GTX 1650 能跑 AI 吗？实测：每秒约 20 个 token
可以。在一台配备 NVIDIA GTX 1650（4 GB）和 16 GB 内存的台式机上，Gemma 4 E4B 每秒输出约 20 个 token。回答出来的速度比你读得还快。
实际用起来怎么样
| 任务 | 在这台电脑上的用时 |
|---|---|
| 写一个普通的回答（400 个 token） | 20 秒 |
| 读取你给它的长文档（5,000 个 token） | 0:13–3:28 分钟 |
根据这台电脑实测的速度推算：时间等于长度除以速度，实际回答开始前还要花一点准备时间。作为参考，英语读者大多每秒读约 4 个单词（Brysbaert, 2019）。中文的 token 数和字数之间没有固定比例，所以这里不做换算。一个 400 个 token 的回答，光是读一遍也要花上不少时间。
我们测到的结果
输出是 AI 打出回答的速度，单位是每秒 token 数；token 是词的片段。读取是它接收你给的内容（问题、粘贴的文字或 PDF）的速度。读取总是比输出快得多，因为 AI 可以一次读很多 token，但只能一个一个地写。
| 项目 | 运行在 | 结果 | 测量方式 |
|---|---|---|---|
| Gemma 4 E4B | 显卡，溢出到内存 | 约 20 token/秒 输出 · 24–395 读取 | 2026年9月23日 |
| Gemma 4 E4B（第二台电脑）* | 显卡，溢出到内存 | 8–25 token/秒 输出 · 32–301 读取 | 2026年10月1日 |
每个数字的测量方式：了解更多测量方法
- GreenCube 0.1.40 和 0.1.42 中的真实聊天：从应用日志里读取每个 100 个 token 及以上回答的速度。范围去掉了最慢和最快的各十分之一。
多次测量的结果用范围表示：同一台电脑每次运行的速度都会略有不同。* 这位测试者主要问短问题，所以 100 个 token 以下的回答也计算在内。短回答测出来会稍慢一些。
这意味着什么
没法全部装进显卡
Gemma 4 E4B 文件大小为 4.2 GB，而显卡只有 4 GB，装不下整个模型，一部分只能放在普通内存（RAM）里。每输出一个 token，都要通过慢得多的通道去访问那部分，所以速度会下降，还会忽快忽慢。它仍然能每秒输出约 20 个 token。读取你粘贴的文字时，速度每天在每秒 24 到 395 个 token 之间大幅波动，很可能是因为显卡满了。
同款显卡的第二台电脑
另一位测试者的 GTX 1650 在 GreenCube 0.1.42 中运行 Gemma 4 E4B：输出每秒 8–25 个 token，读取每秒 32–301 个 token。它的回答大多很短，而短回答测出来比长回答慢：最长的那些回答接近这个范围的上限。
更大的 Gemma 4 12B
不太宽裕。GreenCube 只在显存 10 GB 及以上的显卡上推荐更大的 Gemma 4 12B，而这张显卡只有 4 GB。在 8 GB 的 AMD RX 5700 XT 上，它能回答短问题，但在长对话中崩溃了。
图片
很可能可以，但我们还没在这张显卡上测过生成图片的时间。测了之后，数字会放在这里。生成图片使用约 6 GB 的专用 AI，计算量比聊天回答大得多，所以这里显卡的差距更明显。
横向对比
在用 Gemma 4 E4B 测过的 8 台电脑中，这台的输出速度排第 7 名。GTX 1660 Super 每秒输出 37–38 个 token，快约 90%。RX 580 每秒输出 10–11 个 token，这台快约 90%。
测试电脑
一位真实测试者自己日常使用的电脑，不是实验室机器：
- 台式机
- 显卡: NVIDIA GTX 1650
- 显存（VRAM）: 4 GB
- 内存: 16 GB
- 处理器: 16 线程
查看你自己的电脑
不确定你的电脑配置？30 秒就能查到：
- 按 Ctrl + Shift + Esc 打开任务管理器。
- 进入性能。
- 点击内存：右上角的数字就是你的内存。
- 点击 GPU：右上角的名称就是你的显卡，专用 GPU 内存就是你的显存。只看到没有专用内存的 Intel 或 AMD 显卡？那就说明你没有独立显卡。
然后在完整表格里找最接近的显卡。同一款显卡显存更大，能装下更大的 AI；同样显存的新显卡通常更快。
我们测过的其他电脑
- 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 笔记本电脑: 14–18 token/秒 (Gemma 4 E2B)
- RX 580: 10–11 token/秒 (Gemma 4 E4B)
- Intel Iris Xe 笔记本电脑: 5–7 token/秒 (Gemma 4 E2B)
我的电脑能跑 AI 吗？ 全部 10 台电脑汇总在一张表里，以及你的电脑用起来会怎样。
常见问题
GTX 1650 能在本地运行 AI 吗？
可以。在一台配备 NVIDIA GTX 1650（4 GB）和 16 GB 内存的台式机上，Gemma 4 E4B 每秒输出约 20 个 token。回答出来的速度比你读得还快。
GTX 1650 能生成 AI 图片吗？
很可能可以，但我们还没在这张显卡上测过生成图片的时间。测了之后，数字会放在这里。
GTX 1650 能运行 Gemma 4 12B 吗？
不太宽裕。GreenCube 只在显存 10 GB 及以上的显卡上推荐更大的 Gemma 4 12B，而这张显卡只有 4 GB。在 8 GB 的 AMD RX 5700 XT 上，它能回答短问题，但在长对话中崩溃了。