6.4 GB และการ์ดนี้มี 11 GB จึงยังเหลือที่สำหรับบทสนทนายาวด้วย เรายังไม่ได้วัดบนการ์ดนี้
AI ของคุณเอง บนคอมของคุณเอง
GreenCube รันบนคอมพิวเตอร์ของคุณ ไม่จำกัดการใช้งาน ไม่ต้องสมัครสมาชิก ใช้ได้โดยไม่ต้องต่อเน็ต €9.99 จ่ายครั้งเดียว
ซื้อ GreenCube