我的電腦能跑 AI 嗎？我們實測了 10 臺遊戲電腦和筆電
簡短回答：能。只要你的電腦能玩遊戲，就能跑 AI。我們實測了 10 臺真實電腦，從老款 GTX 1650 遊戲電腦到 RTX 2080 Ti，還有兩臺完全沒有顯示卡的筆電。每一臺都能和完全在本機執行的 AI 聊天，不用聯網，也不用訂閱。唯一的區別是速度。
你的電腦能跑 AI 嗎？
輸入你的顯示卡並選擇記憶體：就能看到能跑什麼、在真實電腦上跑多快，以及我們還沒測過的部分。
開啟 JavaScript 才能使用檢測工具，或者檢視下面的表格。
不確定自己的配置？在工作管理員裡檢視，只需 30 秒。
這個檢測在你的瀏覽器裡執行，不會把你電腦的任何資訊傳送出去。
數字
“輸出”是 AI 打出回答的速度，單位是每秒 token 數；token 是詞的片段。中文的 token 數和字數之間沒有固定比例，所以我們不把這些速度換算成字數。粗略地說，每秒幾個 token 大約相當於閱讀速度，每秒幾十個 token 就明顯快到眼睛跟不上。
| 電腦 | 顯示卡 | 記憶體 | AI 模型 | 輸出（token/秒） |
|---|---|---|---|---|
| 桌上型電腦 | NVIDIA RTX 2080 Ti, 11 GB | 128 GB | Gemma 4 E4B | 65–71 |
| 桌上型電腦 | AMD RX 5700 XT, 8 GB | 48 GB | Gemma 4 E4B | 63–72 |
| 桌上型電腦 | NVIDIA RTX 5060, 8 GB | 32 GB | Gemma 4 E4B | 56 |
| 桌上型電腦 | NVIDIA RTX 3060, 12 GB | 32 GB | Gemma 4 E4B | 53–55 |
| 桌上型電腦 | AMD RX 6600, 8 GB | 16 GB | Gemma 4 E4B | 42–44 |
| 桌上型電腦 | NVIDIA GTX 1660 Super, 6 GB | 16 GB | Gemma 4 E4B | 37–38 |
| 桌上型電腦 | NVIDIA GTX 1650, 4 GB | 16 GB | Gemma 4 E4B | 約 20 |
| 筆電 | 僅 Intel 內建顯示卡（Core Ultra 5） | 16 GB | Gemma 4 E2B | 14–18 |
| 桌上型電腦 | AMD RX 580, 8 GB | 16 GB | Gemma 4 E4B | 10–11 |
| 筆電 | 僅 Intel Iris Xe | 8 GB | Gemma 4 E2B | 5–7 |
點選顯示卡可以檢視完整測試。
2026 年 9 月和 10 月用 GreenCube 測得，來自真實聊天和 GreenCube 自帶的速度測試。同一臺電腦每次執行的速度會略有不同，所以多次測量的結果用範圍表示。我們的測量方法和全部資料
我們發現了什麼
1. 重活由顯示卡來幹，就像玩遊戲一樣
在一臺 RX 5700 XT 桌上型電腦上，同一個 AI 用 CPU 每秒 5 個 token，用顯示卡每秒 72 個。AI 的大部分工作正是顯示卡擅長的那類計算。近幾年的任何一張顯示卡，哪怕是老款 GTX 1650（4 GB），都能帶來很大差別。
2. 顯示記憶體決定能裝下多大的 AI
要全速執行，AI 必須裝進顯示卡自己的記憶體（顯示記憶體）裡。那臺桌上型電腦有 48 GB 記憶體，但對更大的模型毫無幫助。一個 120 億引數的 AI 在 8 GB 顯示卡上回答短問題沒問題，但對話一變長、顯示卡幾乎被佔滿時就崩潰了。對 AI 來說，顯示記憶體比記憶體更重要。但顯示記憶體不等於速度：我們測的四張 8 GB 顯示卡，從每秒約 11 個 token（RX 580）到 72 個（RX 5700 XT）都有。所以 GreenCube 會檢查你的顯示卡，選一個裝得下的 AI，而不是最大的那個。
3. 沒有顯示卡？照樣能用
一臺只有 Intel 內建顯示卡的普通 16 GB 筆電，用較小的 AI 每秒輸出 14 到 18 個 token，約 20 秒就給出完整回答（一段講解加三道測驗題）。學習和寫作都夠用。8 GB 筆電也能用，真實聊天中每秒 5 到 7 個 token，前提是其他應用程式留出一些記憶體。
4. 真正吃力的是生成圖片
生成圖片比聊天吃力得多。在 RTX 2080 Ti（11 GB）上只要 8 到 9 秒（第一張載入時用了 83 秒），在 RTX 3060（12 GB）上 28 秒，在 RX 6600（8 GB）上約一分鐘，在 GTX 1660 Super（6 GB）上一分半，在 16 GB 筆電上約兩分半。8 GB 筆電完全不能生成圖片：光是生成圖片的 AI 就需要約 7 GB。
30 秒檢視你的電腦
- 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 Intel 顯示卡？那說明你沒有獨立顯示卡。
你的電腦用起來會怎樣
6 GB 及以上顯示卡
近幾年的大多數顯示卡都很快：我們測試中每秒 37 到 76 個 token，比閱讀快好幾倍；生成圖片從幾秒到一分半。例外是老款 RX 580，每秒約 11 個 token，但仍然比閱讀快。
4 GB 顯示卡，16 GB 記憶體
不錯：我們測試中每秒約 20 個 token。
無顯示卡，16 GB 記憶體
用較小的 AI 聊天和學習足夠。生成圖片要幾分鐘。
無顯示卡，8 GB 記憶體
能聊天，但比較慢。先關掉其他應用程式。不能生成圖片。
為什麼要在自己的電腦上跑 AI？
因為它是你的。沒有訊息上限，沒有月費，沒有網路也能用：在火車上、在山裡、在 Wi-Fi 很差的圖書館裡。它不會在所有方面都贏過最大的雲端 AI，但用來學習、寫作、總結和回答日常問題，跑在你自己顯示卡上的 AI 綽綽有餘，而且永遠不會用完額度。
常見問題
AMD 顯示卡能跑本地 AI 嗎？
能。我們把 AMD 顯示卡（RX 5700 XT、RX 6600、RX 580）和 NVIDIA 顯示卡放在一起測過。GreenCube 使用 Vulkan，兩家的顯示卡都支援。
AI 需要多少顯示記憶體？
不是必須，但 4 GB 以上差別很大。在我們的測試電腦上，GTX 1650（4 GB）每秒輸出約 20 個 token，RTX 5060（8 GB）約 56 個。顯示記憶體越大，能放進顯示卡的 AI 就越大。
沒有顯示卡的筆電能跑 AI 嗎？
能。只有 Intel 內建顯示卡的 16 GB 筆電用小 AI 每秒輸出 14 到 18 個 token，比你讀得還快。8 GB 筆電也能用，但更慢，而且不能生成圖片。
加記憶體能讓 AI 變快嗎？
單靠記憶體不行。在一臺 48 GB 記憶體的桌上型電腦上，同一個 AI 從 CPU 換到 8 GB 顯示卡上執行，快了 14 倍。沒有顯示卡時記憶體很重要；有顯示卡時，最重要的是顯示記憶體。
在自己電腦上跑 AI 需要聯網嗎？
只需要一次：下載並啟用應用程式和 AI。之後不聯網也能聊天。