GTX 1650 能跑 AI 嗎？實測：每秒約 20 個 token
可以。在一臺配備 NVIDIA GTX 1650（4 GB）和 16 GB 記憶體的桌上型電腦上，Gemma 4 E4B 每秒輸出約 20 個 token。回答出來的速度比你讀得還快。
實際用起來怎麼樣
| 任務 | 在這臺電腦上的用時 |
|---|---|
| 寫一個普通的回答（400 個 token） | 20 秒 |
| 讀取你給它的長文件（5,000 個 token） | 0:13–3:28 分鐘 |
根據這臺電腦實測的速度推算：時間等於長度除以速度，實際回答開始前還要花一點準備時間。作為參考，英語讀者大多每秒讀約 4 個單詞（Brysbaert, 2019）。中文的 token 數和字數之間沒有固定比例，所以這裡不做換算。一個 400 個 token 的回答，光是讀一遍也要花上不少時間。
我們測到的結果
輸出是 AI 打出回答的速度，單位是每秒 token 數；token 是詞的片段。讀取是它接收你給的內容（問題、貼上的文字或 PDF）的速度。讀取總是比輸出快得多，因為 AI 可以一次讀很多 token，但只能一個一個地寫。
| 專案 | 執行在 | 結果 | 測量方式 |
|---|---|---|---|
| Gemma 4 E4B | 顯示卡，溢位到記憶體 | 約 20 token/秒 輸出 · 24–395 讀取 | 2026年9月23日 |
| Gemma 4 E4B（第二臺電腦）* | 顯示卡，溢位到記憶體 | 8–25 token/秒 輸出 · 32–301 讀取 | 2026年10月1日 |
每個數字的測量方式：瞭解更多測量方法
- GreenCube 0.1.40 和 0.1.42 中的真實聊天：從應用程式日誌裡讀取每個 100 個 token 及以上回答的速度。範圍去掉了最慢和最快的各十分之一。
多次測量的結果用範圍表示：同一臺電腦每次執行的速度都會略有不同。* 這位測試者主要問短問題，所以 100 個 token 以下的回答也計算在內。短回答測出來會稍慢一些。
這意味著什麼
沒法全部裝進顯示卡
Gemma 4 E4B 檔案大小為 4.2 GB，而顯示卡只有 4 GB，裝不下整個模型，一部分只能放在普通記憶體（RAM）裡。每輸出一個 token，都要透過慢得多的通道去訪問那部分，所以速度會下降，還會忽快忽慢。它仍然能每秒輸出約 20 個 token。讀取你貼上的文字時，速度每天在每秒 24 到 395 個 token 之間大幅波動，很可能是因為顯示卡滿了。
同款顯示卡的第二臺電腦
另一位測試者的 GTX 1650 在 GreenCube 0.1.42 中執行 Gemma 4 E4B：輸出每秒 8–25 個 token，讀取每秒 32–301 個 token。它的回答大多很短，而短回答測出來比長回答慢：最長的那些回答接近這個範圍的上限。
更大的 Gemma 4 12B
不太寬裕。GreenCube 只在顯示記憶體 10 GB 及以上的顯示卡上推薦更大的 Gemma 4 12B，而這張顯示卡只有 4 GB。在 8 GB 的 AMD RX 5700 XT 上，它能回答短問題，但在長對話中崩潰了。
圖片
很可能可以，但我們還沒在這張顯示卡上測過生成圖片的時間。測了之後，數字會放在這裡。生成圖片使用約 6 GB 的專用 AI，計算量比聊天回答大得多，所以這裡顯示卡的差距更明顯。
橫向對比
在用 Gemma 4 E4B 測過的 8 臺電腦中，這臺的輸出速度排第 7 名。GTX 1660 Super 每秒輸出 37–38 個 token，快約 90%。RX 580 每秒輸出 10–11 個 token，這臺快約 90%。
測試電腦
一位真實測試者自己日常使用的電腦，不是實驗室機器：
- 桌上型電腦
- 顯示卡: NVIDIA GTX 1650
- 顯示記憶體（VRAM）: 4 GB
- 記憶體: 16 GB
- 處理器: 16 執行緒
檢視你自己的電腦
不確定你的電腦配置？30 秒就能查到：
- 按 Ctrl + Shift + Esc 開啟工作管理員。
- 進入效能。
- 點選記憶體：右上角的數字就是你的記憶體。
- 點選 GPU：右上角的名稱就是你的顯示卡，專用 GPU 記憶體就是你的顯示記憶體。只看到沒有專用記憶體的 Intel 或 AMD 顯示卡？那就說明你沒有獨立顯示卡。
然後在完整表格裡找最接近的顯示卡。同一款顯示卡顯示記憶體更大，能裝下更大的 AI；同樣顯示記憶體的新顯示卡通常更快。
我們測過的其他電腦
- RTX 2080 Ti: 65–71 token/秒 (Gemma 4 E4B)
- RX 5700 XT: 63–72 token/秒 (Gemma 4 E4B)
- RTX 5060: 56 token/秒 (Gemma 4 E4B)
- RTX 3060: 53–55 token/秒 (Gemma 4 E4B)
- RX 6600: 42–44 token/秒 (Gemma 4 E4B)
- GTX 1660 Super: 37–38 token/秒 (Gemma 4 E4B)
- Intel Core Ultra 5 筆電: 14–18 token/秒 (Gemma 4 E2B)
- RX 580: 10–11 token/秒 (Gemma 4 E4B)
- Intel Iris Xe 筆電: 5–7 token/秒 (Gemma 4 E2B)
我的電腦能跑 AI 嗎？ 全部 10 臺電腦彙總在一張表裡，以及你的電腦用起來會怎樣。
常見問題
GTX 1650 能在本地執行 AI 嗎？
可以。在一臺配備 NVIDIA GTX 1650（4 GB）和 16 GB 記憶體的桌上型電腦上，Gemma 4 E4B 每秒輸出約 20 個 token。回答出來的速度比你讀得還快。
GTX 1650 能生成 AI 圖片嗎？
很可能可以，但我們還沒在這張顯示卡上測過生成圖片的時間。測了之後，數字會放在這裡。
GTX 1650 能執行 Gemma 4 12B 嗎？
不太寬裕。GreenCube 只在顯示記憶體 10 GB 及以上的顯示卡上推薦更大的 Gemma 4 12B，而這張顯示卡只有 4 GB。在 8 GB 的 AMD RX 5700 XT 上，它能回答短問題，但在長對話中崩潰了。