RX 580 có chạy được AI không? Đo được: 10–11 token mỗi giây
Có. Trên máy bàn có AMD RX 580 (8 GB) và RAM 16 GB, Gemma 4 E4B viết 10–11 token mỗi giây. Nhanh hơn tốc độ bạn đọc.
Trên thực tế nghĩa là gì
| Việc | Thời gian trên máy này |
|---|---|
| Viết một câu trả lời bình thường (400 token, khoảng nửa trang) | 37–38 giây |
| Đọc một tài liệu dài bạn đưa vào (5.000 token, khoảng 5 trang) | 30–35 giây |
Tính từ tốc độ đo trên máy này: thời gian là độ dài chia cho tốc độ, và một câu trả lời thật còn cần một chút để bắt đầu. Để dễ hình dung, câu trả lời 400 token dài khoảng nửa trang, và phần lớn mọi người đọc khoảng 4 từ mỗi giây (Brysbaert, 2019).
Chúng tôi đã đo gì
Viết là tốc độ AI gõ câu trả lời, tính bằng token mỗi giây; token là một mảnh của từ. Đọc là tốc độ nó tiếp nhận những gì bạn đưa: câu hỏi, đoạn văn bạn dán hoặc một tệp PDF. Đọc luôn nhanh hơn viết rất nhiều, vì AI có thể đọc nhiều token cùng lúc nhưng phải viết từng token một.
| Cái gì | Chạy trên | Kết quả | Ngày đo |
|---|---|---|---|
| Gemma 4 E4B* | card đồ họa | 10,5–10,7 token mỗi giây viết · 144–169 đọc | 1 tháng 10, 2026 1 |
| Gemma 4 E4B | card đồ họa | 10,1 token mỗi giây viết | 1 tháng 10, 2026 2 |
| Gemma 4 E4B | chỉ bộ xử lý | 3,8 token mỗi giây viết | 1 tháng 10, 2026 2 |
Cách đo từng con số: Xem thêm cách chúng tôi đo
- Chat thật trong GreenCube 0.1.42: tốc độ của mọi câu trả lời từ 100 token trở lên, đọc từ nhật ký của ứng dụng. Khoảng này bỏ đi một phần mười chậm nhất và nhanh nhất.
- Bài kiểm tra tốc độ của chính GreenCube 0.1.42, chạy khi khởi động để chọn giữa card đồ họa và bộ xử lý: một câu trả lời ngắn được viết một lần trên mỗi bên.
Khi có nhiều lần đo, chúng tôi ghi khoảng: tốc độ thay đổi một chút giữa các lần đo trên cùng một máy. * Người thử này chủ yếu hỏi câu ngắn, nên các câu trả lời dưới 100 token cũng được tính. Câu trả lời ngắn đo ra chậm hơn một chút.
Điều đó nghĩa là gì
Card đồ họa làm phần việc
Cùng máy, cùng AI (Gemma 4 E4B): 3,8 token mỗi giây chỉ với bộ xử lý, 10,1 trên card đồ họa, nhanh hơn khoảng 2,7 lần. Card đồ họa được làm ra để tính hàng nghìn phép tính nhỏ cùng lúc cho game, và chạy AI phần lớn cũng là kiểu toán đó. GreenCube đo cả hai khi khởi động và dùng cái nhanh hơn.
Vừa đủ chỗ, nhưng card này chậm với AI
Gemma 4 E4B (4,2 GB) nằm gọn trong 8 GB của card, nhưng chỉ viết 10–11 token mỗi giây. Card cũ chậm hơn nhiều với kiểu toán này, và nhiều bộ nhớ hơn cũng không thay đổi điều đó. Để so sánh, các card 8 GB khác mà chúng tôi đo viết 63–72 (RX 5700 XT), 56 (RTX 5060), 42–44 (RX 6600) với cùng AI. Nó vẫn viết nhanh hơn bạn đọc, nên chat và học vẫn chạy được; chỉ là cảm giác chậm hơn card mới.
Gemma 4 12B lớn hơn
Không thoải mái. GreenCube chỉ đề xuất Gemma 4 12B lớn hơn trên card có VRAM 10 GB trở lên, còn card này có 8. Trên một AMD RX 5700 XT 8 GB, nó trả lời được câu hỏi ngắn, rồi bị crash trong cuộc chat dài.
Ảnh
Rất có thể, nhưng chúng tôi chưa đo thời gian tạo ảnh trên card này. Khi đo xong, con số sẽ có ở đây. Tạo ảnh dùng một AI riêng khoảng 6 GB và tốn nhiều phép tính hơn hẳn một câu trả lời chat, nên đồ họa ở đây càng quan trọng hơn.
So với các máy khác
Trong 8 máy chúng tôi đo với Gemma 4 E4B, máy này đứng thứ 8 về tốc độ viết. GTX 1650 viết khoảng 20, nhanh hơn khoảng 90%.
Chúng tôi đã đo 4 card 8 GB, và chúng chênh nhau rất xa:
- RX 5700 XT: 63–72 token mỗi giây
- RTX 5060: 56 token mỗi giây (kiểm tra khởi động)
- RX 6600: 42–44 token mỗi giây
- RX 580: 10–11 token mỗi giây
Bộ nhớ quyết định AI nào vừa. Card mới đến đâu quyết định nó chạy nhanh đến đâu.
Máy thử nghiệm
Máy riêng của một người thử thật, dùng theo cách họ vẫn dùng, không phải máy phòng thí nghiệm:
- Máy bàn
- Đồ họa: AMD RX 580
- Bộ nhớ đồ họa (VRAM): 8 GB
- RAM: 16 GB
- Bộ xử lý: 12 luồng
Kiểm tra máy của bạn
Không chắc máy bạn có gì? Chỉ mất 30 giây:
- Nhấn Ctrl + Shift + Esc để mở Task Manager (Trình quản lý tác vụ).
- Vào Performance (Hiệu suất).
- Bấm Memory (Bộ nhớ): con số lớn ở trên cùng là RAM của bạn.
- Bấm GPU: tên ở trên cùng là card của bạn, và Dedicated GPU memory (Bộ nhớ GPU chuyên dụng) là VRAM của bạn. Chỉ thấy đồ họa Intel hoặc AMD không có bộ nhớ riêng? Vậy là bạn không có card rời.
Sau đó tìm card gần nhất trong bảng đầy đủ. Cùng một card nhưng VRAM nhiều hơn chứa được AI lớn hơn; card mới hơn cùng dung lượng thường nhanh hơn.
Các máy khác chúng tôi đã đo
- RTX 2080 Ti: 65–71 token mỗi giây (Gemma 4 E4B)
- RX 5700 XT: 63–72 token mỗi giây (Gemma 4 E4B)
- RTX 5060: 56 token mỗi giây (Gemma 4 E4B)
- RTX 3060: 53–55 token mỗi giây (Gemma 4 E4B)
- RX 6600: 42–44 token mỗi giây (Gemma 4 E4B)
- GTX 1660 Super: 37–38 token mỗi giây (Gemma 4 E4B)
- GTX 1650: khoảng 20 token mỗi giây (Gemma 4 E4B)
- laptop Intel Core Ultra 5: 14–18 token mỗi giây (Gemma 4 E2B)
- laptop Intel Iris Xe: 5–7 token mỗi giây (Gemma 4 E2B)
Máy mình có chạy được AI không? Cả 10 máy trong một bảng, và máy bạn sẽ chạy thế nào.
Câu hỏi
RX 580 có chạy được AI trên máy không?
Có. Trên máy bàn có AMD RX 580 (8 GB) và RAM 16 GB, Gemma 4 E4B viết 10–11 token mỗi giây. Nhanh hơn tốc độ bạn đọc.
RX 580 có tạo được ảnh AI không?
Rất có thể, nhưng chúng tôi chưa đo thời gian tạo ảnh trên card này. Khi đo xong, con số sẽ có ở đây.
AI chạy nhanh hơn trên RX 580 hay trên bộ xử lý?
Trên card, chênh lệch lớn: 10,1 token mỗi giây so với 3,8 trên bộ xử lý, nhanh khoảng 2,7 lần.
RX 580 có chạy được Gemma 4 12B không?
Không thoải mái. GreenCube chỉ đề xuất Gemma 4 12B lớn hơn trên card có VRAM 10 GB trở lên, còn card này có 8. Trên một AMD RX 5700 XT 8 GB, nó trả lời được câu hỏi ngắn, rồi bị crash trong cuộc chat dài.
AI của riêng bạn, trên máy của riêng bạn
GreenCube chạy trên máy tính của bạn: không giới hạn sử dụng, không thuê bao, chạy không cần internet. €9,99, trả một lần.
Mua GreenCube