RX 5700 XT ile yapay zekâ çalışır mı? Ölçülen: saniyede 63–72 token
Evet: AMD RX 5700 XT (8 GB) ekran kartı ve 48 GB RAM'i olan bir masaüstü bilgisayarda Gemma 4 E4B, saniyede 63–72 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) | 8 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 | 63–72 token/saniye yazma · 594–609 okuma | 22 Eylül 2026 |
| Gemma 4 E4B | yalnızca işlemci | 5 token/saniye yazma · 357 okuma | 22 Eylül 2026 |
| Gemma 4 12B | ekran kartı | 20–36 token/saniye yazma · 108–113 okuma | 22 Eylül 2026 |
Her sayı nasıl ölçüldü: Nasıl ölçtüğümüz hakkında daha fazlası
- GreenCube'un üzerinde çalıştığı motor olan llama.cpp'nin kendi hız testi (llama-bench), aynı yapay zekâ dosyalarıyla: 128 token yazıldı, 512 tokenlık bir metin okundu.
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 5 token, ekran kartında 63–72 token; yani yaklaşık 14 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 8 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
Yalnızca kısa sohbetler için. Daha büyük model Gemma 4 12B (6,4 GB) kısa bir soruda saniyede 20–36 token yazdı, ama sohbet 8.192 tokena ulaştığında (uzun bir konuşma) kart neredeyse doluyken çöktü. Bu yüzden GreenCube 12B'yi yalnızca 10 GB ve üzeri kartlarda önerir.
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 2. sırada. RTX 2080 Ti 65–71 yazıyor, aşağı yukarı aynı. RTX 5060 56 (açılış testi) yazıyor; yani bu PC yaklaşık %20 daha hızlı.
8 GB'lık 4 kart ölçtük ve aralarında büyük fark var:
- RX 5700 XT: 63–72 token/saniye
- RTX 5060: 56 token/saniye (açılış testi)
- RX 6600: 42–44 token/saniye
- RX 580: 10–11 token/saniye
Hangi yapay zekânın sığacağına bellek karar verir. Ne kadar hızlı çalışacağına ise kartın ne kadar yeni olduğu.
Test PC'si
Gerçek bir test kullanıcısının kendi PC'si, her zaman nasıl kullanıyorsa öyle; laboratuvar makinesi değil:
- Masaüstü
- Ekran kartı: AMD RX 5700 XT
- Grafik belleği (VRAM): 8 GB
- RAM: 48 GB
- İşlemci: Intel Core i7-9700, 8 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)
- 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
RX 5700 XT ile yapay zekâ yerelde çalışır mı?
Evet: AMD RX 5700 XT (8 GB) ekran kartı ve 48 GB RAM'i olan bir masaüstü bilgisayarda Gemma 4 E4B, saniyede 63–72 token yazdı. Senin okuma hızından daha hızlı.
RX 5700 XT ile yapay zekâ görselleri oluşturulabilir mi?
Büyük ihtimalle evet, ama bu kartta henüz bir görselin süresini ölçmedik. Ölçtüğümüzde sayı buraya gelecek.
Yapay zekâ RX 5700 XT kartında mı daha hızlı, işlemcide mi?
Kartta, açık ara: saniyede 63–72 token, işlemcide ise 5; yaklaşık 14 kat daha hızlı.
RX 5700 XT ile Gemma 4 12B çalışır mı?
Yalnızca kısa sohbetler için. Daha büyük model Gemma 4 12B (6,4 GB) kısa bir soruda saniyede 20–36 token yazdı, ama sohbet 8.192 tokena ulaştığında (uzun bir konuşma) kart neredeyse doluyken çöktü. Bu yüzden GreenCube 12B'yi yalnızca 10 GB ve üzeri kartlarda önerir.
Kendi yapay zekân, kendi PC'nde
GreenCube bilgisayarında çalışır: kullanım sınırı yok, abonelik yok, internetsiz çalışır. 9,99 €, tek seferlik ödeme.
GreenCube'u al