GTX 1650 ile yapay zekâ çalışır mı? Ölçülen: saniyede yaklaşık 20 token
Evet: NVIDIA GTX 1650 (4 GB) ekran kartı ve 16 GB RAM'i olan bir masaüstü bilgisayarda Gemma 4 E4B, saniyede yaklaşık 20 token yazdı. Senin okuma hızından daha hızlı.
Pratikte ne anlama geliyor
| Görev | Bu PC'de süre |
|---|---|
| Normal bir yanıt yazmak (400 token, yaklaşık yarım sayfa) | 20 sn |
| Verdiğin uzun bir belgeyi okumak (5.000 token, yaklaşık 6 sayfa) | 0:13–3:28 dk |
Bu PC'de ölçülen hızlardan hesaplandı: süre, uzunluğun hıza bölünmesidir ve gerçek bir yanıtın başlaması da bir an sürer. Kıyas için, çoğu insan saniyede yaklaşık 4 kelime okur (Brysbaert, 2019); yani 400 tokenlık bir yanıtı yalnızca okumak bile bir dakikadan uzun sürer.
Ne ölçtük
Yazma, yapay zekânın yanıtını ne kadar hızlı yazdığıdır, saniyedeki token sayısıyla; token bir kelime parçasıdır ve Türkçede bir kelime çoğu zaman birkaç token tutar. Okuma, ona verdiğin şeyi ne kadar hızlı aldığıdır: sorun, yapıştırdığın bir metin ya da bir PDF. Okuma her zaman yazmadan çok daha hızlıdır, çünkü yapay zekâ birçok tokenı aynı anda okuyabilir ama onları tek tek yazmak zorundadır.
| Ne | Nerede çalıştı | Sonuç | Ölçüm |
|---|---|---|---|
| Gemma 4 E4B | ekran kartı, bir kısmı RAM'de | yaklaşık 20 token/saniye yazma · 24–395 okuma | 23 Eylül 2026 |
| Gemma 4 E4B (ikinci PC)* | ekran kartı, bir kısmı RAM'de | 8–25 token/saniye yazma · 32–301 okuma | 1 Ekim 2026 |
Her sayı nasıl ölçüldü: Nasıl ölçtüğümüz hakkında daha fazlası
- GreenCube 0.1.40 ve 0.1.42 içindeki gerçek sohbetler: 100 token ve üzeri her yanıtın hızı, uygulamanın günlüğünden okundu. Aralık en yavaş ve en hızlı onda biri dışarıda bırakır.
Birden fazla ölçümümüz olduğunda aralığı veriyoruz: hız aynı PC'de ölçümden ölçüme biraz değişir. * Bu test kullanıcısı çoğunlukla kısa sorular sordu, bu yüzden 100 tokenın altındaki yanıtlar da sayıldı. Kısa yanıtlar biraz daha yavaş ölçülür.
Bu ne demek
Tamamı karta sığmıyor
Gemma 4 E4B 4,2 GB'lık bir dosya ve kartın 4 GB'ı var; bu yüzden tamamı sığmıyor ve bir kısmı normal bellekte (RAM) duruyor. Yazdığı her kelime o kısma çok daha yavaş bir yoldan ulaşmak zorunda, bu yüzden hız düşüyor ve dalgalanıyor. Yine de saniyede yaklaşık 20 token yazıyor. Yapıştırdığın metni okuma hızı bir günden diğerine saniyede 24 ile 395 token arasında değişti; büyük ihtimalle kart dolu olduğu için.
Aynı karta sahip ikinci bir PC
Başka bir test kullanıcısının GTX 1650 kartı GreenCube 0.1.42 içinde Gemma 4 E4B çalıştırdı: saniyede 8–25 token yazdı, okuma hızı ise 32–301. Yanıtlarının çoğu kısaydı ve kısa yanıtlar uzunlara göre daha yavaş ölçülür: en uzunu bu aralığın üst ucuna yakındı.
Daha büyük model Gemma 4 12B
Rahatça değil. GreenCube daha büyük model Gemma 4 12B modelini yalnızca 10 GB ve üzeri VRAM'li kartlarda önerir; bu kartta 4 GB var. 8 GB'lık bir AMD RX 5700 XT kartında kısa soruları yanıtladı, sonra uzun bir sohbette çöktü.
Görseller
Büyük ihtimalle evet, ama bu kartta henüz bir görselin süresini ölçmedik. Ölçtüğümüzde sayı buraya gelecek. Bir görsel yaklaşık 6 GB'lık kendi yapay zekâsını kullanır ve bir sohbet yanıtından çok daha fazla hesap gerektirir; bu yüzden grafik burada daha da önemlidir.
Karşılaştırınca
Gemma 4 E4B ile ölçtüğümüz 8 PC arasında bu, yazma hızında 7. sırada. GTX 1660 Super 37–38 yazıyor, yaklaşık %90 daha hızlı. RX 580 10–11 yazıyor; yani bu PC yaklaşık %90 daha hızlı.
Test PC'si
Gerçek bir test kullanıcısının kendi PC'si, her zaman nasıl kullanıyorsa öyle; laboratuvar makinesi değil:
- Masaüstü
- Ekran kartı: NVIDIA GTX 1650
- Grafik belleği (VRAM): 4 GB
- RAM: 16 GB
- İşlemci: 16 iş parçacığı
Kendi PC'ni kontrol et
PC'nde ne olduğunu bilmiyor musun? 30 saniye sürer:
- Görev Yöneticisi'ni açmak için Ctrl + Shift + Esc tuşlarına bas.
- Performans sekmesine git.
- Bellek'e tıkla: sağ üstteki sayı senin RAM'in.
- GPU'ya tıkla: sağ üstteki ad senin kartın, Ayrılmış GPU belleği de VRAM'in. Yalnızca ayrılmış belleği olmayan Intel ya da AMD grafik mi görüyorsun? O zaman ayrı bir kartın yok.
Sonra tam tabloda en yakın kartı bul. Aynı kartın daha fazla VRAM'li olanı daha büyük bir yapay zekâyı alabilir; aynı boyuttaki daha yeni bir kart genellikle daha hızlıdır.
Ölçtüğümüz diğer PC'ler
- RTX 2080 Ti: 65–71 token/saniye (Gemma 4 E4B)
- RX 5700 XT: 63–72 token/saniye (Gemma 4 E4B)
- RTX 5060: 56 token/saniye (Gemma 4 E4B)
- RTX 3060: 53–55 token/saniye (Gemma 4 E4B)
- RX 6600: 42–44 token/saniye (Gemma 4 E4B)
- GTX 1660 Super: 37–38 token/saniye (Gemma 4 E4B)
- Intel Core Ultra 5 işlemcili dizüstü: 14–18 token/saniye (Gemma 4 E2B)
- RX 580: 10–11 token/saniye (Gemma 4 E4B)
- Intel Iris Xe grafikli dizüstü: 5–7 token/saniye (Gemma 4 E2B)
PC'mde yapay zekâ çalışır mı? Tek tabloda 10 PC'nin tamamı ve seninkinin nasıl hissettireceği.
Sorular
GTX 1650 ile yapay zekâ yerelde çalışır mı?
Evet: NVIDIA GTX 1650 (4 GB) ekran kartı ve 16 GB RAM'i olan bir masaüstü bilgisayarda Gemma 4 E4B, saniyede yaklaşık 20 token yazdı. Senin okuma hızından daha hızlı.
GTX 1650 ile yapay zekâ görselleri oluşturulabilir mi?
Büyük ihtimalle evet, ama bu kartta henüz bir görselin süresini ölçmedik. Ölçtüğümüzde sayı buraya gelecek.
GTX 1650 ile Gemma 4 12B çalışır mı?
Rahatça değil. GreenCube daha büyük model Gemma 4 12B modelini yalnızca 10 GB ve üzeri VRAM'li kartlarda önerir; bu kartta 4 GB var. 8 GB'lık bir AMD RX 5700 XT kartında kısa soruları yanıtladı, sonra uzun bir sohbette çöktü.
Kendi yapay zekân, kendi PC'nde
GreenCube bilgisayarında çalışır: kullanım sınırı yok, abonelik yok, internetsiz çalışır. 9,99 €, tek seferlik ödeme.
GreenCube'u al