Home › Catalogo › Miglior LLM su Radeon RX 7900 GRE (16 GB) nel 2026

Miglior LLM su Radeon RX 7900 GRE (16 GB) nel 2026

◆ IA Locale — Il tuo ChatGPT privato e gratuito, sul tuo computer, in 1 h · 24 € · o tutti i kit 49 € →

Classifica aggiornata il 09/10/2026

La Radeon RX 7900 GRE (16 GB GDDR6, 576 GB/s) è la variante di fascia media della serie 7900. I 16 GB permettono di eseguire modelli 24B in Q4 a un prezzo accessibile (~550 € da nuova), con una larghezza di banda discreta.

Offerte e alternative per l'IA locale

Radeon RX 7900 GRE : alternativa d'acquisto disponibile per l'IA locale — Radeon RX 9070 XT 16 GB :

Perché questa scelta? La nostra scheda completa su Radeon RX 9070 XT 16 GB →

Quale PC scegliere in base al tuo budget? Le nostre scelte da 800 a 3 500 € →

Link affiliati — QualeLLM può ricevere una commissione sugli acquisti, senza costi aggiuntivi per te; questo non influenza la classifica, definita in modo indipendente. In qualità di Partner Amazon, QualeLLM trae un beneficio dagli acquisti idonei.

Classifica

1

🇨🇳 Qwen 3 14B

Alibaba · 14 miliardi di parametri · Apache 2.0 · 131 072 token ctx

Denso 14B con hybrid thinking. Eguaglia Qwen 2.5 32B Base in STEM/codice.

Perché questa posizione Denso 14B con hybrid thinking. Eguaglia Qwen 2.5 32B Base in STEM/codice.
ollama run qwen3:14b
Su Radeon RX 7900 GRE
Q8
16 GB · 6 tok/s
2

🇺🇸 Phi-4 Reasoning 14B

Microsoft · 14 miliardi di parametri · MIT · 32 768 token ctx

Modello di ragionamento da 14B con licenza MIT. Supera R1-Distill-Llama-70B nelle valutazioni AIME24/25 di Microsoft con un quinto dei parametri.

Perché questa posizione Modello di ragionamento da 14B con licenza MIT. Supera R1-Distill-Llama-70B nelle valutazioni AIME24/25 di Microsoft con un quinto dei parametri.
ollama run phi4-reasoning:14b
Su Radeon RX 7900 GRE
Q8
16 GB · 6 tok/s
3

🇺🇸 Phi-4 14B

Microsoft · 14 miliardi di parametri · MIT · 16 384 token ctx

Ragionamento eccezionale per le sue dimensioni. Orientato alle discipline STEM.

Perché questa posizione Ragionamento eccezionale per le sue dimensioni. Orientato alle discipline STEM.
ollama run phi4:14b
Su Radeon RX 7900 GRE
Q8
16 GB · 6 tok/s
4

🇨🇳 Qwen 2.5 Coder 14B Instruct

Alibaba · 14 miliardi di parametri · Apache 2.0 · 131 072 token ctx

Coder 14B. HumanEval 89.6, LiveCodeBench 37.1. Ottimo compromesso in termini di VRAM per la programmazione con modelli self-hosted.

Perché questa posizione Coder 14B. HumanEval 89.6, LiveCodeBench 37.1. Ottimo compromesso in termini di VRAM per la programmazione con modelli self-hosted.
ollama run qwen2.5-coder:14b
Su Radeon RX 7900 GRE
Q8
16 GB · 6 tok/s
5

🇨🇳 DeepSeek R1 Distill Qwen 14B

DeepSeek · 14 miliardi di parametri · MIT · 131 072 token ctx

R1 distillato su Qwen 14B. AIME24 69.7, MATH-500 93.9. Supera o1-mini su molti benchmark.

Perché questa posizione R1 distillato su Qwen 14B. AIME24 69.7, MATH-500 93.9. Supera o1-mini su molti benchmark.
ollama run deepseek-r1:14b
Su Radeon RX 7900 GRE
Q8
16 GB · 6 tok/s
6

🇨🇳 Qwen 2.5 14B Instruct

Alibaba · 14 miliardi di parametri · Apache 2.0 · 131 072 token ctx

Denso 14B Apache 2.0. MMLU 79.7, HumanEval 83.5. 29+ lingue. Buon compromesso.

Perché questa posizione Denso 14B Apache 2.0. MMLU 79.7, HumanEval 83.5. 29+ lingue. Buon compromesso.
ollama run qwen2.5:14b
Su Radeon RX 7900 GRE
Q8
16 GB · 6 tok/s
7

🇺🇸 Granite 4.1 8B Instruct

IBM · 8 miliardi di parametri · Apache 2.0 · 131 072 token ctx

Denso 8B Apache 2.0, 12 lingue tra cui FR, 131k ctx, GQA 32Q/8KV. MMLU 73.84, HumanEval 85.37. Uscita 29 aprile 2026.

Perché questa posizione Denso 8B Apache 2.0, 12 lingue tra cui FR, 131k ctx, GQA 32Q/8KV. MMLU 73.84, HumanEval 85.37. Uscita 29 aprile 2026.
# HuggingFace : ibm-granite/granite-4.1-8b
Su Radeon RX 7900 GRE
FP16
16 GB · 12 tok/s

Tabella comparativa

Posizione Modello Params VRAM Q4 Contesto Licenza Su Radeon RX 7900 GRE
#1 Qwen 3 14B 14B 9 GB 131 072 Apache 2.0 6 tok/s · Q8
#2 Phi-4 Reasoning 14B 14B 9 GB 32 768 MIT 6 tok/s · Q8
#3 Phi-4 14B 14B 9 GB 16 384 MIT 6 tok/s · Q8
#4 Qwen 2.5 Coder 14B Instruct 14B 9 GB 131 072 Apache 2.0 6 tok/s · Q8
#5 DeepSeek R1 Distill Qwen 14B 14B 9 GB 131 072 MIT 6 tok/s · Q8
#6 Qwen 2.5 14B Instruct 14B 9 GB 131 072 Apache 2.0 6 tok/s · Q8
#7 Granite 4.1 8B Instruct 8B 5 GB 131 072 Apache 2.0 12 tok/s · FP16
Il kit IA Locale

Il tuo ChatGPT privato e gratuito sulla tua macchina in 1 ora — LM Studio, Ollama, Open WebUI, i tuoi documenti, senza cloud.

  • Spazio online a vita
  • PDF + file
  • Aggiornamenti a vita

Memo gratuito

Quale modello per la programmazione far girare sulla TUA macchina?

Ricevi il memo VRAM → miglior modello per la programmazione → comando Ollama (una sola schermata, copia-incolla). E passa al kit Copilote Local per farne un setup che funziona davvero.

Il kit Copilota Locale — le configurazioni Ollama + Cline + Aider pronte da incollare, Modelfile configurati, risoluzione dei problemi, spazio online a vita →

Niente spam. Disiscrizione in 1 clic. I tuoi dati restano da noi (mai rivenduti).

Metodologia della classifica

Filtro: Q4_K_M ≤ 14 GB. Bonus 7-14B e 13-24B. 576 GB/s + ROCm 6.

Criteri presi in considerazione:

  • Q4_K_M ≤ 14 GB
  • AMD con 16 GB a prezzo contenuto
  • Mistral Small 24B Q4
  • ROCm 6

Il sistema di assegnazione dei punteggi è completamente trasparente: consulta la nostra metodologia per i dettagli sul calcolo della VRAM e dei token/sec.

Domande frequenti

RX 7900 GRE vs 7800 XT?

GRE = 576 GB/s vs 7800 XT 624 GB/s. Quasi identiche. La GRE costa spesso circa 50 € in meno. Vedi RX 7800 XT.

GRE = Golden Rabbit Edition?

Sì — variante inizialmente esclusiva del mercato cinese (2024), arrivata in Europa nel 2024-2025. 16 GB + larghezza di banda media. Per gli LLM, equivalente alla 7800 XT.

Punto ottimale per gli LLM sulla GRE?

Mistral Small 24B Q4 (~13 GB) a 21 tok/s, Qwen 3 14B Q5 (~10 GB) a 30 tok/s.

ROCm su GRE: facile?

Sì, identico a tutte le RDNA 3. Vedi guide.

Confronti uno contro uno

Approfondisci con i nostri duelli dettagliati tra i finalisti:

Per approfondire

I kit QuelLLM La guida di riferimento per ogni uso
Tutti i kit a vita — 49 €