RTX 4090 (24 GB) to najlepsza karta do lokalnego kodowania z AI — uciągnie Qwen 3.6 27B z zapasem na konteksty agentowe i na pomocnika do autouzupełniania. Używany RTX 3090 daje ten sam próg 24 GB za mniej więcej połowę ceny. Przy ciasnym budżecie RTX 4060 Ti 16GB uruchomi Devstral-2 22B, a Arc B580 to najtańsza karta, która pociągnie poważny model do kodowania. Kupuj najpierw VRAM, moc obliczeniową w drugiej kolejności.
Jedna zasada porządkuje cały rynek kart pod obciążenia kodujące: pojemność VRAM bije szybkość obliczeń. Asystent kodowania jest ograniczony pamięcią podwójnie — model musi się zmieścić, a konteksty o długości agentowej (16–32 tys. tokenów) dokładają do tego rosnący cache KV. Szybsza karta, w której mieści się mniejszy model, przegrywa z wolniejszą, w której mieści się lepszy. Za każdym razem.
Ta zasada w połączeniu z progami VRAM dla modeli kodujących daje krótką listę. Poniżej każdy wybór jest dobrany do modeli, które faktycznie uruchomi — liczby pochodzą z naszego silnika obliczeniowego, a dowolną parę karta plus model sprawdzisz w kalkulatorze zgodności.
Najlepsza ogółem: RTX 4090 (24 GB)
Na progu 24 GB lokalne kodowanie robi się naprawdę dobre, a 4090 jest jego kartą definicyjną: Qwen 3.6 27B (jakieś 18 GB przy Q4) z miejscem na konteksty 32K i pomocnika StarCoder2 3B, przy ponad 50 tokenach na sekundę. Dociąga też dostrajanie małych modeli i trzyma wartość odsprzedaży. Jeśli budżet sięga, możesz przestać czytać w tym miejscu.
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.
NVIDIA GeForce RTX 4090 24GB
24 GB VRAM · 450 W board power
Ceny w 2026 są niestabilne — sprawdź aktualną ofertę.
Najlepszy stosunek ceny do możliwości na 24 GB: używany RTX 3090
Te same 24 GB, ta sama lista modeli, mniej więcej połowa ceny rynkowej z drugiej ręki. Tokeny wolniejsze niż na 4090 (przy 27B na Q4 wciąż wygodnie powyżej tempa czytania) i wyższy pobór prądu — klasyczny kompromis. Kupowanie z drugiej ręki rządzi się własnymi prawami; zanim się zdecydujesz, zajrzyj do naszego przewodnika po używanych kartach.
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.
NVIDIA GeForce RTX 3090 24GB
24 GB VRAM · 350 W board power
Ceny w 2026 są niestabilne — sprawdź aktualną ofertę.
Najlepsza poniżej 500 USD: RTX 4060 Ti 16GB (albo 5060 Ti 16GB)
Szesnaście gigabajtów to pierwszy próg naprawdę agentowy: Devstral-2 22B (jakieś 14 GB) się mieści, a Qwen3-Coder 8B plus autouzupełnianie mieszczą się z zapasem na oddech. 4060 Ti 16GB pozostaje wyborem za rozsądne pieniądze; nowszy 5060 Ti 16GB dokłada obsługę FP4 na Blackwellu w podobnej cenie, o ile uda ci się go znaleźć.
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.
NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti 16GB
16 GB VRAM · 165 W board power
Ceny w 2026 są niestabilne — sprawdź aktualną ofertę.
Budżetowy czarny koń: 12 GB VRAM w cenie karty wejściowej uciągnie Qwen3-Coder 8B z zapasem na kontekst albo StarCoder2 15B. Ollama i llama.cpp obsługują Intela przez Vulkan i SYCL już na tyle dobrze, że da się na tym pracować codziennie. Rezygnujesz z ekosystemu CUDA — przy samym wnioskowaniu to bez znaczenia, ale ograniczy cię, jeśli później zechcesz dostrajać modele.
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.
Intel Arc B580 12GB
12 GB VRAM · 190 W board power
Ceny w 2026 są niestabilne — sprawdź aktualną ofertę.
Trzydzieści dwa gigabajty wyprowadzają cię poza kompromisy progu 24 GB: Qwen 2.5 Coder 32B z pełnym zapasem na kontekst albo gęsty 27B razem z dużym pomocnikiem, bez żonglowania. To karta dla tych, którzy dokładnie wiedzą, po co im ona; cała reszta dostanie 90% tego doświadczenia z 4090 za dużo mniejsze pieniądze.
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.
NVIDIA GeForce RTX 5090 32GB
32 GB VRAM · 575 W board power
Ceny w 2026 są niestabilne — sprawdź aktualną ofertę.
Apple Silicon to pełnoprawna platforma pod modele kodujące: pamięć zunifikowana sprawia, że M4 Max ze 128 GB uruchomi Qwen3-Coder 80B-A3B — model, który nie mieści się na żadnej pojedynczej karcie konsumenckiej — a modele MoE grają tu do jego mocnych stron. Licz jakieś 75% pamięci zunifikowanej jako użyteczne dla modeli, a konkretne konfiguracje znajdziesz w przewodniku po najlepszym Macu do lokalnych LLM-ów.
Dwie karty (2×24 GB) odblokowują próg 48 GB — Qwen3-Coder 80B-A3B w całości w VRAM-ie — ale przynoszą ze sobą pytania o linie PCIe, zasilacz i obudowę. Opłaca się, jeśli masz już jednego 3090 albo 4090; rzadko jest właściwym pierwszym ruchem. Kiedy to się zwraca, opisuje nasz przewodnik po konfiguracjach wielokartowych.
Wynajem przed zakupem to kod na nieśmiertelność, który ta strona poleca raz za razem: każdą z powyższych kart wynajmiesz na godziny za kilka dolarów, z twoimi modelami i twoim obciążeniem.
Nie masz sprzętu? Najpierw wynajmij kartę
Przetestuj próg 24 GB jeszcze dziś wieczorem: wynajmij 3090 albo 4090 na godziny, załaduj Qwen 3.6 27B i przepuść przez Cline'a swoje własne repozytorium, zanim wydasz tysiąc dolarów.
RunPod — RTX 4090 ≈ $0.3–0.7/hr, A100/H100 by the hour; serverless per-second billing available
Vast.ai — Marketplace of hosted GPUs — often the cheapest per hour (interruptible options)
Lambda — On-demand A100/H100/B200 instances and clusters, per-hour billing
Jaka karta jest najlepsza do uruchamiania modeli kodujących lokalnie?
RTX 4090. Jej 24 GB uciągnie modele ze złotego środka (Qwen 3.6 27B, Qwen 2.5 Coder 32B) z zapasem na kontekst, przy ponad 50 tokenach na sekundę. Używany RTX 3090 daje ten sam próg VRAM za mniej więcej połowę ceny i jest najlepszym stosunkiem ceny do możliwości w całej lokalnej AI, kropka.
Czy 12 GB VRAM wystarczy do kodowania z AI?
Do pracy w trybie asystenta tak: Qwen3-Coder 8B plus model do autouzupełniania mieszczą się na karcie 12 GB (RTX 3060 12GB, Arc B580) z zapasem na kontekst. To poniżej wygodnego progu dla autonomicznych narzędzi agentowych, które chcą modeli klasy 22B, a te zaczynają się mieścić dopiero przy 16 GB.
Kupić kartę czy Maca pod lokalne modele do kodowania?
Przy czystym stosunku możliwości do ceny poniżej 1000 USD wygrywa używany RTX 3090. Maki wygrywają na górnej półce: 96–128 GB pamięci zunifikowanej uruchomi Qwen3-Coder 80B-A3B, czego nie zrobi żadna pojedyncza karta konsumencka, a pobór prądu na biegu jałowym jest nieporównanie niższy. Jeśli Mac i tak był twoją następną maszyną, dobierz więcej pamięci — reguła 75% użytecznych oznacza, że przy poważnych modelach kodujących 48 GB to dolna granica.
Czy modele kodujące potrzebują więcej VRAM niż modele czatowe tej samej wielkości?
Wagi ważą tyle samo, ale to obciążenie potrzebuje większego zapasu: narzędzia agentowe rutynowo pracują na kontekstach 16–32 tys. tokenów (pliki, diffy, plany), a cache KV rośnie razem z kontekstem. Praktyczna zasada: dobieraj kartę tak, jakby model potrzebował jakichś 15% więcej, niż wynosi podana wartość — kalkulator zgodności modeluje to jawnie.