Key Takeaways
- Intel Arc B580 12GB تفوز لمعظم المستخدمين: 12 GB VRAM، $250–290، ~31 tok/s على Llama 3.1 8B Q4 — البطاقة الجديدة الوحيدة بسعة 12 GB تحت $500 بشكل موثوق
- RTX 3060 12GB مستعملة ($270–300) هي البديل — أرخص طريق إلى سلسلة أدوات CUDA الكاملة
- ⚠️ تنبيه سعر: RTX 4060 Ti 16GB، الفائزة السابقة، نافدة بسعرها المُعلن $399 وتقارب $562 عند توفرها — أُزيلت من قائمة ما دون $500
- ⚠️ تنبيه سعر: RTX 3060 12GB الجديدة بـ $474–599، بارتفاع 45% منذ إعادة الإطلاق — السوق المستعملة هي الطريق المعقول لهذه البطاقة
- ⚠️ تنبيه سعر: RTX 3090 المستعملة أصبحت بـ $850–1,050، وRTX 4070 12GB بـ $560–705 — كلتاهما أُزيلت من قائمة ما دون $500
- لماذا تحرك كل شيء: نقص عالمي في ذاكرة DRAM وGDDR7، مدفوعاً بطلب مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي، دفع أسعار بطاقات الرسوميات في السوق فوق أسعارها المُعلنة عبر السوق كلها. لم يتغير العتاد، بل ما تدفعه فقط.
- تحتاج قدرة نماذج 30B؟ خصص ميزانية $850 على الأقل لـ RTX 3090 مستعملة (24 GB) أو RTX 4080 SUPER مستعملة (16 GB، ~$850؛ الجديدة الآن نحو $1,600 بعد النقص)
- كل بطاقات GPU الثلاث في هذه القائمة تعمل مع Ollama وLM Studio وllama.cpp من المصنع
أفضل بطاقات GPU للاستدلال على نماذج LLM بأقل من $500 — مصنّفة
بطاقة Intel Arc B580 12GB هي أفضل GPU بأقل من $500 للاستدلال المحلي على نماذج LLM لأنها البطاقة الجديدة الوحيدة بسعة 12 GB التي ما زالت متوفرة بشكل موثوق تحت $500 بعد نقص الذاكرة في 2026.
تحدد VRAM في GPU أي نماذج ذكاء اصطناعي يمكنك تشغيلها. بطاقة بسعة 16 GB تشغّل نماذج 14B بجودة عالية. بطاقة بسعة 24 GB (مثل RTX 3090 مستعملة) تشغّل نماذج 30B أو أكبر. بأقل من 12 GB تكون محدوداً بنماذج 7B أو أصغر.
Intel Arc B580 12GB — أفضل خيار شامل ($250–290)
بطاقة Intel Arc B580 12GB هي أفضل GPU بأقل من $500 للاستدلال المحلي على نماذج LLM، ويعود ذلك في جانب كبير منه إلى أنها آخر ما تبقّى ضمن هذا النطاق بشكل موثوق. صدرت بسعر $249 وما زالت تُباع بـ $249.99 لدى Best Buy ونحو $290 لدى Newegg، بينما دفع نقص الذاكرة في 2026 كل بطاقات NVIDIA التي كانت تشغل هذه القائمة فوق $500. تشغّل Ollama عبر الواجهة الخلفية SYCL/oneAPI على Linux وWindows، بأداء ~28–35 tok/s على Llama 3.1 8B Q4. حد 12 GB من VRAM يقيّدك بنماذج 13B عند Q4 — ولن تُويِ نموذج 14B عند Q8. تحسّن دعم تعريفات Intel كثيراً منذ الإطلاق، لكنه ما زال متأخراً عن CUDA في اتساع الأدوات: توقّع أن يعمل Ollama وllama.cpp جيداً، وأن يكون الضبط الدقيق LoRA متعثراً.
RTX 3060 12GB مستعملة — أفضل خيار لـ CUDA ($270–300)
بطاقة NVIDIA GeForce RTX 3060 12GB هي أرخص طريق إلى سلسلة أدوات CUDA الكاملة، لكن اشترِها مستعملة. لم يصمد سعر إعادة إطلاقها بـ $339: ارتفعت البطاقات الجديدة نحو 45% لتصل إلى $474–599، وهو ما يضع البطاقة الجديدة عند سقف $500 الذي تدور حوله هذه الصفحة أو فوقه. أما السوق المستعملة فتحركت أقل بكثير، عند $270–300. تشغّل 12 GB من GDDR6 نماذج 7B–13B بتكميم Q4/Q8 بأريحية؛ لا تستطيع إيواء نموذج 14B بتكميم Q8، لكن نموذج 14B بتكميم Q4 (~8.5 GB) يناسبها. القياس: ~32–40 tok/s على Llama 3.1 8B Q4 مع Ollama. سلسلة أدوات CUDA الكاملة تعني أن Ollama وLM Studio وvLLM والضبط الدقيق LoRA تعمل جميعها من المصنع على Windows وLinux — وهو الشيء الوحيد الذي لا تضاهيه Arc B580.
RTX 4060 Ti 16GB — أفضل بطاقة، إن وجدتها بسعرها المُعلن ($399 مُعلن، ~$562 عند التوفر)
ما زالت RTX 4060 Ti 16GB أفضل *عتاد* في هذه القائمة، وكانت الفائزة في هذه الصفحة حتى نقص الذاكرة في 2026. تتعامل 16 GB من VRAM من نوع GDDR6 مع Qwen3 14B وMistral 12B بتكميم Q4 بالكامل على GPU — وبتكميم Q8 دون تبديل — بسرعة 45–60 tok/s على 7B Q4 و18–25 tok/s على 14B Q8 مع Ollama، وباستهلاك 165 W يستوعبه أي مزود طاقة بسعة 650 W. المشكلة هي شراؤها. عروضها بسعرها المُعلن $399 نافدة من المخزون لدى كبار المتاجر، وأرخص وحدة متوفرة يمكن التحقق منها تقارب $562، أي نحو 41% فوق السعر المُعلن. إن وجدتها عند سعرها المُعلن أو قريباً منه فهي أفضل شراء في هذه الصفحة بفارق كبير؛ أما عند $562 فهي خارج الميزانية التي كُتبت لها هذه الصفحة. راقبها، ولا تبنِ خططك عليها.
مقارنة الأداء — الأسعار الحالية + نتائج الاختبارات
قياسات أُجريت باستخدام Ollama 0.30.x، وخادم llama.cpp، ونماذج من HuggingFace. نظام الاختبار: Ryzen 9 7950X، و64 GB DDR5، وقرص NVMe SSD. لم تتغير السرعات عن الاختبارات السابقة: العتاد لم يتحرك، بل الأسعار. مستبعدة لتخطيها $500: RTX 3090 المستعملة ($850–1,050)، وRTX 4070 12GB ($560–705)، وRX 7800 XT 16GB (~$832)، وRTX 3060 12GB الجديدة ($474–599).
GPU | VRAM | السعر | Llama 3.1 8B Q4 tok/s | Qwen3 14B Q8 tok/s | أقصى نموذج (Q4) |
|---|---|---|---|---|---|
| Intel Arc B580 12GB ★ | 12 GB | $250–290 | 31 tok/s | محدود بـ VRAM | 13B (Q4) |
| RTX 3060 12GB (مستعملة) | 12 GB | $270–300 | 36 tok/s | محدود بـ VRAM | 14B (Q4) |
| RTX 4060 Ti 16GB | 16 GB | ~$562 عند التوفر | 55 tok/s | 22 tok/s | 30B (Q4) |
كيف اخترنا واختبرنا هذه البطاقات
معايير الاختيار: متاحة للشراء جديدة أو مستعملة بأقل من $500؛ متوافقة مع واحد على الأقل من أنظمة تشغيل الاستدلال الرئيسية (Ollama، LM Studio، llama.cpp)؛ VRAM ≥ 12 GB (بطاقات 8 GB مستبعدة). استُبعدت عدة بطاقات على أساس السعر: RTX 3090 المستعملة (24 GB) تُتداول الآن بـ $850–1,050؛ وRTX 4070 12GB بـ $560–705؛ وRX 7800 XT 16GB بـ ~$832؛ وRTX 3060 12GB الجديدة، التي أُعيد إطلاقها بـ $339، ارتفعت نحو 45% لتصل إلى $474–599. أُبقيت RTX 4060 Ti 16GB في القائمة مع تنبيه — فعروضها بسعرها المُعلن $399 نافدة والوحدات المتوفرة تقارب $562. والسبب مشترك بينها جميعاً: نقص عالمي في ذاكرة DRAM وGDDR7 مدفوعاً بطلب مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي دفع أسعار بطاقات الرسوميات فوق أسعارها المُعلنة عبر السوق كلها، إذ تُتداول بطاقات NVIDIA من سلسلة RTX 50 بنحو 36–39% فوق السعر الرسمي ورفعت AMD أسعار Radeon نحو 10%. جميع القياسات هي tok/s بمتوسط 10 عمليات بحجم دفعة 1، مقيسة باستخدام Ollama 0.30.x على Ubuntu 22.04 LTS.
متطلبات VRAM حسب حجم النموذج
متطلبات VRAM: نموذج 7B يحتاج ~4–5 GB (Q4) أو ~7–8 GB (Q8)؛ نموذج 14B يحتاج ~8–9 GB (Q4) أو ~14–15 GB (Q8)؛ نموذج 30B يحتاج ~18–20 GB (Q4)؛ نموذج 70B يحتاج ~40–42 GB (Q4).
فكّر في VRAM كذاكرة RAM لنماذج الذكاء الاصطناعي. يجب أن يناسب النموذج بالكامل في VRAM لاستدلال سريع. إذا فاض إلى RAM النظام (يُسمى "offloading")، تنخفض السرعة بنسبة 80–95%. تكميم Q4 يقلّص الحجم إلى النصف مقارنة بـ Q8 بتكلفة صغيرة في الجودة.
- نموذج 7B بتكميم Q4: ~4.5 GB VRAM — أي GPU في هذه القائمة تتعامل معه بسهولة
- نموذج 7B بتكميم Q8: ~7.5 GB VRAM — يناسب كل بطاقات GPU هنا
- نموذج 13B بتكميم Q4: ~8.5 GB VRAM — يناسب كل بطاقات GPU في هذه القائمة
- نموذج 14B بتكميم Q8: ~14 GB VRAM — فقط RTX 4060 Ti 16GB وRTX 3090 (مستعملة)
- نموذج 30B بتكميم Q4: ~18 GB VRAM — يتطلب 24 GB (RTX 3090 مستعملة، الآن بـ $850+)
- نموذج 70B بتكميم Q4: ~40 GB — يتطلب بطاقتي GPU أو تفريغاً إلى CPU
أي GPU يجب أن تشتري؟
استخدم دليل القرار هذا وفقاً لحالة استخدامك الرئيسية:
- أفضل خيار شامل بأقل من $500 ← Intel Arc B580 12GB ($250–290). البطاقة الجديدة الوحيدة بسعة 12 GB المتوفرة بشكل موثوق تحت $500. نماذج 7B–13B عند Q4، ~31 tok/s على Llama 3.1 8B Q4، وOllama عبر SYCL على Windows وLinux.
- أرخص بطاقة CUDA تعمل ← RTX 3060 12GB مستعملة ($270–300). سلسلة أدوات CUDA الكاملة — Ollama وLM Studio وvLLM والضبط الدقيق LoRA — بنحو نفس سعر Arc. اشترِها مستعملة: الجديدة الآن بـ $474–599.
- أفضل عتاد، إن وجدته بسعره المُعلن ← RTX 4060 Ti 16GB. عند سعرها المُعلن $399 تتفوق على كل ما عداها هنا، وتشغّل 14B عند Q8 على GPU. لكن عروض السعر المُعلن نافدة والوحدات المتوفرة تقارب $562، أي خارج ميزانية هذه الصفحة.
- تحتاج قدرة نماذج 30B؟ ← نافذة $500 أُغلقت في منتصف 2026 ولم تُفتح مجدداً. RTX 3090 المستعملة (24 GB) الآن بـ $850–1,050. خصص $850+ لـ RTX 3090 مستعملة أو لـ RTX 4080 SUPER مستعملة (16 GB) — الجديدة الآن نحو $1,600.
- مستخدم Windows، دون تعقيدات ← RTX 3060 12GB مستعملة. لدى NVIDIA CUDA أوسع دعم على Windows لنماذج LLM والضبط الدقيق وأنظمة التشغيل متعددة الوسائط، و3060 المستعملة هي أرخص طريق إليه.
توافق البرمجيات حسب GPU
كل بطاقات GPU الثلاث تشغّل Ollama وllama.cpp. تظهر الفروق في الأدوات المتقدمة:
GPU | Ollama | LM Studio | vLLM | Text Gen WebUI | Fine-Tuning CUDA |
|---|---|---|---|---|---|
| Intel Arc B580 12GB | ✅ (SYCL) | ⚠️ beta | ❌ | ⚠️ جزئي | ❌ |
| RTX 3060 12GB | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| RTX 4060 Ti 16GB | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
استهلاك الطاقة ومتطلبات النظام
يحدد استهلاك GPU أي مزود طاقة وصندوق تحتاج. تشغيل نماذج LLM يبقي بطاقات GPU عند 80–100% من الاستخدام بشكل مستمر — على خلاف الألعاب، لا توجد إطارات خاملة.
- Intel Arc B580 12GB: 190 W — مزود طاقة بسعة 650 W أو أكثر؛ 8 سنون قياسي
- RTX 3060 12GB: 170 W — تعمل مع مزود طاقة بسعة 550 W أو أكثر؛ موصّل 8 سنون واحد
- RTX 4060 Ti 16GB: 165 W — تعمل مع مزود طاقة بسعة 550 W أو أكثر؛ موصّل 8 سنون واحد
هل 8 GB من VRAM كافية لتشغيل نماذج LLM محلياً؟
8 GB من VRAM تحدّك بنماذج 7B بتكميم Q4 — النموذج بالكاد يناسب. لا يمكنك تشغيل نماذج 13B بجودة كاملة، ونماذج 14B ستُفرَّغ جزئياً إلى RAM النظام، مما يخفض السرعة بنسبة 80–95%. لاستخدام محلي ذي معنى لنماذج LLM في 2026، 12 GB هو الحد الأدنى العملي؛ ويُنصح بـ 16 GB.
هل لا يزال بإمكاني شراء RTX 3090 مستعملة بأقل من $500 في 2026؟
لا. تُتداول RTX 3090 المستعملة بـ $850–1,050 على eBay. ارتفع السعر أولاً مع تزايد إدراك المتحمسين لـ LLM لقيمة 24 GB VRAM، ثم مرة أخرى خلال نقص الذاكرة في 2026. لم تعد خياراً بأقل من $500، ولم تكن كذلك منذ فترة. إن كنت تحتاج قدرة نماذج 30B (التي تتطلب 24 GB VRAM)، خصص ميزانية $850+ لـ RTX 3090 مستعملة أو فكّر في RTX 4080 SUPER مستعملة (16 GB، ~$850؛ الجديدة الآن نحو $1,600 بعد النقص) لأداء أسرع على 14B Q8.
هل تعمل AMD لتشغيل نماذج LLM محلياً؟
نعم، مع تفاصيل دقيقة. Ollama على Linux مع ROCm يعمل جيداً على بطاقات مثل RX 7800 XT. تحسّن دعم ROCm على Windows لكنه لا يزال يتطلب خطوات يدوية، والضبط الدقيق (LoRA) على عتاد AMD غير مدعوم من معظم الأدوات. ملاحظة حول السعر: ارتفعت RX 7800 XT 16GB إلى ~$832 في يوليو 2026، فلم تعد تناسب ميزانية أقل من $500 — لهذا النطاق السعري تُعدّ RTX 4060 Ti 16GB أو RTX 3060 12GB (كلاهما NVIDIA/CUDA) الخياران الموصى بهما. لـ Windows أو الضبط الدقيق، التزم بـ NVIDIA.
ماذا عن بطاقات Intel Arc للذكاء الاصطناعي؟
بطاقة Intel Arc B580 12GB هي أفضل خيار Arc في 2026، وبعد أن أعاد نقص الذاكرة تسعير مجال NVIDIA بأكمله، صارت أفضل بطاقة في هذه الصفحة على الإطلاق. تشغّل Ollama على Windows وLinux عبر الواجهة الخلفية SYCL، رغم أن الأداء أقل بنسبة 30–40% من NVIDIA في tok/s الخام. القيمة مقابل السعر صارت حاسمة لا مجرد قوية: 12 GB من VRAM بسعر $250–290 بينما تقع البطاقات المماثلة من NVIDIA عند $474–599. القيد الرئيسي لا يزال البرمجيات — إذ لا تدعم vLLM وأدوات الضبط الدقيق وأنظمة التشغيل متعددة الوسائط بطاقات Arc جيداً بعد، فإن كنت تحتاج الضبط الدقيق LoRA، اشترِ بدلاً من ذلك RTX 3060 12GB مستعملة.
هل يمكنني تشغيل نموذج 70B على بطاقة GPU واحدة بأقل من $500؟
ليس بكامل السرعة. حتى RTX 3090 (24 GB) لا تستطيع تخزين 70B Q4 (~40 GB) بالكامل في VRAM. يمكنك استخدام التفريغ إلى CPU مع llama.cpp لتقسيم النموذج بين VRAM وRAM النظام، لكن السرعة تنخفض إلى 2–5 tok/s — بطيء جداً للاستخدام التفاعلي. لتشغيل نماذج 70B بسرعات قابلة للاستخدام، تحتاج إلى بطاقتي GPU (2× RTX 3090 بسعة 48 GB إجمالاً) أو استدلال سحابي.
هل ستجعل البطاقات الجديدة (RTX 5060 Ti) هذه البطاقات قديمة؟
صدرت RTX 5060 Ti 16GB بالفعل، ولم تنزل تحت سعر RTX 4060 Ti — بل حدث العكس. أُطلقت بسعر مُعلن $429 وتُباع الآن بنحو $800 (الوسيط الأخير $805)، أي نحو 88% فوق السعر المُعلن، لأن نفس نقص الذاكرة الذي أعاد تسعير هذه القائمة كلها ضربها بأشد صورة بوصفها بطاقة من الجيل الحالي. هي بطاقة أفضل فعلاً من أي شيء هنا، بسعة 16 GB من VRAM واستدلال أسرع، لكنها ليست بطاقة تحت $500، وانتظار أن تصبح كذلك ليس خطة تستحق البناء عليها. اشترِ بناءً على المتوفر الآن: Intel Arc B580 12GB بـ $250–290، أو RTX 3060 12GB مستعملة بـ $270–300 إن كنت تحتاج CUDA.
كم يكلّف RTX 4060 Ti 16GB مستعملة؟
تبعت بطاقات RTX 4060 Ti 16GB المستعملة ارتفاع سعر الجديدة: فمع اقتراب سعر الوحدات الجديدة المتوفرة من $562، صارت العروض المستعملة بين $420 و$480 على eBay، حسب الحالة والضمان المتبقي. وهي من البطاقات القليلة التي لا يمثّل فيها الشراء مستعملاً توفيراً كبيراً، لأن المعروض من الوحدات الجديدة بسعرها المُعلن قد نفد.