Jak często aktualizowane są ceny na VRAMRadar?

Ceny produktów oraz ogłoszeń na rynku wtórnym są weryfikowane w cyklach cotygodniowych. Przy każdej pozycji w tabeli widoczna jest data ostatniego potwierdzenia kwoty.

Czy VRAMRadar uwzględnia tylko nowe karty graficzne?

Nie, baza obejmuje zarówno fabrycznie nowe podzespoły z oficjalnych sklepów, jak i używane egzemplarze z serwisów OLX czy Allegro Lokalnie, a także wyspecjalizowane akceleratory serwerowe.

Ile pamięci VRAM potrzeba do uruchomienia modeli typu Llama lub Qwen?

Mniejsze modele (np. 7B/8B parametrów po kwantyzacji 4-bit) wymagają minimum 6-8 GB VRAM, wersje 14B potrzebują 12-16 GB VRAM, natomiast zaawansowane modele 32B lub 70B wymagają od 24 GB do nawet 48+ GB pamięci, co często wymusza łączenie kilku kart lub korzystanie ze sprzętu ze zunifikowaną pamięcią RAM.

feed/narzędzie/vramradar

VRAMRadar

Porównywarka cen kart graficznych pod AI: gdzie najtaniej kupisz GB VRAM w polskich sklepach.

Zarządzany przez twórcęNarzędzieDodano 7d

Otwórz stronę

vramradar.pl

Live

Makieta strony WWW • Narzędzie

VRAMRadar

Porównywarka cen kart graficznych pod AI: gdzie najtaniej kupisz GB VRAM w polskich sklepach.

Next.jsTailwind CSS

Otwórz stronę projektu (vramradar.pl)

2 pkt0 komentarzy

twórca: AkuLupa

O projekcie

Porównuje ceny kart graficznych w polskich sklepach pod kątem ilości VRAM, czyli tego, co liczy się przy lokalnych modelach AI. Ceny aktualizowane co tydzień.

Stack technologiczny

Next.js Tailwind CSS

Komentarze (0)

sortuj: najnowsze

Brak komentarzy pod tym projektem

Bądź pierwszą osobą, która zada pytanie twórcy, zgłosi feedback lub podzieli się opinią!

Co to jest VRAMRadar?

VRAMRadar to wyspecjalizowana porównywarka cenowa, której głównym celem jest pomoc w wyborze optymalnego sprzętu do lokalnego uruchamiania modeli sztucznej inteligencji, takich jak Llama, Qwen czy Stable Diffusion. Narzędzie rozwiązuje problem doboru karty graficznej do AI poprzez kalkulację wskaźnika opłacalności: kosztu w złotych za każdy gigabajt pamięci VRAM. Serwis na bieżąco analizuje oferty nowych podzespołów z popularnych polskich sklepów elektronicznych (m.in. x-kom, Morele) oraz propozycje z rynku wtórnego (OLX, Allegro Lokalnie). Poza tradycyjnymi kartami konsumenckimi baza obejmuje również akceleratory serwerowe, minikomputery Jetson oraz komputery Mac.

Dla kogo jest ten produkt?

Inżynierowie AI i badacze uruchamiający lokalne modele LLMTwórcy grafiki korzystający ze Stable Diffusion i ComfyUIEntuzjaści homelabów i serwerów domowych budujący stacje roboczeOsoby szukające najtańszego gigabajta pamięci VRAM na rynku wtórnym

Powiązane tematy:#karty-graficzne#sztuczna-inteligencja#vram#sprzet-komputerowy#machine-learning

Do czego służy VRAMRadar?

Eliminuje ręczne przeliczanie opłacalności zakupu karty w przeliczeniu na 1 GB VRAM.
Ułatwia znalezienie najtańszego sprzętu zdolnego pomieścić duże modele językowe w pamięci podręcznej.
Pozwala monitorować okazje cenowe zarówno w oficjalnych sklepach, jak i na portalach ogłoszeniowych rynku wtórnego.
Zestawia w jednym miejscu nietypowe konfiguracje sprzętowe: GPU konsumenckie, akceleratory serwerowe (Tesla) oraz układy zunifikowanej pamięci (Apple Mac).

Kluczowe możliwości i funkcje

#1Metryka zł/GB VRAM obliczana automatycznie dla każdego modelu w bazie

#2Śledzenie cen z wielu źródeł: polskich elektromarketów oraz portali OLX i Allegro Lokalnie

#3Filtrowanie ofert według stanu: sprzęt nowy, używany lub wszystkie

#4Podział na segmenty: karty konsumenckie, workstation i serwerowe, Mac do LLM, NVIDIA Jetson oraz mini PC

#5Sortowanie według opłacalności zł/GB, ceny całkowitej oraz łącznej wielkości pamięci VRAM

#6Historia weryfikacji cen wraz z datą ostatniego sprawdzenia oraz bezpośrednimi linkami do ofert

Jak działa VRAMRadar?

1Wejdź na stronę główną serwisu, aby wyświetlić aktualny ranking opłacalności kart.

2Wybierz interesującą kategorię (nowe, używane, serwerowe, Mac) lub skorzystaj z wyszukiwarki konkretnego modelu.

3Posortuj tabelę rosnąco według kolumny zł/GB VRAM, aby znaleźć najbardziej opłacalną pamięć graficzną.

4Kliknij odnośnik do zweryfikowanej oferty w sklepie lub portalu ogłoszeniowym, aby przejść do zakupu.

Najczęściej zadawane pytania o VRAMRadar (FAQ)

Większość otwartych modeli językowych (LLM) oraz modeli dyfuzyjnych musi w całości zmieścić się w pamięci karty graficznej, aby działać z optymalną prędkością. Niewystarczająca ilość VRAM uniemożliwia załadowanie modelu, dlatego w zastosowaniach AI stosunek ceny do ilości pamięci jest często ważniejszy niż czysta moc obliczeniowa GPU.

Opis projektu przygotowany przez odpalone.pl na podstawie danych publicznych projektu. Jesteś autorem? Możesz dostosować te informacje w panelu edycji.