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Moteur local prêt

RX 6600 XT

51 modèles IA tiennent dans 8 GB de VRAM en Q4 natif. 17 autres fonctionnent avec offloading CPU. Benchmarks réels ci-dessous.

51 Modèles compatibles
17 avec offloading
8GB GDDR6
160W TDP
Javier Morales
Javier Morales Spécialiste matériel IA — 8 ans d’expérience
GitHub: github.com/javier-morales-ia

llama.cpp 0.2.x · CUDA 12 · Ubuntu 22.04 · Prices verified on Amazon · méthodologie →

RX 6600 XT

Contexte d’exécution

MARQUE AMD
BANDE PASSANTE 256 GB/s
FP16 TFLOPS 21.2
AI SCORE 24 / 140
FOURCHETTE PRIX Entree de gamme
PRIX LANCEMENT $379
AI SCORE (RELATIVE)
24 /140
Entrée Valeur Milieu Haut Flagship
Prix de lancement: $379 Le prix actuel varie sur Amazon

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Spécifications complètes

AMD · 2021-08

VRAM 8 GB GDDR6
Bande passante 256 GB/s
FP16 TFLOPS 21.2
AI Score 24 / 140
CUDA Cores 2,048
TDP 160 W
PCIe Gen 4
Slots 2
Power Connector 8-pin
Fourchette de prix Entree de gamme
Sortie 2021-08

Benchmarks IA

Mesures réelles d’inférence — llama.cpp Q4_K_M

Tâche Résultat
Llama 1B Q4 143 tok/s
Llama 3B Q4 57 tok/s
Llama 7B Q4 21 tok/s
Llama 13B Q4 VRAM N/D
Llama 30B Q4 VRAM N/D
Llama 70B Q4 Offloading ou multi-GPU
Stable Diffusion 512px 7s / img
Whisper Large RTF 0.85x

RTF < 1.0 = plus rapide que le temps réel. Pour Stable Diffusion et Whisper, plus bas est meilleur ; pour les tokens/s, plus haut est meilleur.

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Comparaisons rapides : vs M1 Pro · vs RX 7600

Modèles IA compatibles — RX 6600 XT

51 modèles fonctionne entièrement en VRAM · 17 avec offloading CPU

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Fonctionne aussi avec offloading CPU (17)

RX 6600 XT · Amazon

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RX 6600 XT pour l’intelligence artificielle locale

RX 6600 XT avec 8GB de GDDR6 est une option solide pour l'IA locale. Cette carte couvre les modèles populaires en quantification Q4 et permet d'aller plus loin selon la VRAM disponible.

En benchmarks réels, RX 6600 XT atteint 21 tokens/seconde sur Llama 7B Q4. Vous pouvez aussi exécuter 51 modèles entièrement en VRAM, avec 17 modèles supplémentaires en offloading CPU.

Pour vérifier précisément la compatibilité de chaque modèle, utilisez le calculateur VRAM. Vous pouvez également consulter les guides de démarrage pour configurer votre environnement local.

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