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Arc Pro B60 vs RTX 5060 Ti 16GB für lokale KI

Arc Pro B60 führt 35 von 74 offenen Modellen gut aus, RTX 5060 Ti 16GB schafft 23. Hier ist jedes Modell auf beiden, mit Note und Tempo.

Führt mehr Modelle gut aus (Note B oder besser)

Arc Pro B60

Arc Pro B60: 35 · RTX 5060 Ti 16GB: 23

Schneller bei Modellen, die beide ausführen

Etwa gleich

Medianes Tempoverhältnis über 23 Modelle, die beide vollständig im Speicher laden.

Die wichtigen Daten

Arc Pro B60 RTX 5060 Ti 16GB
Verglichener Speicher24 GB16 GB
Speicherbandbreite456 GB/s448 GB/s
SpeichertypEigener VRAMEigener VRAM
BackendVulkanCUDA
Erschienen20252025

Jedes Modell auf beiden

Note und Ausgabetempo bei Q4_K_M mit 8K Kontext; Grün markiert das bessere der beiden.

ModellECIArc Pro B60RTX 5060 Ti 16GB
moonshotKimi K3157F—F—
deepseekDeepSeek V4 Pro 0813155F—F—
deepseekDeepSeek V4.1 Flash155F—F—
deepseekDeepSeek V4 Flash 0731154F—F—
zaiGLM 5.3 Flash152F—F—
zaiGLM 5.2152F—F—
moonshotKimi K2.6151F—F—
tInkling Small150F—F—
moonshotKimi K2.7 Code150F—F—
zaiGLM 5.1150F—F—
qwenQwen3.8 27B149A~20 t/sC~10 t/s
deepseekDeepSeek V4 Pro149F—F—
tInkling149F—F—
moonshotKimi K2.5148F—F—
minimaxMiniMax M3147F—F—
minimaxMiniMax M2.5147F—F—
qwenQwen3.5 397B A17B147F—F—
qwenQwen3.6 27B147A~21 t/sC~12 t/s
deepseekDeepSeek V3.2146F—F—
nvidiaNemotron 3 Ultra 550B A55B146F—F—
deepseekDeepSeek V4 Flash146F—F—
moonshotKimi K2 Thinking146F—F—
minimaxMiniMax M2.7146F—F—
zaiGLM 5146F—F—
deepseekDeepSeek V3.2 Exp145F—F—
qwenQwen3.6 35B A3B144B~111 t/sC~63 t/s
qwenQwen3 235B A22B Thinking 2507144F—F—
zaiGLM 4.7144F—F—
googleGemma 4 31B143B~18 t/sC~8 t/s
qwenQwen3.5 35B A3B143B~112 t/sC~64 t/s
googleGemma 4 26B A4B142S~89 t/sC~73 t/s
mistralMistral Medium 3.5 128B141F—F—
moonshotKimi K2140F—F—
openaigpt-oss 120b140F—F—
deepseekDeepSeek V3.1140F—F—
qwenQwen3 30B A3B Thinking 2507140S~98 t/sC~65 t/s
qwenQwen3.5 9B139S~53 t/sS~50 t/s
qwenQwen3 235B A22B 2507139F—F—
openaigpt-oss 20b138S~106 t/sS~139 t/s
qwenQwen3 30B A3B 2507137S~98 t/sC~65 t/s
mistralMagistral Small 2506133A~23 t/sB~20 t/s
mistralMistral Small 3.2 24B132A~23 t/sB~20 t/s
mistralMagistral Small 2509131A~23 t/sB~20 t/s
microsoftPhi-4 14B130A~34 t/sA~30 t/s
metaLlama 4 Scout 17B 16E130F—F—
metaLlama 3.3 70B127D~3 t/sF—
metaLlama 3.1 8B117S~55 t/sS~54 t/s
cohereCommand A+—F—F—
qwenQwen3.8 Flash Next—F—F—
qwenQwen3.5 122B A10B—F—F—
mistralMistral Small 4 119B—F—F—
qwenQwen3 Coder Next—F—F—
moonshotKimi Linear 48B A3B—C~75 t/sC~48 t/s
ai2Olmo 3.1 32B Think—B~18 t/sC~7 t/s
nvidiaNemotron 3.5 Lightning 30B A3B—C~86 t/sC~43 t/s
zaiGLM 4.7 Flash—S~110 t/sC~85 t/s
cohereNorth Mini Code 1.0—S~102 t/sC~70 t/s
ibmGranite 4.2 30B—B~19 t/sC~8 t/s
mistralDevstral Small 2 24B—A~23 t/sB~20 t/s
mistralMinistral 3 14B—A~37 t/sA~33 t/s
googleGemma 4 12B—S~43 t/sA~39 t/s
mistralMinistral 3 8B—S~53 t/sS~51 t/s
ibmGranite 4.2 8B—S~50 t/sS~47 t/s
googleGemma 4 E4B—S~59 t/sS~58 t/s
ai2Olmo 3 7B—S~48 t/sS~44 t/s
googleGemma 4 E2B—S~83 t/sS~93 t/s
qwenQwen3.5 4B—S~88 t/sS~102 t/s
mistralMinistral 3 3B—S~94 t/sS~114 t/s
ibmGranite 4.2 3B—S~92 t/sS~111 t/s
metaLlama 3.2 3B—S~96 t/sS~118 t/s
huggingfaceSmolLM3 3B—S~103 t/sS~132 t/s
liquidLFM2.5 2.6B—S~118 t/sS~168 t/s
qwenQwen3.5 2B—S~135 t/sS~220 t/s
qwenQwen3.5 0.8B—S~182 t/sS~504 t/s

Schätzungen aus veröffentlichten Daten und Messungen, je Backend kalibriert. Treiber, Einstellungen und Software ändern die echten Werte.

Speicher, Kontext oder Quantisierung ändernDiesen Vergleich im interaktiven Werkzeug öffnen.