RTX 5090
83 modelli IA entrano in 32 GB di VRAM in Q4 nativo. 8 altri funzionano con offloading CPU. Benchmark reali qui sotto.
llama.cpp 0.2.x · CUDA 12 · Ubuntu 22.04 · Prices verified on Amazon · metodologia →
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Specifiche complete
NVIDIA · 2025-01
| VRAM | 32 GB GDDR7 |
| Banda | 1792 GB/s |
| FP16 TFLOPS | 105 |
| AI Score | 140 / 140 |
| CUDA Cores | 21,760 |
| Tensor Cores | 680 |
| TDP | 575 W |
| PCIe | Gen 5 |
| Slots | 3 |
| Power Connector | 16-pin |
| Fascia di prezzo | Top di gamma |
| Rilascio | 2025-01 |
Benchmark IA
Misurazioni reali di inferenza — llama.cpp Q4_K_M
| Attivita | Risultato |
|---|---|
| Llama 1B Q4 | 400 tok/s |
| Llama 3B Q4 | 200 tok/s |
| Llama 7B Q4 | 155 tok/s |
| Llama 13B Q4 | 84 tok/s |
| Llama 30B Q4 | 42 tok/s |
| Llama 70B Q4 | Offload o multi-GPU |
| Stable Diffusion 512px | 1.2s / img |
| Whisper Large RTF | 0.2x |
RTF < 1.0 = piu veloce del tempo reale. Per Stable Diffusion e Whisper, piu basso e meglio; per tokens/s, piu alto e meglio.
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Apri comparatore →Modelli IA compatibili — RTX 5090
83 modelli entrano interamente in VRAM · 8 con offloading CPU
Flux.1 Dev
Whisper Large V3
Stable Diffusion 3.5 Large
FLUX.2 Dev
Qwen2.5-Coder 32B
DeepSeek R1 Distill 32B
Qwen2.5 32B
Stable Diffusion 3.5 Medium
Vedi tutti i 83 modelli compatibili →
Funziona anche con offloading CPU (8)
- Llama 3.3 70B 21 GB Q2 Come installare →
- Qwen2.5 72B 21 GB Q2 Come installare →
- Llama 3.1 70B 20 GB Q2 Come installare →
- Command R+ 30 GB Q2 Come installare →
- Qwen3-Coder-Next 80B-A3B 22 GB Q2 Come installare →
- Llama 3.2 90B Vision 27 GB Q2 Come installare →
- Llama 4 Scout 30 GB Q2 Come installare →
- Hermes 3 70B 20 GB Q2 Come installare →
RTX 5090 · Amazon
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RTX 5090 per IA locale
RTX 5090 con 32GB di GDDR7 e un'opzione solida per IA locale. Questa GPU copre i modelli piu usati in quantizzazione Q4 e permette carichi piu grandi in base alla VRAM disponibile.
Nei benchmark reali, RTX 5090 raggiunge 155 token/secondo su Llama 7B Q4. Puoi eseguire 83 modelli interamente in VRAM, con altri 8 modelli in offloading CPU.
Per verificare in dettaglio la compatibilita di ogni modello, usa il calcolatore VRAM. Puoi anche consultare le guide introduttive per configurare il tuo ambiente locale.
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