Najlepsza karta GPU do lokalnych LLM: poradnik zakupowy według progów VRAM

Autor: Jakub RusinowskiOstatnia aktualizacja 11 min czytaniaPodstawowy
Ujawnienie afiliacyjne: Niektóre odnośniki na tej stronie to linki afiliacyjne — jeśli dokonasz zakupu za ich pośrednictwem, LLM Configurator może otrzymać prowizję bez dodatkowych kosztów dla Ciebie. Jako uczestnik programu Amazon Associates, LLM Configurator zarabia na kwalifikujących się zakupach.

Krótko: najpierw kupuj VRAM. Karta 16 GB wygodnie uruchamia modele klasy 14B, 24 GB otwiera klasę 27B–35B, a 32 GB (RTX 5090) to sufit dla pojedynczej karty konsumenckiej. Szybkość wynika dalej z przepustowości pamięci. Ceny w 2026 roku są wyjątkowo zmienne, więc ten poradnik szereguje karty według tego, co potrafią uruchomić, i pokazuje obok siebie cenę startową (MSRP) oraz cenę rynkową z datą.

Najlepsze karty GPU według progów VRAM

Każdy próg wymienia najtańsze karty nadal sprzedawane jako nowe (według ceny startowej), najszybszą według przepustowości pamięci oraz jedną używaną lub wycofaną opcję tam, gdzie ma to sens. „Największy model, który się mieści” liczy ten sam silnik co nasz kalkulator zgodności GPU, więc wynik zgadza się z tym, co tam zobaczysz.

8–11 GB

Największy model, który się mieści: GLM-4 9B (7.4 GB, Q4_K_M)

KartaVRAMPrzepustowośćPobór mocyCena startowa (MSRP)Cena rynkowa
Intel Arc B57010 GB380 GB/s150 W$219—
NVIDIA GeForce RTX 50508 GB320 GB/s130 W$249—
NVIDIA GeForce RTX 3080 (10GB)10 GB760 GB/s320 W$699—

12–15 GB

Największy model, który się mieści: Cosmos 3 Nano (11.9 GB, Q4_K_M)

KartaVRAMPrzepustowośćPobór mocyCena startowa (MSRP)Cena rynkowa
Intel Arc B58012 GB456 GB/s190 W$249—
NVIDIA GeForce RTX 3060 (12GB)12 GB360 GB/s170 W$329—
NVIDIA GeForce RTX 507012 GB672 GB/s250 W$549—

16–23 GB

Największy model, który się mieści: OLMo 2 13B Instruct (15.8 GB, Q4_K_M)

KartaVRAMPrzepustowośćPobór mocyCena startowa (MSRP)Cena rynkowa
AMD Radeon RX 9060 XT 16GB16 GB320 GB/s160 W$349—
NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti 16GB16 GB448 GB/s180 W$429$805 · 2026-09-29
NVIDIA GeForce RTX 508016 GB960 GB/s360 W$999—

24–31 GB

Największy model, który się mieści: Qwen 3.5 35B-A3B (23.8 GB, Q4_K_M)

KartaVRAMPrzepustowośćPobór mocyCena startowa (MSRP)Cena rynkowa
AMD Radeon RX 7900 XTX24 GB960 GB/s355 W$999—
NVIDIA GeForce RTX 309024 GB936 GB/s350 W$1,499—
NVIDIA GeForce RTX 409024 GB1008 GB/s450 W$1,599—

32 GB+

Największy model, który się mieści: K2 Horizon MoVA 36B-A4B (25.0 GB, Q4_K_M)

KartaVRAMPrzepustowośćPobór mocyCena startowa (MSRP)Cena rynkowa
NVIDIA GeForce RTX 509032 GB1792 GB/s575 W$1,999$4,700 · 2026-09-29

Cena startowa (MSRP) to cena z premiery i nigdy się nie zmienia. Cena rynkowa to typowa cena sprzedaży z datą sprawdzenia; niedobór pamięci w 2026 r. wywindował ją znacznie powyżej MSRP.

Jak wybierać

  • VRAM decyduje, czy model w ogóle ruszy. Model, który się nie mieści, przelewa się do pamięci RAM i zwalnia do ułamka szybkości GPU. Rozmiary każdego modelu i kwantyzacji znajdziesz w poradniku o wymaganiach VRAM.
  • Modele Mixture-of-Experts są szybkie jak na swój rozmiar, ale nie małe. Wszystkie eksperty muszą być w pamięci, więc model taki jak Llama 4 Scout nie mieści się na żadnej pojedynczej karcie konsumenckiej, choć na token aktywnych jest tylko 17B parametrów.
  • Przepustowość pamięci decyduje o szybkości. Tempo generowania wyznacza to, jak szybko karta przesyła aktywne wagi, dlatego kolumna przepustowości liczy się tak samo jak VRAM. Wzór publikujemy na stronie metodologii.
  • Liczy się pobór mocy i rozmiar. Kolumna „Pobór mocy” to moc karty; przed zamówieniem sprawdź zasilacz i obudowę.

Ceny w 2026: cena startowa a cena rynkowa

Cena startowa (MSRP) to kwota, o jaką prosił producent w dniu premiery, i nigdy się nie zmienia. Cena rynkowa to to, ile karta kosztuje teraz, a w 2026 roku te dwie liczby rozeszły się przez niedobór pamięci. Poniższe dane sprawdzono 29 września 2026 i będą się zmieniać:

  • RTX 5060 Ti 16GB: ok. 805 USD za nową kartę (mediana), czyli mniej więcej 88% powyżej ceny startowej 429 USD (WCCFTech, TweakTown).
  • RTX 5090: ok. 4300–5000 USD za nową kartę wobec ceny startowej 1999 USD, a niektóre oferty są znacznie wyższe (TechPowerUp, Tech Insider).
  • RTX 50 Super: nie ma w sprzedaży. NVIDIA miała odłożyć odświeżenie bezterminowo, bo 3-gigabajtowych modułów GDDR7 brakuje i są drogie; doniesienia o terminie są sprzeczne, więc nie planuj zakupu pod tę serię (TweakTown, KitGuru).
  • AMD Radeon RX 9000: w 2026 roku AMD podniosło oficjalne ceny (WCCFTech, TweakTown).
  • Używany RTX 3090: serwisy z cenami różnią się o około jedną trzecią, więc nie podajemy kwoty. Przed zakupem porównaj ostatnie sprzedane oferty.

Zasada kciuka: karta sprzedawana daleko powyżej ceny startowej rzadko jest najlepszym wyborem w przeliczeniu na gigabajt VRAM. Porównaj progi 16 GB i 24 GB pod kątem ceny za GB, zanim wybierzesz.

Gdzie kupić

To karty, do których prowadzą powyższe progi. Linki wiodą do wyników wyszukiwania Amazon, więc widzisz aktualne ceny i dostępność, a nie liczbę, którą wpisaliśmy sami. Możemy otrzymać prowizję bez dodatkowych kosztów dla ciebie.

Próg 8 GB

NVIDIA GeForce RTX 5060 8GB
8 GB VRAM · 145 W board power
Ceny w 2026 są niestabilne — sprawdź aktualną ofertę.

Próg 16 GB

NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti 16GB
16 GB VRAM · 180 W board power
Ceny w 2026 są niestabilne — sprawdź aktualną ofertę.
AMD Radeon RX 9070 XT 16GB
16 GB VRAM · 304 W board power
Ceny w 2026 są niestabilne — sprawdź aktualną ofertę.

Próg 24 GB

NVIDIA GeForce RTX 3090 24GB
24 GB VRAM · 350 W board power
Ceny w 2026 są niestabilne — sprawdź aktualną ofertę.
NVIDIA GeForce RTX 4090 24GB
24 GB VRAM · 450 W board power
Ceny w 2026 są niestabilne — sprawdź aktualną ofertę.

Próg 32 GB

NVIDIA GeForce RTX 5090 32GB
32 GB VRAM · 575 W board power
Ceny w 2026 są niestabilne — sprawdź aktualną ofertę.

Pamięć zunifikowana i mini-PC

Apple Mac Mini M4 Pro
64 GB unified memory · 273 GB/s
Ceny w 2026 są niestabilne — sprawdź aktualną ofertę.
NVIDIA DGX Spark (128GB)
128 GB VRAM · 150 W board power
Ceny w 2026 są niestabilne — sprawdź aktualną ofertę.

Poza pojedynczym GPU: pamięć zunifikowana i mini-PC

Jeśli chcesz uruchamiać modele większe niż 32 GB, maszyna z dużą pulą pamięci zunifikowanej bywa lepszą drogą niż układanie kart w stos, kosztem niższej przepustowości pamięci na dolara niż w szybkim GPU.

  • Apple Silicon: w sierpniu 2026 Apple zapowiedziało Mac Studio z M5 Max i M5 Ultra, z maksymalnie 512 GB pamięci zunifikowanej (9to5Mac, Apple). macOS domyślnie ogranicza, ile tej pamięci może użyć GPU, więc przed doborem modelu sprawdź dostępną część.
  • Mini-PC z 128 GB: NVIDIA podniosła cenę DGX Spark Founders Edition do 4699 USD w lutym 2026, a maszyny ze Strix Halo kosztują około 3500 USD (OpenClaw DC, YUV.ai). Specyfikacje znajdziesz na listach stacji AI i laptopów.

Najczęstsze pytania

Ile VRAM potrzebuję do lokalnych LLM?

16 GB to praktyczny punkt startu: wygodnie uruchamia modele klasy 14B w Q4. 24 GB otwiera modele 27B–35B, a 32 GB daje zapas na dłuższy kontekst. Dokładny rozmiar wybranego modelu sprawdzisz w poradniku o wymaganiach VRAM.

Czy używany RTX 3090 nadal się opłaca?

Jeśli chodzi o 24 GB VRAM za jak najmniej, zwykle tak, bo do lokalnych LLM liczy się 24 GB, a nie wiek karty. Ceny używanych są teraz zmienne, więc porównaj ostatnie sprzedane oferty i sprawdź warunki zwrotu u sprzedawcy.

Czy czekać na RTX 50 Super?

Nie. Według doniesień seria została odłożona bezterminowo, a terminy są sprzeczne, więc nie planuj zakupu pod nią. Kupuj pod próg VRAM, którego potrzebujesz dziś.

Co lepsze do lokalnych LLM: AMD czy NVIDIA?

Działają obie. NVIDIA ma najszersze wsparcie oprogramowania, więc to wybór o mniejszym ryzyku. AMD warto porównać pod kątem VRAM na dolara. Przed zakupem sprawdź, czy twoje środowisko obsługuje kartę, i porównuj najpierw VRAM i przepustowość pamięci.

Uruchom w chmurze RunPod

lub porównaj w Vast.ai

Jako partner Amazon zarabiamy na kwalifikujących się zakupach. Linki do chmurowych GPU są linkami polecającymi — możemy otrzymać prowizję bez dodatkowych kosztów dla Ciebie.

Aby sprawdzić konkretny model, użyj kalkulatora VRAM: pokazuje pamięć potrzebną przy każdej kwantyzacji i długości kontekstu.