2x RTX 5060 Ti versus GB10: waarom 32 GB VRAM verliest van 128 GB unified memory
Een benchmarkvergelijking van twee RTX 5060 Ti-kaarten met 16 GB en een NVIDIA GB10-systeem voor Qwen 3 27B en lokale inferentie met een lange context.
Other Posts Tagged "Lokale LLM"
Is 16 GB VRAM genoeg voor serieus lokaal LLM-werk?
Bepaal de omvang van een lokale LLM-configuratie met 16 GB op basis van modelgewichten, KV-cache en promptverwerking. Vergelijk geheugenbudgetten, GPU-bandbreedte en eigendomskosten voor Qwen3.8 27B.
Lokale AI versus ChatGPT: hoe dichtbij zijn we echt?
Vergelijk lokale AI met ChatGPT en Claude aan de hand van benchmarkscores, geheugenschattingen, servicesnelheid en agentverificatie. Met scenario’s voor RTX 5090, DGX Spark en Mac Studio.
Welk lokaal AI-model moet je draaien? Een GPU-, context- en programmeergids voor oktober 2026
Een praktische gids voor oktober 2026 voor het kiezen van lokale AI-modellen voor programmeeragents. Vergelijk GPU-geheugen, groei van de KV-cache, contextgrootte, quantisatiekwaliteit, promptverwerking, redeneerniveaus en cloudhuurkosten.
32 GB VRAM voor Qwen 27B: hardwaregids voor lokale AI in oktober 2026
Praktische gids voor oktober 2026 om een Qwen 27B-model te draaien met 32 GB bruikbaar acceleratorgeheugen. Vergelijk losse GPU’s, systemen met twee kaarten, unified memory, gebruikte datacenterkaarten, gehuurde rekenkracht, softwareondersteuning en limieten bij volledige context.
De DGX Spark van 64 GB is een waarschuwingssignaal voor prijzen van lokale AI-hardware
De 64GB-laag van NVIDIA’s DGX Spark laat zien hoe druk op het geheugenaanbod lokale AI-hardware vormt. Deze gids bespreekt de capaciteitsverlaging, de afwegingen van gedeeld geheugen en waarom verlichting op de DRAM-markt voor eind 2027 onwaarschijnlijk is.
GPU-benchmarks van Llama 3.1 8B en Qwen3.8 27B op Vast.ai
Gemeten Ollama-benchmarks van Llama 3.1 8B en Qwen3.8 27B op belangrijke Vast.ai-GPU’s. Vergelijk decodeersnelheid, lange context, huurkosten, self-hosting, API-tegoed en abonnementen.