RTX 2080 Ti ile yapay zekâ çalışır mı? Ölçülen: saniyede 65–71 token
Evet: NVIDIA RTX 2080 Ti (11 GB) ekran kartı ve 128 GB RAM'i olan bir masaüstü bilgisayarda Gemma 4 E4B, saniyede 65–71 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) | 6 sn |
| Verdiğin uzun bir belgeyi okumak (5.000 token, yaklaşık 6 sayfa) | 3–4 sn |
| Bir görsel oluşturmak (512×512) | 8–9 sn (ilki: 83 sn) |
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 | 65–71 token/saniye yazma · 1.380–1.800 okuma | 14 Ekim 2026 1 |
| Gemma 4 E4B | ekran kartı | 75,6 token/saniye yazma | 14 Ekim 2026 2 |
| Gemma 4 E4B | yalnızca işlemci | 13,5 token/saniye yazma | 14 Ekim 2026 2 |
| Görsel (512×512) | ekran kartı | 8–9 sn (ilki yüklenirken 83 sn sürdü) | 12 Ekim 2026 3 |
Her sayı nasıl ölçüldü: Nasıl ölçtüğümüz hakkında daha fazlası
- GreenCube 0.1.44 içindeki gerçek sohbetler: 100 token ve üzeri her yanıtın hızı, uygulamanın günlüğünden okundu. Aralık en yavaş ve en hızlı onda biri dışarıda bırakır.
- GreenCube 0.1.44'nin kendi hız testi; açılışta ekran kartı ile işlemci arasında seçim yapmak için çalıştırır: her birinde bir kez yazılan kısa bir yanıt.
- GreenCube'un görsel motoru (Z-Image Turbo), 512×512 piksel, 8 adım, tıklamadan bitmiş görsele kadar süre ölçüldü.
Birden fazla ölçümümüz olduğunda aralığı veriyoruz: hız aynı PC'de ölçümden ölçüme biraz değişir.
Bu ne demek
İşi ekran kartı yapıyor
Aynı PC, aynı yapay zekâ (Gemma 4 E4B): yalnızca işlemcide saniyede 13,5 token, ekran kartında 75,6 token; yani yaklaşık 5,6 kat daha hızlı. Ekran kartı, oyunlar için aynı anda binlerce küçük hesap yapmak üzere tasarlanmıştır ve bir yapay zekâ çalıştırmak da büyük ölçüde aynı tür matematiktir. GreenCube açılışta ikisini de ölçer ve daha hızlı olanı kullanır.
Yapay zekânın tamamı karta sığıyor
Gemma 4 E4B 4,2 GB'lık bir dosya ve kartın 11 GB kendi belleği (VRAM) var. Tamamı sığıyor, sohbete de yer kalıyor; bu yüzden kart, PC'nin geri kalanındaki daha yavaş belleği hiç beklemiyor. Bu kadar hızlı çalışmasının asıl nedeni bu.
Daha büyük model Gemma 4 12B
Çalışması gerekir. Gemma 4 12B 6,4 GB'lık bir dosya ve bu kartın 11 GB'ı var; yani uzun bir konuşma için de yer kalır. Bu kartta henüz ölçmedik.
Görseller
Evet. Bir görsel (512×512) ekran kartıyla 8–9 sn (ilki yüklenirken 83 sn sürdü) sürdü. 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 1. sırada. RX 5700 XT 63–72 yazıyor; yani bu PC aşağı yukarı aynı hızda.
Test PC'si
Gerçek bir test kullanıcısının kendi PC'si, her zaman nasıl kullanıyorsa öyle; laboratuvar makinesi değil:
- Masaüstü
- Ekran kartı: NVIDIA RTX 2080 Ti
- Grafik belleği (VRAM): 11 GB
- RAM: 128 GB
- İşlemci: 32 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
- 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)
- GTX 1650: yaklaşık 20 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
RTX 2080 Ti ile yapay zekâ yerelde çalışır mı?
Evet: NVIDIA RTX 2080 Ti (11 GB) ekran kartı ve 128 GB RAM'i olan bir masaüstü bilgisayarda Gemma 4 E4B, saniyede 65–71 token yazdı. Senin okuma hızından daha hızlı.
RTX 2080 Ti ile yapay zekâ görselleri oluşturulabilir mi?
Evet. Bir görsel (512×512) ekran kartıyla 8–9 sn (ilki yüklenirken 83 sn sürdü) sürdü.
Yapay zekâ RTX 2080 Ti kartında mı daha hızlı, işlemcide mi?
Kartta, açık ara: saniyede 75,6 token, işlemcide ise 13,5; yaklaşık 5,6 kat daha hızlı.
RTX 2080 Ti ile Gemma 4 12B çalışır mı?
Çalışması gerekir. Gemma 4 12B 6,4 GB'lık bir dosya ve bu kartın 11 GB'ı var; yani uzun bir konuşma için de yer kalır. Bu kartta henüz ölçmedik.
Kendi yapay zekân, kendi PC'nde
GreenCube bilgisayarında çalışır: kullanım sınırı yok, abonelik yok, internetsiz çalışır. 9,99 €, tek seferlik ödeme.
GreenCube'u al