{"id":29381,"date":"2026-10-23T22:24:46","date_gmt":"2026-10-23T22:24:46","guid":{"rendered":"https:\/\/www.websiteradar.net\/?p=29381"},"modified":"2026-10-23T22:24:46","modified_gmt":"2026-10-23T22:24:46","slug":"komputer-do-lokalnej-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.websiteradar.net\/pl\/komputer-do-lokalnej-ai\/","title":{"rendered":"Komputer do lokalnej AI w 2026 roku: jak wybra\u0107 sprz\u0119t do uruchamiania LLM w domu"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Chcesz uruchamia\u0107 modele j\u0119zykowe na w\u0142asnym komputerze \u2013 bez abonamentu, bez wysy\u0142ania danych poza biurko i bez po\u0142\u0105czenia z internetem? W takim razie procesor i naklejka z liczb\u0105 \u201eTOPS\u201d na pude\u0142ku znacz\u0105 du\u017co mniej ni\u017c dwie inne rzeczy: <strong>ile pami\u0119ci mo\u017ce wykorzysta\u0107 model<\/strong> i <strong>jak szybko komputer potrafi t\u0119 pami\u0119\u0107 odczytywa\u0107<\/strong>. W tym poradniku wyja\u015bniamy, jak lokalna AI naprawd\u0119 dzia\u0142a na komputerze, ile pami\u0119ci potrzebuj\u0105 popularne modele i jak obecny sprz\u0119t radzi sobie w praktyce \u2013 od karty graficznej, kt\u00f3r\u0105 do\u0142o\u017cysz do swojego obecnego PC, po stacj\u0119 robocz\u0105 dla ca\u0142ego zespo\u0142u. Przy ka\u017cdym urz\u0105dzeniu znajdziesz zweryfikowane liczby, \u017ar\u00f3d\u0142a i jasny werdykt, dla kogo si\u0119 nadaje; niekt\u00f3re sekcje maj\u0105 te\u017c kr\u00f3tkie wideo.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group dw-summary has-base-2-background-color has-background\" style=\"border-radius:16px;padding-top:24px;padding-right:28px;padding-bottom:24px;padding-left:28px\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-constrained wp-container-core-group-is-layout-bba1aa89 wp-block-group-is-layout-constrained\">\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Najwa\u017cniejsze w 30 sekund<\/h3>\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n\n<li><strong>Pami\u0119\u0107 decyduje o wszystkim.<\/strong> Ca\u0142y model musi zmie\u015bci\u0107 si\u0119 w szybkiej pami\u0119ci, do kt\u00f3rej ma dost\u0119p GPU. Przy 4 bitach licz z grubsza <strong>0,6&nbsp;GB na miliard parametr\u00f3w<\/strong>.<\/li>\n\n\n<li><strong>Przepustowo\u015b\u0107 pami\u0119ci decyduje o tym, jak szybko model pisze<\/strong>, a moc obliczeniowa \u2013 jak szybko czyta d\u0142ugi prompt. Dlatego Mac pisze szybciej ni\u017c DGX Spark, za to Spark szybciej czyta d\u0142ugie dokumenty.<\/li>\n\n\n<li><strong>Najlepsza op\u0142acalno\u015b\u0107 w tej chwili:<\/strong> Mac Studio M5 Max ze 128&nbsp;GB (szybkie odpowiedzi), Ryzen AI Max+ 395 ze 128&nbsp;GB (najta\u0144sza du\u017ca pami\u0119\u0107), RTX 5060 Ti 16&nbsp;GB (najta\u0144szy sensowny punkt wej\u015bcia).<\/li>\n\n\n<li><strong>\u201eKomputer AI\u201d z NPU to nie jest komputer do lokalnej AI.<\/strong> Ani Ollama, ani LM Studio nie korzystaj\u0105 z NPU.<\/li>\n\n<\/ul>\n\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<p class=\"dw-disclosure has-small-font-size wp-block-paragraph\">Nie testowali\u015bmy tych urz\u0105dze\u0144 samodzielnie \u2013 liczby pochodz\u0105 ze \u017ar\u00f3de\u0142 wymienionych na ko\u0144cu artyku\u0142u, a pomiary spo\u0142eczno\u015bci s\u0105 wyra\u017anie oznaczone. Ceny to ameryka\u0144skie ceny katalogowe z podan\u0105 dat\u0105; niedobory pami\u0119ci w 2026 roku podnios\u0142y wiele z nich.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"podle-rozpoctu\">Co kupi\u0107: szybkie rekomendacje<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Je\u015bli nie chcesz czyta\u0107 ca\u0142ego poradnika, oto skr\u00f3t. Ka\u017cd\u0105 rekomendacj\u0119 szczeg\u00f3\u0142owo omawiamy ni\u017cej, niekt\u00f3re tak\u017ce na wideo.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><a href=\"https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/rozpocet.pl_-scaled.webp\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"2560\" height=\"1963\" src=\"https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/rozpocet.pl_-scaled.webp\" alt=\"Co kupi\u0107 do lokalnej AI \u2013 od poziomu podstawowego po stacj\u0119 robocz\u0105\" class=\"wp-image-29373\" srcset=\"https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/rozpocet.pl_-scaled.webp 2560w, https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/rozpocet.pl_-300x230.webp 300w, https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/rozpocet.pl_-1024x785.webp 1024w, https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/rozpocet.pl_-768x589.webp 768w, https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/rozpocet.pl_-1536x1178.webp 1536w, https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/rozpocet.pl_-2048x1571.webp 2048w, https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/rozpocet.pl_-610x468.webp 610w\" sizes=\"auto, (max-width: 2560px) 100vw, 2560px\" \/><\/a><figcaption class=\"wp-element-caption\">Szybkie rekomendacje wed\u0142ug klas \u2013 od najta\u0144szego sensownego startu po stacj\u0119 robocz\u0105 dla zespo\u0142u.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table is-style-stripes\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th>Klasa<\/th><th>Wyb\u00f3r<\/th><th>Jakie modele obs\u0142u\u017cy<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>Podstawa<\/td><td><a href=\"#rtx-5060-ti-16gb\">RTX 5060 Ti 16&nbsp;GB<\/a> w obecnym PC<\/td><td>8\u201320B (Qwen3 14B, gpt-oss-20b)<\/td><\/tr><tr><td>Na start<\/td><td><a href=\"#mac-mini-m6\">Mac mini M6 z 32&nbsp;GB<\/a> lub <a href=\"#rtx-5070-ti-vs-5080\">RTX 5070 Ti<\/a><\/td><td>szybko do 14B, Qwen3 30B-A3B<\/td><\/tr><tr><td>64&nbsp;GB<\/td><td><a href=\"#mac-mini-m5-pro\">Mac mini M5 Pro z 64&nbsp;GB<\/a><\/td><td>20\u201335B, cichy domowy serwer<\/td><\/tr><tr><td>128&nbsp;GB, op\u0142acalnie<\/td><td><a href=\"#ryzen-ai-max-395\">Ryzen AI Max+ 395 ze 128&nbsp;GB<\/a><\/td><td>du\u017ce modele MoE do 120B<\/td><\/tr><tr><td>128&nbsp;GB, najszybciej<\/td><td><a href=\"#mac-studio-m5-max\">Mac Studio M5 Max ze 128&nbsp;GB<\/a><\/td><td>gpt-oss-120b ponad 100 token\u00f3w\/s<\/td><\/tr><tr><td>Dla CUDA<\/td><td><a href=\"#dgx-spark\">DGX Spark lub inny komputer z GB10<\/a><\/td><td>programowanie w CUDA, agenci koduj\u0105cy<\/td><\/tr><tr><td>Maks. pami\u0119\u0107<\/td><td><a href=\"#mac-studio-m5-ultra\">Mac Studio M5 Ultra z 256&nbsp;GB<\/a><\/td><td>modele 100\u2013250B w domu<\/td><\/tr><tr><td>Dla zespo\u0142u<\/td><td><a href=\"#rtx-pro-6000\">RTX PRO 6000<\/a><\/td><td>70\u2013120B dla ca\u0142ego zespo\u0142u<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"proc-lokalni-ai\">Po co uruchamia\u0107 AI lokalnie \u2013 i czego si\u0119 nie spodziewa\u0107<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Lokalny model dzia\u0142a na twoim w\u0142asnym komputerze. Dane nie opuszczaj\u0105 biurka, nie p\u0142acisz miesi\u0119cznego abonamentu ani op\u0142at za tokeny, model dzia\u0142a offline i nikt nie zmieni go ani nie wycofa z dnia na dzie\u0144. Dlatego dobrze sprawdza si\u0119 przy poufnych dokumentach, asystentach programowania pracuj\u0105cych na firmowym kodzie, automatyzacjach wysy\u0142aj\u0105cych tysi\u0105ce zapyta\u0144 dziennie \u2013 albo po prostu do eksperymentowania dla frajdy.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">S\u0105 dwa haczyki. Po pierwsze, otwarte modele, kt\u00f3re mieszcz\u0105 si\u0119 na domowym sprz\u0119cie, s\u0105 bystre, ale nie dor\u00f3wnuj\u0105 najlepszym us\u0142ugom w chmurze. Po drugie, sprz\u0119t nie jest tani, a w 2026 roku niedobory pami\u0119ci podbijaj\u0105 ceny. G\u0142\u00f3wne powody, by postawi\u0107 na lokalne modele, to prywatno\u015b\u0107, kontrola i niezale\u017cno\u015b\u0107 \u2013 nie oszcz\u0119dno\u015b\u0107.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"jak-model-bezi\">Jak model dzia\u0142a na twoim komputerze<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Kiedy zadajesz modelowi pytanie, zachodz\u0105 dwie fazy, a ka\u017cd\u0105 z nich ogranicza co\u015b innego:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n\n<li><strong>Czytanie promptu (prefill).<\/strong> Model przetwarza ca\u0142e wej\u015bcie naraz \u2013 pytanie, wklejony dokument, kod twojego projektu. Ta faza zale\u017cy od <strong>mocy obliczeniowej<\/strong> GPU i decyduje o tym, jak d\u0142ugo czekasz na pierwsze s\u0142owo odpowiedzi. Przy kr\u00f3tkim pytaniu trwa u\u0142amek sekundy, przy dokumencie licz\u0105cym dziesi\u0105tki tysi\u0119cy s\u0142\u00f3w mo\u017ce trwa\u0107 minuty.<\/li>\n\n\n<li><strong>Pisanie odpowiedzi (decode).<\/strong> Model generuje tekst s\u0142owo po s\u0142owie (\u015bci\u015ble m\u00f3wi\u0105c \u2013 token po tokenie). Dla ka\u017cdego tokena musi odczyta\u0107 z pami\u0119ci ca\u0142y model \u2013 a w przypadku modeli typu mixture of experts tylko jego aktywn\u0105 cz\u0119\u015b\u0107. Ta faza zale\u017cy od <strong>przepustowo\u015bci pami\u0119ci<\/strong>, czyli od tego, ile gigabajt\u00f3w na sekund\u0119 uk\u0142ad potrafi odczyta\u0107.<\/li>\n\n<\/ol>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><a href=\"https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/jak-model-bezi.pl_-scaled.webp\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"2560\" height=\"1341\" src=\"https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/jak-model-bezi.pl_-scaled.webp\" alt=\"Czytanie promptu i pisanie odpowiedzi: dwa r\u00f3\u017cne w\u0105skie gard\u0142a\" class=\"wp-image-29374\" srcset=\"https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/jak-model-bezi.pl_-scaled.webp 2560w, https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/jak-model-bezi.pl_-300x157.webp 300w, https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/jak-model-bezi.pl_-1024x536.webp 1024w, https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/jak-model-bezi.pl_-768x402.webp 768w, https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/jak-model-bezi.pl_-1536x804.webp 1536w, https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/jak-model-bezi.pl_-2048x1073.webp 2048w, https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/jak-model-bezi.pl_-610x319.webp 610w\" sizes=\"auto, (max-width: 2560px) 100vw, 2560px\" \/><\/a><figcaption class=\"wp-element-caption\">Przyk\u0142ad: gpt-oss-120b w llama.cpp. NVIDIA prowadzi w czytaniu promptu, Apple w pisaniu.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">R\u00f3\u017cnica w praktyce: <strong>w czacie<\/strong> odczuwasz przede wszystkim szybko\u015b\u0107 generowania odpowiedzi (i tu b\u0142yszczy Mac). <strong>Przy agentach koduj\u0105cych i pracy z dokumentami<\/strong>, kt\u00f3re nieustannie podsy\u0142aj\u0105 modelowi ogromne ilo\u015bci kontekstu, szybkie czytanie promptu jest r\u00f3wnie wa\u017cne (i tu prowadzi NVIDIA). Szybko\u015b\u0107 mierzy si\u0119 w tokenach na sekund\u0119 \u2013 jeden token to mniej wi\u0119cej trzy czwarte s\u0142owa. Oko\u0142o 15 token\u00f3w na sekund\u0119 odpowiada tempu czytania; powy\u017cej 50 model sprawia wra\u017cenie naprawd\u0119 \u017cwawego.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"kolik-pameti\">Ile pami\u0119ci potrzebujesz<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ca\u0142y model musi znajdowa\u0107 si\u0119 w szybkiej pami\u0119ci, do kt\u00f3rej ma dost\u0119p GPU: albo w VRAM karty graficznej, albo we wsp\u00f3lnej (zunifikowanej) pami\u0119ci, jak\u0105 maj\u0105 Maki, DGX Spark czy Ryzen AI Max. Je\u015bli si\u0119 nie zmie\u015bci, cz\u0119\u015b\u0107 trafia do zwyk\u0142ej pami\u0119ci RAM i szybko\u015b\u0107 dramatycznie spada. W jednym te\u015bcie na RTX 5060 Ti przeniesienie poza GPU zaledwie jednej sz\u00f3stej warstw modelu Qwen 14B obni\u017cy\u0142o szybko\u015b\u0107 generowania z <strong>43 do 12,5 tokena na sekund\u0119<\/strong>; na samym procesorze model osi\u0105gn\u0105\u0142 2,9.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><a href=\"https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/velikost-modelu.pl_-scaled.webp\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"2560\" height=\"1890\" src=\"https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/velikost-modelu.pl_-scaled.webp\" alt=\"Rozmiar popularnych modeli w 4 bitach w por\u00f3wnaniu z pami\u0119ci\u0105 urz\u0105dze\u0144\" class=\"wp-image-29375\" srcset=\"https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/velikost-modelu.pl_-scaled.webp 2560w, https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/velikost-modelu.pl_-300x221.webp 300w, https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/velikost-modelu.pl_-1024x756.webp 1024w, https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/velikost-modelu.pl_-768x567.webp 768w, https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/velikost-modelu.pl_-1536x1134.webp 1536w, https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/velikost-modelu.pl_-2048x1512.webp 2048w, https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/velikost-modelu.pl_-610x450.webp 610w\" sizes=\"auto, (max-width: 2560px) 100vw, 2560px\" \/><\/a><figcaption class=\"wp-element-caption\">Rozmiary plik\u00f3w GGUF z Hugging Face. Do tego dolicz pami\u0119\u0107 na kontekst.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table is-style-stripes\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th>Model<\/th><th>Typ<\/th><th>Rozmiar (4 bity)<\/th><th>Gdzie si\u0119 zmie\u015bci<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>Llama 3.1 8B \/ Qwen3 8B<\/td><td>g\u0119sty<\/td><td>4,9\u20135,0&nbsp;GB<\/td><td>wszystko z 8&nbsp;GB<\/td><\/tr><tr><td>Qwen3 14B<\/td><td>g\u0119sty<\/td><td>9,0&nbsp;GB<\/td><td>12\u201316&nbsp;GB<\/td><\/tr><tr><td>gpt-oss-20b<\/td><td>MoE<\/td><td>12,1&nbsp;GB (MXFP4)<\/td><td>16&nbsp;GB<\/td><\/tr><tr><td>Gemma 3 27B<\/td><td>g\u0119sty<\/td><td>16,6&nbsp;GB<\/td><td>24&nbsp;GB<\/td><\/tr><tr><td>Qwen3 30B-A3B<\/td><td>MoE, 3B aktywnych<\/td><td>18,6&nbsp;GB<\/td><td>24&nbsp;GB<\/td><\/tr><tr><td>Qwen3 32B<\/td><td>g\u0119sty<\/td><td>19,8&nbsp;GB<\/td><td>24\u201332&nbsp;GB<\/td><\/tr><tr><td>Llama 3.3 70B<\/td><td>g\u0119sty<\/td><td>42,5&nbsp;GB<\/td><td>48&nbsp;GB lub wi\u0119cej<\/td><\/tr><tr><td>gpt-oss-120b<\/td><td>MoE<\/td><td>63,4&nbsp;GB (MXFP4)<\/td><td>96\u2013128&nbsp;GB<\/td><\/tr><tr><td>GLM-4.5-Air 106B<\/td><td>MoE<\/td><td>73,0&nbsp;GB<\/td><td>96&nbsp;GB lub wi\u0119cej<\/td><\/tr><tr><td>Qwen3.5&nbsp;122B-A10B<\/td><td>MoE<\/td><td>76,5&nbsp;GB<\/td><td>96\u2013128&nbsp;GB<\/td><\/tr><tr><td>Qwen3&nbsp;235B-A22B<\/td><td>MoE<\/td><td>142,2&nbsp;GB<\/td><td>192\u2013256&nbsp;GB<\/td><\/tr><tr><td>DeepSeek R1&nbsp;671B<\/td><td>MoE<\/td><td>404,9&nbsp;GB<\/td><td>512&nbsp;GB<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"kontekst-te\u017c-potrzebuje-pami\u0119ci\">Kontekst te\u017c potrzebuje pami\u0119ci<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Opr\u00f3cz samego modelu potrzebujesz pami\u0119ci na kontekst (KV cache) \u2013 wszystko, co model \u201epami\u0119ta\u201d z rozmowy lub dokumentu. W przypadku Llama 3.3 70B to oko\u0142o 10&nbsp;GB wi\u0119cej przy kontek\u015bcie 32&nbsp;000 token\u00f3w i oko\u0142o 40&nbsp;GB przy 128&nbsp;000 token\u00f3w. Modele gpt-oss s\u0105 pod tym wzgl\u0119dem znacznie oszcz\u0119dniejsze dzi\u0119ki przesuwanemu oknu (sliding window): gpt-oss-120b potrzebuje maksymalnie oko\u0142o 9&nbsp;GB nawet przy 128&nbsp;000 token\u00f3w. Wraz ze wzrostem kontekstu spada te\u017c szybko\u015b\u0107 generowania \u2013 gpt-oss-120b na M5 Max pisze oko\u0142o 80 token\u00f3w na sekund\u0119 przy kr\u00f3tkim kontek\u015bcie, ale tylko 14 przy 128&nbsp;000 token\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"nie-ca\u0142a-pami\u0119\u0107-trafia-do-gpu\">Nie ca\u0142a pami\u0119\u0107 trafia do GPU<\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n\n<li><strong>macOS<\/strong> domy\u015blnie pozwala GPU korzysta\u0107 z mniej wi\u0119cej 75% RAM (Apple nie podaje dok\u0142adnej warto\u015bci). Mac z 64&nbsp;GB oferuje wi\u0119c modelowi oko\u0142o 48&nbsp;GB, a Mac ze 128&nbsp;GB \u2013 oko\u0142o 96&nbsp;GB. Limit mo\u017cesz podnie\u015b\u0107 poleceniem <code>sudo sysctl iogpu.wired_limit_mb=\u2026<\/code>, ale po restarcie wraca on do warto\u015bci domy\u015blnej.<\/li>\n\n\n<li><strong>Windows na Ryzen AI Max<\/strong> dzieli pami\u0119\u0107 w BIOS-ie w sta\u0142ej proporcji \u2013 GPU dostaje maksymalnie 96&nbsp;GB ze 128&nbsp;GB. W Linuksie mo\u017ce to by\u0107 nawet oko\u0142o 124&nbsp;GB.<\/li>\n\n\n<li><strong>Laptopy NVIDIA RTX Spark<\/strong> w Windows domy\u015blnie dziel\u0105 pami\u0119\u0107 mniej wi\u0119cej po po\u0142owie, a r\u0119cznie mo\u017cna ustawi\u0107 maksymalnie 96&nbsp;GB ze 128&nbsp;GB. Wersja z 32&nbsp;GB daje GPU tylko 16&nbsp;GB.<\/li>\n\n\n<li><strong>DGX Spark<\/strong> w Linuksie przydziela pami\u0119\u0107 dynamicznie, wi\u0119c model mo\u017ce wykorzysta\u0107 wi\u0119kszo\u015b\u0107 ze 128&nbsp;GB.<\/li>\n\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"kvantizace-moe\">Kwantyzacja i MoE w prostych s\u0142owach<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Kwantyzacja<\/strong> to kompresja modeli: zamiast 16 bit\u00f3w na parametr u\u017cywa si\u0119 8 lub 4. Przy 4 bitach (oznaczenia Q4, Q4_K_M lub MXFP4) model zajmuje mniej wi\u0119cej \u0107wier\u0107 pierwotnego rozmiaru, a jako\u015b\u0107 spada tylko nieznacznie \u2013 to rozs\u0105dny wyb\u00f3r domy\u015blny do zastosowa\u0144 domowych. Osiem bit\u00f3w (Q8) to jako\u015b\u0107 niemal bezstratna, ale przy dwukrotnie wi\u0119kszym rozmiarze.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Mixture of experts (MoE)<\/strong>, czyli mieszanina ekspert\u00f3w, to architektura, w kt\u00f3rej model ma bardzo du\u017co parametr\u00f3w, ale do ka\u017cdego s\u0142owa wykorzystuje tylko ich niewielki wycinek. gpt-oss-120b ma 117 miliard\u00f3w parametr\u00f3w, ale w ka\u017cdym kroku aktywuje tylko oko\u0142o pi\u0119ciu miliard\u00f3w; Qwen3 30B-A3B \u2013 zaledwie trzy miliardy. Taki model potrzebuje du\u017co pami\u0119ci, ale pisze z pr\u0119dko\u015bci\u0105 znacznie mniejszego modelu. Dlatego modele MoE idealnie pasuj\u0105 do maszyn z du\u017c\u0105, ale wolniejsz\u0105 pami\u0119ci\u0105 wsp\u00f3\u0142dzielon\u0105, takich jak DGX Spark, Ryzen AI Max czy komputery Mac. Modele g\u0119ste (Llama 70B, Qwen3 32B) z kolei przy ka\u017cdym s\u0142owie odczytuj\u0105 ca\u0142y model i na wolnej pami\u0119ci ledwo si\u0119 wlok\u0105.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"propustnost\">Przepustowo\u015b\u0107 pami\u0119ci: dlaczego Mac pisze szybciej ni\u017c Spark<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Szybko\u015b\u0107 generowania mo\u017cna ca\u0142kiem dobrze oszacowa\u0107: to przepustowo\u015b\u0107 pami\u0119ci podzielona przez ilo\u015b\u0107 danych, kt\u00f3re model musi odczyta\u0107 na ka\u017cdy token. G\u0119sty model 70B w 4 bitach (~42&nbsp;GB) nie mo\u017ce wi\u0119c na DGX Spark z przepustowo\u015bci\u0105 273&nbsp;GB\/s pisa\u0107 szybciej ni\u017c oko\u0142o 6\u20137 token\u00f3w na sekund\u0119 \u2013 a pomiary pokazuj\u0105 oko\u0142o 4,4.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><a href=\"https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/propustnost.pl_-scaled.webp\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"2560\" height=\"2074\" src=\"https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/propustnost.pl_-scaled.webp\" alt=\"Przepustowo\u015b\u0107 pami\u0119ci sprz\u0119tu do lokalnej AI\" class=\"wp-image-29376\" srcset=\"https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/propustnost.pl_-scaled.webp 2560w, https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/propustnost.pl_-300x243.webp 300w, https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/propustnost.pl_-1024x829.webp 1024w, https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/propustnost.pl_-768x622.webp 768w, https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/propustnost.pl_-1536x1244.webp 1536w, https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/propustnost.pl_-2048x1659.webp 2048w, https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/propustnost.pl_-610x494.webp 610w\" sizes=\"auto, (max-width: 2560px) 100vw, 2560px\" \/><\/a><figcaption class=\"wp-element-caption\">Przepustowo\u015b\u0107 pami\u0119ci wed\u0142ug danych producent\u00f3w. Pod ka\u017cd\u0105 nazw\u0105 podano pojemno\u015b\u0107 pami\u0119ci, kt\u00f3r\u0105 mo\u017ce wykorzysta\u0107 model.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><a href=\"https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/mapa-hardwaru.pl_-scaled.webp\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"2560\" height=\"2016\" src=\"https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/mapa-hardwaru.pl_-scaled.webp\" alt=\"Mapa sprz\u0119tu do lokalnej AI: pojemno\u015b\u0107 pami\u0119ci a szybko\u015b\u0107\" class=\"wp-image-29377\" srcset=\"https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/mapa-hardwaru.pl_-scaled.webp 2560w, https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/mapa-hardwaru.pl_-300x236.webp 300w, https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/mapa-hardwaru.pl_-1024x806.webp 1024w, https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/mapa-hardwaru.pl_-768x605.webp 768w, https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/mapa-hardwaru.pl_-1536x1210.webp 1536w, https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/mapa-hardwaru.pl_-2048x1613.webp 2048w, https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/mapa-hardwaru.pl_-610x480.webp 610w\" sizes=\"auto, (max-width: 2560px) 100vw, 2560px\" \/><\/a><figcaption class=\"wp-element-caption\">Urz\u0105dzenia po\u0142o\u017cone bardziej na prawo zmieszcz\u0105 wi\u0119ksze modele, a te po\u0142o\u017cone wy\u017cej pisz\u0105 szybciej.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Mapa jasno pokazuje, \u017ce idealne urz\u0105dzenie nie istnieje. Karty graficzne NVIDIA maj\u0105 najszybsz\u0105 pami\u0119\u0107, ale o ma\u0142ej pojemno\u015bci. DGX Spark, Ryzen AI Max i RTX Spark maj\u0105 mn\u00f3stwo pami\u0119ci, ale wolniejszej. Mac Studio z M5 Max \u2013 a przede wszystkim z M5 Ultra \u2013 \u0142\u0105czy jedno z drugim, za cen\u0119 braku CUDA i wolniejszego ni\u017c u NVIDII czytania promptu.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"srovnani-gpt-oss\">Ten sam model, r\u00f3\u017cny sprz\u0119t<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Najuczciwsze por\u00f3wnanie to ten sam model w tym samym programie. Wybrali\u015bmy gpt-oss-120b od OpenAI (63&nbsp;GB) i pomiary z llama.cpp, najpopularniejszego programu do uruchamiania lokalnych modeli.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><a href=\"https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/gpt-oss-120b.pl_-scaled.webp\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"2560\" height=\"1754\" src=\"https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/gpt-oss-120b.pl_-scaled.webp\" alt=\"Szybko\u015b\u0107 gpt-oss-120b na r\u00f3\u017cnym sprz\u0119cie\" class=\"wp-image-29378\" srcset=\"https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/gpt-oss-120b.pl_-scaled.webp 2560w, https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/gpt-oss-120b.pl_-300x206.webp 300w, https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/gpt-oss-120b.pl_-1024x701.webp 1024w, https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/gpt-oss-120b.pl_-768x526.webp 768w, https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/gpt-oss-120b.pl_-1536x1052.webp 1536w, https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/gpt-oss-120b.pl_-2048x1403.webp 2048w, https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/gpt-oss-120b.pl_-610x418.webp 610w\" sizes=\"auto, (max-width: 2560px) 100vw, 2560px\" \/><\/a><figcaption class=\"wp-element-caption\">Pisanie odpowiedzi i czytanie promptu w llama.cpp. Wyniki M5 Max i Ryzen AI Max to pomiary spo\u0142eczno\u015bci.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"srovnani\">Wszystkie urz\u0105dzenia w por\u00f3wnaniu<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table is-style-stripes\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th>Urz\u0105dzenie<\/th><th>Pami\u0119\u0107 dla AI<\/th><th>Przepustowo\u015b\u0107<\/th><th>gpt-oss-120b, pisanie<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td><a href=\"#mac-studio-m5-max\">Mac Studio M5 Max<\/a><\/td><td>~96&nbsp;GB ze 128&nbsp;GB<\/td><td>614&nbsp;GB\/s<\/td><td>105 t\/s\u00b9<\/td><\/tr><tr><td><a href=\"#dgx-spark\">NVIDIA DGX Spark<\/a><\/td><td>128&nbsp;GB<\/td><td>273&nbsp;GB\/s<\/td><td>58,7&nbsp;t\/s<\/td><\/tr><tr><td><a href=\"#rtx-spark-notebooky\">Laptopy RTX Spark<\/a><\/td><td>do 96&nbsp;GB ze 128&nbsp;GB<\/td><td>do 300&nbsp;GB\/s<\/td><td>\u2013<\/td><\/tr><tr><td><a href=\"#ryzen-ai-max-395\">Ryzen AI Max+ 395<\/a><\/td><td>96&nbsp;GB (Windows) \/ ~124&nbsp;GB (Linux)<\/td><td>256&nbsp;GB\/s<\/td><td>56,6&nbsp;t\/s<\/td><\/tr><tr><td><a href=\"#mac-studio-m5-ultra\">Mac Studio M5 Ultra<\/a><\/td><td>~192&nbsp;GB z 256&nbsp;GB<\/td><td>1228&nbsp;GB\/s<\/td><td>\u2013<\/td><\/tr><tr><td><a href=\"#mac-mini-m5-pro\">Mac mini M5 Pro<\/a><\/td><td>~48&nbsp;GB z 64&nbsp;GB<\/td><td>307&nbsp;GB\/s<\/td><td>nie mie\u015bci si\u0119<\/td><\/tr><tr><td><a href=\"#mac-mini-m6\">Mac mini M6<\/a><\/td><td>~24&nbsp;GB z 32&nbsp;GB<\/td><td>170&nbsp;GB\/s<\/td><td>nie mie\u015bci si\u0119<\/td><\/tr><tr><td><a href=\"#macbook-pro-m5-max\">MacBook Pro M5 Max<\/a><\/td><td>~96&nbsp;GB ze 128&nbsp;GB<\/td><td>614&nbsp;GB\/s<\/td><td>105 t\/s\u00b9<\/td><\/tr><tr><td><a href=\"#rtx-5090\">RTX 5090<\/a><\/td><td>32&nbsp;GB<\/td><td>1792&nbsp;GB\/s<\/td><td>~30 t\/s\u00b2<\/td><\/tr><tr><td><a href=\"#rtx-5060-ti-16gb\">RTX 5060 Ti 16&nbsp;GB<\/a><\/td><td>16&nbsp;GB<\/td><td>448&nbsp;GB\/s<\/td><td>nie mie\u015bci si\u0119<\/td><\/tr><tr><td><a href=\"#rtx-5070-ti-vs-5080\">RTX 5070 Ti \/ 5080<\/a><\/td><td>16&nbsp;GB<\/td><td>896 \/ 960&nbsp;GB\/s<\/td><td>nie mie\u015bci si\u0119<\/td><\/tr><tr><td><a href=\"#rtx-pro-6000\">RTX PRO 6000 Max-Q<\/a><\/td><td>96&nbsp;GB<\/td><td>1792&nbsp;GB\/s<\/td><td>170,6&nbsp;t\/s<\/td><\/tr><tr><td><a href=\"#gb10-klony\">GB10 od ASUS-a, MSI, Lenovo\u2026<\/a><\/td><td>128&nbsp;GB<\/td><td>273&nbsp;GB\/s<\/td><td>~ jak Spark<\/td><\/tr><tr><td><a href=\"#radeon-ai-pro-r9700\">Radeon AI PRO R9700<\/a><\/td><td>32&nbsp;GB<\/td><td>~640&nbsp;GB\/s<\/td><td>nie mie\u015bci si\u0119<\/td><\/tr><tr><td><a href=\"#ai-pc-copilot\">Laptopy Copilot+<\/a><\/td><td>~8&nbsp;GB z 16&nbsp;GB<\/td><td>~135&nbsp;GB\/s<\/td><td>nie mie\u015bci si\u0119<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00b9 Pomiar spo\u0142eczno\u015bci na MacBooku Pro M5 Max ze 128&nbsp;GB, llama.cpp. \u00b2 Cz\u0119\u015b\u0107 modelu przeniesiona do systemowej pami\u0119ci RAM.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"mac-studio-m5-max\">1. Mac Studio M5 Max \u2013 najszybsze odpowiedzi w tej cenie<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Mac Studio z uk\u0142adem M5 Max to dzi\u015b najrozs\u0105dniejszy wyb\u00f3r dla ka\u017cdego, kto chce mo\u017cliwie najszybszego lokalnego czatu lub agenta i nie potrzebuje CUDA. Dzi\u0119ki przepustowo\u015bci pami\u0119ci 614&nbsp;GB\/s wersja ze 128&nbsp;GB uruchamia gpt-oss-120b z pr\u0119dko\u015bci\u0105 ponad 100 token\u00f3w na sekund\u0119 \u2013 niemal dwa razy szybciej ni\u017c DGX Spark. Nowe akceleratory neuronowe w ka\u017cdym rdzeniu GPU przyspieszy\u0142y te\u017c czytanie promptu, ale tylko w aktualnym oprogramowaniu (zobacz <a href=\"#software\">konfiguracj\u0119 oprogramowania<\/a>).<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n\n<li><strong>Pami\u0119\u0107:<\/strong> 36, 48, 64 lub 128&nbsp;GB \u00b7 <strong>przepustowo\u015b\u0107<\/strong> 460&nbsp;GB\/s (36&nbsp;GB) \/ 614&nbsp;GB\/s<\/li>\n\n\n<li><strong>Pob\u00f3r mocy:<\/strong> 7&nbsp;W w spoczynku, maks. 200&nbsp;W<\/li>\n\n\n<li><strong>Z\u0142\u0105cza:<\/strong> 4\u00d7 Thunderbolt 5, 10GbE<\/li>\n\n\n<li><strong>Uwaga:<\/strong> wersja z 36&nbsp;GB ma s\u0142absze, 32-rdzeniowe GPU i zostawia dla modelu tylko oko\u0142o 27&nbsp;GB. Od 48&nbsp;GB w g\u00f3r\u0119 dostajesz pe\u0142ny uk\u0142ad.<\/li>\n\n\n<li><strong>Cena katalogowa w USA:<\/strong> od 2499 USD (konfiguracja podstawowa, sierpie\u0144 2026)<\/li>\n\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Dla kogo:<\/strong> czat i agenci z modelami MoE, cichy domowy serwer AI, osoby, kt\u00f3re montuj\u0105 te\u017c wideo. <strong>Nie dla:<\/strong> tych, kt\u00f3rzy potrzebuj\u0105 CUDA, vLLM lub trenowania modeli.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"dgx-spark\">2. NVIDIA DGX Spark \u2013 stacja deweloperska, a nie maszynka do czatu<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Uk\u0142ad GB10 ze 128&nbsp;GB pami\u0119ci wsp\u00f3\u0142dzielonej i pe\u0142nym zestawem oprogramowania NVIDII (CUDA, vLLM, TensorRT-LLM) w obudowie 15 \u00d7 15 cm. Czyta prompty szybciej ni\u017c jakikolwiek inny ma\u0142y komputer \u2013 2444 tokeny na sekund\u0119 z gpt-oss-120b \u2013 ale przy przepustowo\u015bci 273&nbsp;GB\/s pisze wolniej ni\u017c Mac: 58,7 tokena na sekund\u0119, a z g\u0119st\u0105 Llam\u0105 70B tylko 4,4. Podczas pracy modelu pobiera 60\u201390&nbsp;W, a dwa egzemplarze mo\u017cna po\u0142\u0105czy\u0107 kablem QSFP, by uruchamia\u0107 modele do oko\u0142o 400 miliard\u00f3w parametr\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n\n<li><strong>Pami\u0119\u0107:<\/strong> 128&nbsp;GB LPDDR5x \u00b7 <strong>przepustowo\u015b\u0107<\/strong> 273&nbsp;GB\/s<\/li>\n\n\n<li><strong>GPU:<\/strong> Blackwell, 6144 rdzenie CUDA \u00b7 <strong>wydajno\u015b\u0107 AI<\/strong> 1 PFLOP FP4 (ze sparsity; w praktyce mniej wi\u0119cej po\u0142owa)<\/li>\n\n\n<li><strong>System:<\/strong> DGX OS (Ubuntu na Arm)<\/li>\n\n\n<li><strong>Cena katalogowa w USA:<\/strong> 3999 USD na premier\u0119 (pa\u017adziernik 2025), 4699 USD od lutego 2026; w pa\u017adzierniku 2026 ServeTheHome poinformowa\u0142 o przej\u015bciu do progu \u201ew okolicach 6950 USD\u201d<\/li>\n\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Dla kogo:<\/strong> programowanie w CUDA, agenci koduj\u0105cy z du\u017cym kontekstem, fine-tuning modeli do 70B. <strong>Nie dla:<\/strong> szybkiego czatu z g\u0119stymi modelami 70B, Windows i gier, pocz\u0105tkuj\u0105cych.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"rtx-spark-notebooky\">3. Laptopy NVIDIA RTX Spark \u2013 128&nbsp;GB w plecaku<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Uk\u0142ad N1X to GB10 przystosowany do laptop\u00f3w z Windows, z szybsz\u0105 pami\u0119ci\u0105 (do 300&nbsp;GB\/s) i bud\u017cetem mocy 45\u201380&nbsp;W. W te\u015bcie serwisu The Register laptop uruchomi\u0142 Qwen3.6 35B-A3B z pr\u0119dko\u015bci\u0105 67,6 tokena na sekund\u0119 \u2013 szybciej ni\u017c stacjonarny DGX Spark. Haczykiem jest Windows: GPU dostaje tylko sta\u0142\u0105 cz\u0119\u015b\u0107 pami\u0119ci \u2013 maksymalnie 16&nbsp;GB z 32&nbsp;GB, 48&nbsp;GB z 64&nbsp;GB i 96&nbsp;GB ze 128&nbsp;GB.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n\n<li><strong>Pami\u0119\u0107:<\/strong> 32, 64 lub 128&nbsp;GB \u00b7 <strong>przepustowo\u015b\u0107<\/strong> do 300&nbsp;GB\/s<\/li>\n\n\n<li><strong>GPU:<\/strong> Blackwell, 6144 rdzenie (wydajno\u015bci\u0105 mniej wi\u0119cej jak laptopowa RTX 5070)<\/li>\n\n\n<li><strong>System:<\/strong> Windows 11 na Arm, CUDA od wersji 13.4<\/li>\n\n\n<li><strong>Uwaga:<\/strong> pierwsze egzemplarze (Surface, HP) w recenzjach zawiesza\u0142y si\u0119 po wielu godzinach pe\u0142nego obci\u0105\u017cenia; Linux nie jest oficjalnie wspierany<\/li>\n\n\n<li><strong>Cena w USA:<\/strong> od 2599 USD (Surface Laptop Ultra z 24&nbsp;GB) do 5899,99 USD (Surface ze 128&nbsp;GB), pa\u017adziernik 2026<\/li>\n\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Dla kogo:<\/strong> du\u017ce modele na laptopie z Windows, agenci koduj\u0105cy, praca kreatywna. <strong>Nie dla:<\/strong> d\u0142ugiego trenowania i oprogramowania tylko na x86; omijaj wersj\u0119 z 32&nbsp;GB.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"ryzen-ai-max-395\">4. Ryzen AI Max+ 395 \u2013 najta\u0144sze 128&nbsp;GB<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Mini PC z 16-rdzeniowym Ryzenem i grafik\u0105 Radeon 8060S maj\u0105 128&nbsp;GB wsp\u00f3\u0142dzielonej pami\u0119ci. Szybko\u015b\u0107 pisania jest por\u00f3wnywalna z DGX Spark (gpt-oss-120b z pr\u0119dko\u015bci\u0105 56,6 tokena na sekund\u0119) za mniej wi\u0119cej po\u0142ow\u0119 ceny, a do tego dzia\u0142aj\u0105 na nich Windows i Linux \u2013 oraz gry. S\u0142abym punktem jest czytanie promptu: jest dwa do trzech razy wolniejsze ni\u017c na Sparku i spada przy d\u0142ugim kontek\u015bcie \u2013 do 146 token\u00f3w na sekund\u0119 ze sterownikiem Vulkan i 371 z ROCm.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n\n<li><strong>Pami\u0119\u0107:<\/strong> 128&nbsp;GB LPDDR5x \u00b7 <strong>przepustowo\u015b\u0107<\/strong> 256&nbsp;GB\/s (~215 w pomiarach)<\/li>\n\n\n<li><strong>Dla GPU:<\/strong> 96&nbsp;GB w Windows, ~124&nbsp;GB w Linuksie<\/li>\n\n\n<li><strong>Oprogramowanie:<\/strong> Vulkan lub ROCm (gfx1151 jest oficjalnie wspierany od 2026 roku)<\/li>\n\n\n<li><strong>HP Z2 Mini G1a<\/strong> kosztuje wi\u0119cej, ale to certyfikowana stacja robocza z pami\u0119ci\u0105 ECC i trzyletni\u0105 gwarancj\u0105<\/li>\n\n\n<li><strong>Przyk\u0142adowa cena w USA:<\/strong> Framework Desktop ze 128&nbsp;GB debiutowa\u0142 w cenie 1999 USD, a po podwy\u017cce cen pami\u0119ci w 2026 roku kosztuje 2459 USD<\/li>\n\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Dla kogo:<\/strong> najwi\u0119cej pami\u0119ci za te pieni\u0105dze, du\u017ce modele MoE, czat i streszczenia. <strong>Nie dla:<\/strong> agent\u00f3w z ogromnym kontekstem i CUDA; do du\u017cych modeli nie wybieraj te\u017c tabletu ROG Flow Z13 z 32\u201364&nbsp;GB.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"mac-studio-m5-ultra\">5. Mac Studio M5 Ultra \u2013 kr\u00f3l pami\u0119ci<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Do 512&nbsp;GB pami\u0119ci i przepustowo\u015b\u0107 1,2&nbsp;TB\/s. W recenzji MacStories M5 Ultra czyta\u0142 prompty cztery razy szybciej ni\u017c poprzedni M3 Ultra i pisa\u0142 o 50% szybciej. Wersja z 256&nbsp;GB mie\u015bci nawet Qwen3&nbsp;235B. Kilka egzemplarzy mo\u017cna po\u0142\u0105czy\u0107 przez Thunderbolt 5 i RDMA: wed\u0142ug Apple cztery M5 Ultra uruchamiaj\u0105 model z 816 miliardami parametr\u00f3w z pr\u0119dko\u015bci\u0105 36,7 tokena na sekund\u0119.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n\n<li><strong>Pami\u0119\u0107:<\/strong> 96, 256 lub 512&nbsp;GB (512&nbsp;GB trafi do sprzeda\u017cy pod koniec pa\u017adziernika) \u00b7 <strong>przepustowo\u015b\u0107<\/strong> 1228&nbsp;GB\/s<\/li>\n\n\n<li><strong>Pob\u00f3r mocy:<\/strong> 9&nbsp;W w spoczynku, oko\u0142o 300&nbsp;W podczas pracy modelu<\/li>\n\n\n<li><strong>Z\u0142\u0105cza:<\/strong> 6\u00d7 Thunderbolt 5<\/li>\n\n\n<li><strong>Uwaga:<\/strong> pami\u0119ci nie da si\u0119 p\u00f3\u017aniej rozbudowa\u0107; we wrze\u015bniu czas oczekiwania si\u0119ga\u0142 18 tygodni<\/li>\n\n\n<li><strong>Cena katalogowa w USA:<\/strong> od 5499 USD (sierpie\u0144 2026); przej\u015bcie z 96 na 256&nbsp;GB to dodatkowe 4000 USD<\/li>\n\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Dla kogo:<\/strong> modele 100\u2013250B, agenci z d\u0142ugim kontekstem, ma\u0142e zespo\u0142y. <strong>Nie dla:<\/strong> modeli do 30B, CUDA, napi\u0119tego bud\u017cetu.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"mac-mini-m5-pro\">6. Mac mini M5 Pro \u2013 rozs\u0105dny punkt wej\u015bcia<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Najta\u0144szy Mac, kt\u00f3ry uruchamia naprawd\u0119 przydatne modele. Przepustowo\u015b\u0107 307&nbsp;GB\/s, do 64&nbsp;GB pami\u0119ci i Thunderbolt 5. Dzi\u0119ki akceleratorom neuronowym czyta prompty mniej wi\u0119cej trzy razy szybciej ni\u017c poprzedni M4 Pro. Wersja z 64&nbsp;GB swobodnie uruchamia modele do 32 miliard\u00f3w parametr\u00f3w; g\u0119sta Llama 70B si\u0119 mie\u015bci, ale osi\u0105ga tylko oko\u0142o 7 token\u00f3w na sekund\u0119, a gpt-oss-120b si\u0119 nie mie\u015bci.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n\n<li><strong>Pami\u0119\u0107:<\/strong> 24, 48 lub 64&nbsp;GB \u00b7 <strong>przepustowo\u015b\u0107<\/strong> 307&nbsp;GB\/s<\/li>\n\n\n<li><strong>Pob\u00f3r mocy:<\/strong> 6&nbsp;W w spoczynku, maks. 145&nbsp;W \u00b7 w spoczynku praktycznie bezg\u0142o\u015bny<\/li>\n\n\n<li><strong>Cena katalogowa w USA:<\/strong> od 1699 USD (konfiguracja podstawowa, sierpie\u0144 2026)<\/li>\n\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Dla kogo:<\/strong> modele 20\u201335B, cichy domowy serwer AI. <strong>Nie dla:<\/strong> gpt-oss-120b i g\u0119stych modeli 70B; omijaj wersj\u0119 z 24&nbsp;GB.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"mac-mini-m6\">7. Mac mini M6 \u2013 tani, ale nie w wersji 16&nbsp;GB<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Najta\u0144szy Mac z akceleratorami neuronowymi. Ko\u0144czy si\u0119 na 32&nbsp;GB i 170&nbsp;GB\/s \u2013 wersja z 16&nbsp;GB ma tylko 153&nbsp;GB\/s i zostawia dla modelu oko\u0142o 12&nbsp;GB. W por\u00f3wnaniu z poprzednim Makiem mini z M4 czyta prompty 4,5\u00d7 szybciej i pisze o 50% szybciej przy praktycznie tej samej cenie, wi\u0119c nie kupuj starego modelu nawet na promocji.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n\n<li><strong>Pami\u0119\u0107:<\/strong> 16, 24 lub 32&nbsp;GB (maksimum) \u00b7 <strong>przepustowo\u015b\u0107<\/strong> 153 \/ 170&nbsp;GB\/s<\/li>\n\n\n<li><strong>Pob\u00f3r mocy:<\/strong> 4&nbsp;W w spoczynku, maks. 70&nbsp;W<\/li>\n\n\n<li><strong>Uwaga:<\/strong> tylko Thunderbolt 4, wi\u0119c bez \u0142\u0105czenia kilku egzemplarzy<\/li>\n\n\n<li><strong>Cena katalogowa w USA:<\/strong> od 899 USD (konfiguracja podstawowa, sierpie\u0144 2026)<\/li>\n\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Dla kogo:<\/strong> modele 7\u201314B, gpt-oss-20b, Qwen3 30B-A3B. <strong>Nie dla:<\/strong> modeli 70B i wi\u0119kszych; omijaj wersj\u0119 z 16&nbsp;GB.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"macbook-pro-m5-max\">8. MacBook Pro M5 Max \u2013 AI w podr\u00f3\u017cy<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ten sam uk\u0142ad co w Mac Studio, a wi\u0119c ta sama szybko\u015b\u0107: to najszybszy laptop do lokalnych modeli. Ze \u015bredniej wielko\u015bci Qwen3.6 35B-A3B generuje ponad 90 token\u00f3w na sekund\u0119. Wersja 14-calowa przy d\u0142ugotrwa\u0142ym obci\u0105\u017ceniu obni\u017ca jednak moc (z 96 do 42&nbsp;W), a \u0142adowanie jest ograniczone do 97&nbsp;W. Mac Studio z tym samym uk\u0142adem i 128&nbsp;GB jest wyra\u017anie ta\u0144szy.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n\n<li><strong>Pami\u0119\u0107:<\/strong> 36, 48, 64 lub 128&nbsp;GB \u00b7 <strong>przepustowo\u015b\u0107<\/strong> 460 \/ 614&nbsp;GB\/s<\/li>\n\n\n<li><strong>Bateria:<\/strong> 72,4&nbsp;Wh (14&#8243;) \/ 100&nbsp;Wh (16&#8243;)<\/li>\n\n\n<li><strong>Cena katalogowa w USA:<\/strong> od 3599 USD (14&#8243;) i 3899 USD (16&#8243;), marzec 2026; przej\u015bcie z 64 na 128&nbsp;GB to dodatkowe 1000 USD<\/li>\n\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Dla kogo:<\/strong> osoby, kt\u00f3re potrzebuj\u0105 du\u017cych modeli w podr\u00f3\u017cy, najlepiej w wersji 16-calowej z 64\u2013128&nbsp;GB. <strong>Nie dla:<\/strong> pracy ca\u0142odobowej i tych, kt\u00f3rzy pracuj\u0105 przy biurku; omijaj wersj\u0119 z 36&nbsp;GB.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"rtx-5090\">9. RTX 5090 \u2013 najszybsza, ale tylko 32&nbsp;GB<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Przepustowo\u015b\u0107 1792&nbsp;GB\/s: gpt-oss-20b pisze z pr\u0119dko\u015bci\u0105 prawie 300 token\u00f3w na sekund\u0119, a karta czyta d\u0142ugi prompt mniej wi\u0119cej dwa razy szybciej ni\u017c Mac Studio z M5 Ultra. 32&nbsp;GB mieszcz\u0105 modele do oko\u0142o 32 miliard\u00f3w parametr\u00f3w w 4 bitach, nawet z d\u0142ugim kontekstem; model z 70 miliardami parametr\u00f3w si\u0119 nie zmie\u015bci. Du\u017ce modele MoE mo\u017cna cz\u0119\u015bciowo przenie\u015b\u0107 do systemowej pami\u0119ci RAM \u2013 gpt-oss-120b dzia\u0142a wtedy z pr\u0119dko\u015bci\u0105 oko\u0142o 30 token\u00f3w na sekund\u0119.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n\n<li><strong>Pami\u0119\u0107:<\/strong> 32&nbsp;GB GDDR7 \u00b7 <strong>przepustowo\u015b\u0107<\/strong> 1792&nbsp;GB\/s<\/li>\n\n\n<li><strong>Pob\u00f3r mocy:<\/strong> 575&nbsp;W, zalecany zasilacz 1000&nbsp;W<\/li>\n\n\n<li><strong>Cena katalogowa w USA:<\/strong> 1999 USD na premier\u0119 (stycze\u0144 2025); ceny sklepowe w 2026 roku s\u0105 znacznie wy\u017csze z powodu niedoboru pami\u0119ci<\/li>\n\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Dla kogo:<\/strong> agenci koduj\u0105cy i RAG z modelami do 32B, programowanie w CUDA, gry. <strong>Nie dla:<\/strong> modeli 70B i wi\u0119kszych, cichego i energooszcz\u0119dnego serwera.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"rtx-5060-ti-16gb\">10. RTX 5060 Ti 16&nbsp;GB \u2013 najta\u0144szy sensowny start<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Najta\u0144sza nowa karta graficzna z 16&nbsp;GB. Uruchamia gpt-oss-20b z pr\u0119dko\u015bci\u0105 oko\u0142o 92 token\u00f3w na sekund\u0119, Qwen3 8B \u2013 69, a Qwen3 14B \u2013 41. To szybciej, ni\u017c jeste\u015b w stanie czyta\u0107. Jej przepustowo\u015b\u0107 pami\u0119ci to jednak po\u0142owa tego, co oferuje RTX 5070 Ti, wi\u0119c pisze mniej wi\u0119cej o po\u0142ow\u0119 wolniej, a modele w okolicach 30 miliard\u00f3w parametr\u00f3w nie mieszcz\u0105 si\u0119 w 16&nbsp;GB.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n\n<li><strong>Pami\u0119\u0107:<\/strong> 16&nbsp;GB GDDR7 \u00b7 <strong>przepustowo\u015b\u0107<\/strong> 448&nbsp;GB\/s<\/li>\n\n\n<li><strong>Pob\u00f3r mocy:<\/strong> 180&nbsp;W, wystarczy zasilacz 600&nbsp;W<\/li>\n\n\n<li><strong>Cena katalogowa w USA:<\/strong> 429 USD za wersj\u0119 16&nbsp;GB na premier\u0119 (kwiecie\u0144 2025)<\/li>\n\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Dla kogo:<\/strong> pierwsze powa\u017cne eksperymenty, modele 8\u201320B, bud\u017cetowy komputer do AI. <strong>Nie dla:<\/strong> modeli 27B i wi\u0119kszych.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"rtx-5070-ti-vs-5080\">11. RTX 5070 Ti czy RTX 5080 \u2013 w AI niemal identyczne<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Obie karty maj\u0105 16&nbsp;GB i niemal tak\u0105 sam\u0105 przepustowo\u015b\u0107 (896 vs 960&nbsp;GB\/s), wi\u0119c pisz\u0105 niemal r\u00f3wnie szybko: 182,4 vs 184,7 tokena na sekund\u0119 w standardowym te\u015bcie llama.cpp i 74 vs 81 z Qwen3 14B. Mieszcz\u0105 si\u0119 w nich dok\u0142adnie te same modele. 5080 jest szybsza g\u0142\u00f3wnie w grach \u2013 a jej cena premierowa by\u0142a o 250 USD wy\u017csza (999 USD vs 749 USD).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Nasza rada:<\/strong> do AI we\u017a RTX 5070 Ti, a zaoszcz\u0119dzone pieni\u0105dze przeznacz na wi\u0119kszy dysk SSD lub wi\u0119cej RAM. RTX 5080 kupuj tylko wtedy, gdy g\u0142\u00f3wnym zastosowaniem s\u0105 gry.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"rtx-pro-6000\">12. RTX PRO 6000 \u2013 96&nbsp;GB na jednej karcie<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Jedyna karta, kt\u00f3ra pomie\u015bci w ca\u0142o\u015bci Llam\u0119 3.3 70B (32 tokeny na sekund\u0119), gpt-oss-120b (170,6 tokena na sekund\u0119 w wersji Max-Q) i Qwen3.5&nbsp;122B (oko\u0142o 98 token\u00f3w na sekund\u0119). Dzi\u0119ki CUDA i vLLM mo\u017ce obs\u0142ugiwa\u0107 kilku u\u017cytkownik\u00f3w jednocze\u015bnie. Kupisz j\u0105 jako osobn\u0105 kart\u0119 albo w gotowej stacji roboczej.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n\n<li><strong>Pami\u0119\u0107:<\/strong> 96&nbsp;GB GDDR7 z ECC \u00b7 <strong>przepustowo\u015b\u0107<\/strong> 1792&nbsp;GB\/s<\/li>\n\n\n<li><strong>Pob\u00f3r mocy:<\/strong> 300&nbsp;W (Max-Q); pe\u0142na wersja 600&nbsp;W pisze o oko\u0142o 13% szybciej<\/li>\n\n\n<li><strong>Cena katalogowa w USA:<\/strong> 8565 USD na premier\u0119; NVIDIA podnios\u0142a j\u0105 p\u00f3\u017aniej do 13&nbsp;250 USD<\/li>\n\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Dla kogo:<\/strong> firmy i zespo\u0142y, kt\u00f3re chc\u0105 uruchamia\u0107 lub trenowa\u0107 du\u017ce modele u siebie. <strong>Nie dla:<\/strong> u\u017cytkownik\u00f3w indywidualnych i hobbyst\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"gb10-klony\">13. DGX Spark od ASUS-a, MSI, Lenovo, Della i Gigabyte&#8217;a \u2013 kt\u00f3ry wybra\u0107<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ten sam uk\u0142ad GB10 co DGX Spark sprzedaje pi\u0119ciu innych producent\u00f3w. Wydajno\u015b\u0107 AI r\u00f3\u017cni si\u0119 zaledwie o kilka procent; r\u00f3\u017cnice dotycz\u0105 dysku, zasilacza, ch\u0142odzenia i wsparcia \u2013 oraz ceny.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table is-style-stripes\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th>Model<\/th><th>Dysk<\/th><th>Zasilacz<\/th><th>Wyr\u00f3\u017cnik<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>NVIDIA \/ PNY DGX Spark<\/td><td>4&nbsp;TB, samoszyfruj\u0105cy<\/td><td>240&nbsp;W<\/td><td>orygina\u0142<\/td><\/tr><tr><td>GIGABYTE AI TOP ATOM<\/td><td>4&nbsp;TB PCIe 5.0<\/td><td>240&nbsp;W<\/td><td>najszybszy SSD<\/td><\/tr><tr><td>ASUS Ascent GX10<\/td><td>1&nbsp;TB PCIe 4.0 \/ 4&nbsp;TB PCIe 5.0<\/td><td>240&nbsp;W<\/td><td>w\u0142\u0105cznik z przodu<\/td><\/tr><tr><td>Lenovo ThinkStation PGX<\/td><td>1 \/ 2 \/ 4&nbsp;TB, samoszyfruj\u0105cy<\/td><td>240&nbsp;W<\/td><td>rok serwisu u klienta<\/td><\/tr><tr><td>Dell Pro Max with GB10<\/td><td>PCIe 4.0 (2&nbsp;TB to QLC)<\/td><td>280&nbsp;W<\/td><td>mocniejszy zasilacz, najgor\u0119tszy SSD<\/td><\/tr><tr><td>MSI EdgeXpert<\/td><td>4&nbsp;TB<\/td><td>\u2013<\/td><td>nowo\u015b\u0107, brak niezale\u017cnych test\u00f3w<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Nasza rada:<\/strong> najlepszy zestaw za rozs\u0105dne pieni\u0105dze to Gigabyte AI TOP ATOM z 4&nbsp;TB szybkiego dysku; najta\u0144szy sprawdzony punkt startowy to ASUS Ascent GX10 z 1&nbsp;TB, kt\u00f3ry w USA debiutowa\u0142 w cenie oko\u0142o 3000 USD. Je\u015bli planujesz po\u0142\u0105czy\u0107 dwa egzemplarze, potrzebujesz kabla QSFP. Nowo\u015b\u0107 od 23 pa\u017adziernika 2026: wersja GB10 z 64&nbsp;GB, sprzedawana wy\u0142\u0105cznie przez marki partnerskie, od 4999 USD.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"radeon-ai-pro-r9700\">14. Radeon AI PRO R9700 \u2013 32&nbsp;GB za u\u0142amek ceny RTX 5090<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Najta\u0144sza nowa karta z 32&nbsp;GB. W tym samym te\u015bcie Vulkan pisze o oko\u0142o 40% wolniej ni\u017c RTX 5090, ale mie\u015bci te same modele \u2013 oko\u0142o 30 miliard\u00f3w parametr\u00f3w, tak\u017ce z d\u0142u\u017cszym kontekstem. gpt-oss-20b i Qwen3 30B-A3B dzia\u0142aj\u0105 na niej z pr\u0119dko\u015bci\u0105 ponad 150 token\u00f3w na sekund\u0119. Uwa\u017caj na marketing: \u201enawet pi\u0119\u0107 razy szybsza od RTX 5080\u201d dotyczy tylko modelu, kt\u00f3ry nie mie\u015bci si\u0119 w 16&nbsp;GB.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n\n<li><strong>Pami\u0119\u0107:<\/strong> 32&nbsp;GB GDDR6 \u00b7 <strong>przepustowo\u015b\u0107<\/strong> ~640&nbsp;GB\/s \u00b7 <strong>pob\u00f3r mocy<\/strong> 300&nbsp;W<\/li>\n\n\n<li><strong>Oprogramowanie:<\/strong> Vulkan (zwykle szybsze pisanie) lub ROCm (szybsze czytanie promptu); bez CUDA<\/li>\n\n\n<li><strong>Cena katalogowa w USA:<\/strong> 1299 USD (pa\u017adziernik 2025)<\/li>\n\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Dla kogo:<\/strong> modele 27\u201332B z d\u0142ugim kontekstem, kilka kart w jednym PC. <strong>Nie dla:<\/strong> narz\u0119dzi dzia\u0142aj\u0105cych tylko z CUDA, maksymalnej szybko\u015bci.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"ai-pc-copilot\">15. \u201eKomputery AI\u201d i laptopy Copilot+ \u2013 mit<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Copilot+ to certyfikacja Microsoftu dla funkcji Windows \u2013 efekt\u00f3w kamery, napis\u00f3w na \u017cywo, Recall czy ma\u0142ego wbudowanego modelu Phi Silica. Nie m\u00f3wi nic o mo\u017cliwo\u015bci uruchamiania du\u017cych modeli j\u0119zykowych. Ani Ollama, ani LM Studio nie korzystaj\u0105 z jednostki przetwarzania neuronowego (NPU), a llama.cpp tylko eksperymentalnie; NPU wykorzystuj\u0105 jedynie narz\u0119dzia producent\u00f3w, takie jak Microsoft Foundry Local czy AMD Lemonade, z wybranymi modelami.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><a href=\"https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/ai-pc-npu.pl_-scaled.webp\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"2560\" height=\"1259\" src=\"https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/ai-pc-npu.pl_-scaled.webp\" alt=\"Szybko\u015b\u0107 pisania modelu z 8 miliardami parametr\u00f3w: laptop Copilot+ kontra karta graficzna\" class=\"wp-image-29379\" srcset=\"https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/ai-pc-npu.pl_-scaled.webp 2560w, https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/ai-pc-npu.pl_-300x148.webp 300w, https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/ai-pc-npu.pl_-1024x504.webp 1024w, https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/ai-pc-npu.pl_-768x378.webp 768w, https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/ai-pc-npu.pl_-1536x756.webp 1536w, https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/ai-pc-npu.pl_-2048x1007.webp 2048w, https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/ai-pc-npu.pl_-610x300.webp 610w\" sizes=\"auto, (max-width: 2560px) 100vw, 2560px\" \/><\/a><figcaption class=\"wp-element-caption\">Nawet tania karta graficzna jest w modelach j\u0119zykowych kilka razy szybsza ni\u017c NPU.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Do tego te laptopy maj\u0105 pami\u0119\u0107 o przepustowo\u015bci oko\u0142o 135&nbsp;GB\/s i 16&nbsp;GB RAM, co zostawia dla modelu oko\u0142o 8&nbsp;GB. Wystarcz\u0105 do modeli do 4 miliard\u00f3w parametr\u00f3w i funkcji Windows \u2013 nie do \u201ew\u0142asnego ChatGPT w domu\u201d.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Dla kogo:<\/strong> praca biurowa, d\u0142ugi czas pracy na baterii, ma\u0142e modele 1\u20134B. <strong>Nie dla:<\/strong> tych, kt\u00f3rzy chc\u0105 uruchamia\u0107 modele 14B lub wi\u0119ksze.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"spotreba\">Pob\u00f3r mocy i koszty eksploatacji<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Je\u015bli komputer ma dzia\u0142a\u0107 jako domowy serwer AI przez ca\u0142\u0105 dob\u0119, licz\u0105 si\u0119 te\u017c pob\u00f3r mocy i ha\u0142as.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table is-style-stripes\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th>Urz\u0105dzenie<\/th><th>Spoczynek<\/th><th>Praca modelu \/ maksimum<\/th><th>Uwagi<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>Mac mini M6<\/td><td>4&nbsp;W<\/td><td>maks. 70&nbsp;W<\/td><td>praktycznie bezg\u0142o\u015bny<\/td><\/tr><tr><td>Mac mini M5 Pro<\/td><td>6&nbsp;W<\/td><td>maks. 145&nbsp;W<\/td><td>5&nbsp;dBA w spoczynku (Apple)<\/td><\/tr><tr><td>Mac Studio M5 Max<\/td><td>7&nbsp;W<\/td><td>maks. 200&nbsp;W<\/td><td>cichy<\/td><\/tr><tr><td>Mac Studio M5 Ultra<\/td><td>9&nbsp;W<\/td><td>~300&nbsp;W przy AI<\/td><td>cichy wed\u0142ug recenzji<\/td><\/tr><tr><td>DGX Spark<\/td><td>25\u201345&nbsp;W<\/td><td>60\u201390&nbsp;W przy AI, szczytowo do 200&nbsp;W<\/td><td>zale\u017cy od wersji firmware&#8217;u<\/td><\/tr><tr><td>Mini PC z Ryzen AI Max+ 395<\/td><td>~13&nbsp;W<\/td><td>120\u2013160&nbsp;W<\/td><td>HP Z2 Mini g\u0142o\u015bny pod obci\u0105\u017ceniem<\/td><\/tr><tr><td>RTX 5090 (sama karta)<\/td><td>\u2013<\/td><td>do 575&nbsp;W<\/td><td>plus reszta komputera<\/td><\/tr><tr><td>RTX 5060 Ti (sama karta)<\/td><td>\u2013<\/td><td>do 180&nbsp;W<\/td><td><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dane pochodz\u0105 od producent\u00f3w i z recenzji (ServeTheHome, Tom&#8217;s Hardware, Notebookcheck) i nie by\u0142y mierzone t\u0105 sam\u0105 metod\u0105 \u2013 traktuj je orientacyjnie.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"software\">Oprogramowanie: czym uruchomi\u0107 model<\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n\n<li><strong>Ollama<\/strong> \u2013 najprostszy start na ka\u017cdej platformie; model pobierasz jednym poleceniem. Na Macu od wersji 0.19 (wci\u0105\u017c w wersji preview, dla wybranych modeli) korzysta z MLX i akcelerator\u00f3w neuronowych M5.<\/li>\n\n\n<li><strong>LM Studio<\/strong> \u2013 przejrzysta aplikacja z interfejsem graficznym. <strong>Wskaz\u00f3wka dla Mak\u00f3w z M5:<\/strong> przy modelach GGUF nie korzysta jeszcze z akcelerator\u00f3w neuronowych i czyta prompty mniej wi\u0119cej o po\u0142ow\u0119 wolniej; zamiast nich u\u017cywaj modeli w formacie MLX.<\/li>\n\n\n<li><strong>llama.cpp<\/strong> \u2013 fundament wi\u0119kszo\u015bci innych narz\u0119dzi, z najwi\u0119ksz\u0105 liczb\u0105 ustawie\u0144 i najszybszym wsparciem nowego sprz\u0119tu. Na Ryzen AI Max wypr\u00f3buj oba backendy: Vulkan zwykle szybciej pisze, ROCm szybciej czyta d\u0142ugie prompty.<\/li>\n\n\n<li><strong>MLX<\/strong> \u2013 biblioteka Apple z najlepsz\u0105 wydajno\u015bci\u0105 na Macu, \u0142\u0105cznie z \u0142\u0105czeniem kilku Mak\u00f3w przez Thunderbolt 5.<\/li>\n\n\n<li><strong>vLLM, SGLang, TensorRT-LLM<\/strong> \u2013 narz\u0119dzia serwerowe dla NVIDII, gdy jeden model obs\u0142uguje kilku u\u017cytkownik\u00f3w jednocze\u015bnie.<\/li>\n\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"chyby\">Najcz\u0119stsze b\u0142\u0119dy przy zakupie<\/h2>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n\n<li><strong>Mac z 36&nbsp;GB \u201edo AI\u201d.<\/strong> Ma s\u0142abszy uk\u0142ad i zostawia dla modelu tylko oko\u0142o 27&nbsp;GB.<\/li>\n\n\n<li><strong>Laptop RTX Spark z 32&nbsp;GB.<\/strong> Windows daje GPU maksymalnie 16&nbsp;GB.<\/li>\n\n\n<li><strong>Mac mini M6 z 16&nbsp;GB.<\/strong> Wolniejsza pami\u0119\u0107 i tylko oko\u0142o 12&nbsp;GB dla modelu.<\/li>\n\n\n<li><strong>Laptop Copilot+ do lokalnej AI.<\/strong> Popularne narz\u0119dzia nie korzystaj\u0105 z NPU.<\/li>\n\n\n<li><strong>RTX 5080 zamiast 5070 Ti tylko do AI.<\/strong> Te same 16&nbsp;GB, niemal ta sama szybko\u015b\u0107.<\/li>\n\n\n<li><strong>Ignorowanie przepustowo\u015bci pami\u0119ci.<\/strong> Du\u017ca, ale wolna pami\u0119\u0107 oznacza powolne pisanie w przypadku modeli g\u0119stych.<\/li>\n\n\n<li><strong>Oszcz\u0119dzanie na pami\u0119ci.<\/strong> W Makach, Ryzen AI Max i RTX Spark pami\u0119\u0107 jest wlutowana i nie da si\u0119 jej p\u00f3\u017aniej do\u0142o\u017cy\u0107.<\/li>\n\n<\/ol>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"faq\">Najcz\u0119\u015bciej zadawane pytania<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Czy 16&nbsp;GB wystarczy do lokalnej AI?<\/strong> Do modeli do 14\u201320 miliard\u00f3w parametr\u00f3w \u2013 tak, na przyk\u0142ad gpt-oss-20b czy Qwen3 14B. Modele w okolicach 30 miliard\u00f3w potrzebuj\u0105 24\u201332&nbsp;GB, a 70 miliard\u00f3w \u2013 co najmniej 48&nbsp;GB.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Mac czy NVIDIA?<\/strong> Mac pisze szybciej i daje wi\u0119cej pami\u0119ci za te same pieni\u0105dze; NVIDIA szybciej czyta prompty i ma CUDA. W czacie i agentach z modelami MoE wygrywa Mac; w programowaniu, trenowaniu i obs\u0142udze kilku u\u017cytkownik\u00f3w \u2013 NVIDIA.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Co oznacza \u201eMoE\u201d?<\/strong> Mixture of experts (mieszanina ekspert\u00f3w): model ma wiele parametr\u00f3w, ale do ka\u017cdego s\u0142owa u\u017cywa tylko niewielkiej ich cz\u0119\u015bci. Potrzebuje du\u017co pami\u0119ci, ale pisze z szybko\u015bci\u0105 mniejszego modelu.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Jak szybko musi pisa\u0107 model?<\/strong> Oko\u0142o 15 token\u00f3w na sekund\u0119 odpowiada tempu czytania. Do p\u0142ynnego czatu komfortowe jest 30 lub wi\u0119cej; przy agentach koduj\u0105cych, kt\u00f3re generuj\u0105 du\u017co tekstu, lepiej mie\u0107 50 lub wi\u0119cej.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Czy lokalna AI jest ta\u0144sza ni\u017c abonament?<\/strong> Zwykle nie \u2013 modele por\u00f3wnywalne z najlepszymi us\u0142ugami w chmurze wymagaj\u0105 maszyn kosztuj\u0105cych wiele tysi\u0119cy dolar\u00f3w. G\u0142\u00f3wne powody to prywatno\u015b\u0107, kontrola nad danymi i niezale\u017cno\u015b\u0107.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Czy mog\u0119 po\u0142\u0105czy\u0107 kilka komputer\u00f3w?<\/strong> Tak. Dwa DGX Spark \u0142\u0105czy si\u0119 kablem QSFP, Maki \u2013 przez Thunderbolt 5 z RDMA (za pomoc\u0105 MLX lub exo). Mac mini M6 tego nie potrafi, bo ma tylko Thunderbolt 4.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"zdroje\">Jak por\u00f3wnywali\u015bmy i \u017ar\u00f3d\u0142a<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nie testowali\u015bmy urz\u0105dze\u0144 samodzielnie. Liczby pochodz\u0105 ze zweryfikowanych \u017ar\u00f3de\u0142, kt\u00f3re zawsze podajemy na wykresach. Szybko\u015b\u0107 por\u00f3wnujemy w jednym programie (llama.cpp), bo inny program lub inna kwantyzacja mog\u0105 \u0142atwo przesun\u0105\u0107 wyniki o 20\u201350%. Pomiary spo\u0142eczno\u015bci (GitHub, fora) s\u0105 oznaczone. Ceny to ameryka\u0144skie ceny katalogowe z zapowiedzi producent\u00f3w i recenzji, z podan\u0105 dat\u0105.<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n\n<li>Model przelewaj\u0105cy si\u0119 do RAM, RTX 5060 Ti: <a href=\"https:\/\/inventivehq.com\/blog\/vram-offload-cliff-gpu-layers-benchmark\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">inventivehq.com\/blog\/vram-offload-cliff-gpu-layers-benchmark<\/a><\/li>\n\n\n<li>Benchmark DGX Spark: <a href=\"https:\/\/github.com\/ggml-org\/llama.cpp\/blob\/master\/benches\/dgx-spark\/dgx-spark.md\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">github.com\/ggml-org\/llama.cpp\/blob\/master\/benches\/dgx-spark\/dgx-spark.md<\/a><\/li>\n\n\n<li>Poradnik gpt-oss i pomiary GPU: <a href=\"https:\/\/github.com\/ggml-org\/llama.cpp\/discussions\/15396\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">github.com\/ggml-org\/llama.cpp\/discussions\/15396<\/a><\/li>\n\n\n<li>M5 Max i LM Studio: <a href=\"https:\/\/github.com\/lmstudio-ai\/lmstudio-bug-tracker\/issues\/2040\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">github.com\/lmstudio-ai\/lmstudio-bug-tracker\/issues\/2040<\/a><\/li>\n\n\n<li>Ryzen AI Max (Strix Halo): <a href=\"https:\/\/strix-halo-toolboxes.com\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">strix-halo-toolboxes.com<\/a>, <a href=\"https:\/\/llm-tracker.info\/_TOORG\/Strix-Halo\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">llm-tracker.info\/_TOORG\/Strix-Halo<\/a><\/li>\n\n\n<li>Apple: <a href=\"https:\/\/apple.com\/mac-studio\/specs\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">apple.com\/mac-studio\/specs<\/a>, <a href=\"https:\/\/apple.com\/mac-mini\/specs\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">apple.com\/mac-mini\/specs<\/a>, <a href=\"https:\/\/machinelearning.apple.com\/research\/mlx-distributed-inference\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">machinelearning.apple.com\/research\/mlx-distributed-inference<\/a><\/li>\n\n\n<li>M5 Ultra: <a href=\"https:\/\/macstories.net\/stories\/m5-ultra-mac-studio-review-the-dream-mac-for-local-ai-agents\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">macstories.net\/stories\/m5-ultra-mac-studio-review-the-dream-mac-for-local-ai-agents<\/a><\/li>\n\n\n<li>RTX Spark: <a href=\"https:\/\/theregister.com\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">theregister.com<\/a> (16 pa\u017adziernika 2026), <a href=\"https:\/\/servethehome.com\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">servethehome.com<\/a>, <a href=\"https:\/\/storagereview.com\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">storagereview.com<\/a><\/li>\n\n\n<li>Karty graficzne GeForce: <a href=\"https:\/\/nvidia.com\/en-us\/geforce\/graphics-cards\/compare\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">nvidia.com\/en-us\/geforce\/graphics-cards\/compare<\/a>, <a href=\"https:\/\/hardware-corner.net\/gpu-llm-benchmarks\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">hardware-corner.net\/gpu-llm-benchmarks<\/a><\/li>\n\n\n<li>Rankingi llama.cpp: <a href=\"https:\/\/github.com\/ggml-org\/llama.cpp\/discussions\/15013\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">github.com\/ggml-org\/llama.cpp\/discussions\/15013<\/a> i \/10879<\/li>\n\n\n<li>Copilot+ PC: <a href=\"https:\/\/microsoft.com\/windows\/windows-11-specifications\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">microsoft.com\/windows\/windows-11-specifications<\/a>, <a href=\"https:\/\/docs.ollama.com\/gpu\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">docs.ollama.com\/gpu<\/a>, <a href=\"https:\/\/fastflowlm.com\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">fastflowlm.com<\/a><\/li>\n\n\n<li>Rozmiary modeli: <a href=\"https:\/\/huggingface.co\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">huggingface.co<\/a> (repozytoria ggml-org, unsloth i bartowski)<\/li>\n\n\n<li>Ceny: Apple Newsroom, NVIDIA Newsroom i fora deweloperskie, <a href=\"https:\/\/servethehome.com\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">servethehome.com<\/a>, <a href=\"https:\/\/storagereview.com\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">storagereview.com<\/a>, <a href=\"https:\/\/notebookcheck.net\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">notebookcheck.net<\/a>, <a href=\"https:\/\/tomshardware.com\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">tomshardware.com<\/a><\/li>\n\n<\/ol>\n\n\n\n<div class=\"kk-star-ratings kksr-auto kksr-align-center kksr-valign-bottom\"\n    data-payload='{&quot;align&quot;:&quot;center&quot;,&quot;id&quot;:&quot;29381&quot;,&quot;slug&quot;:&quot;default&quot;,&quot;valign&quot;:&quot;bottom&quot;,&quot;ignore&quot;:&quot;&quot;,&quot;reference&quot;:&quot;auto&quot;,&quot;class&quot;:&quot;&quot;,&quot;count&quot;:&quot;0&quot;,&quot;legendonly&quot;:&quot;&quot;,&quot;readonly&quot;:&quot;&quot;,&quot;score&quot;:&quot;0&quot;,&quot;starsonly&quot;:&quot;&quot;,&quot;best&quot;:&quot;5&quot;,&quot;gap&quot;:&quot;5&quot;,&quot;greet&quot;:&quot;Rate this post&quot;,&quot;legend&quot;:&quot;0\\\/5 - (0 votes)&quot;,&quot;size&quot;:&quot;24&quot;,&quot;title&quot;:&quot;Komputer do lokalnej AI w 2026 roku: jak wybra\u0107 sprz\u0119t do uruchamiania LLM w domu&quot;,&quot;width&quot;:&quot;0&quot;,&quot;_legend&quot;:&quot;{score}\\\/{best} - ({count} {votes})&quot;,&quot;font_factor&quot;:&quot;1.25&quot;}'>\n            \n<div class=\"kksr-stars\">\n    \n<div class=\"kksr-stars-inactive\">\n            <div class=\"kksr-star\" data-star=\"1\" style=\"padding-right: 5px\">\n            \n\n<div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; height: 24px;\"><\/div>\n        <\/div>\n            <div class=\"kksr-star\" data-star=\"2\" style=\"padding-right: 5px\">\n            \n\n<div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; height: 24px;\"><\/div>\n        <\/div>\n            <div class=\"kksr-star\" data-star=\"3\" style=\"padding-right: 5px\">\n            \n\n<div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; height: 24px;\"><\/div>\n        <\/div>\n            <div class=\"kksr-star\" data-star=\"4\" style=\"padding-right: 5px\">\n            \n\n<div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; height: 24px;\"><\/div>\n        <\/div>\n            <div class=\"kksr-star\" data-star=\"5\" style=\"padding-right: 5px\">\n            \n\n<div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; height: 24px;\"><\/div>\n        <\/div>\n    <\/div>\n    \n<div class=\"kksr-stars-active\" style=\"width: 0px;\">\n            <div class=\"kksr-star\" style=\"padding-right: 5px\">\n            \n\n<div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; height: 24px;\"><\/div>\n        <\/div>\n            <div class=\"kksr-star\" style=\"padding-right: 5px\">\n            \n\n<div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; height: 24px;\"><\/div>\n        <\/div>\n            <div class=\"kksr-star\" style=\"padding-right: 5px\">\n            \n\n<div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; height: 24px;\"><\/div>\n        <\/div>\n            <div class=\"kksr-star\" style=\"padding-right: 5px\">\n            \n\n<div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; height: 24px;\"><\/div>\n        <\/div>\n            <div class=\"kksr-star\" style=\"padding-right: 5px\">\n            \n\n<div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; height: 24px;\"><\/div>\n        <\/div>\n    <\/div>\n<\/div>\n                \n\n<div class=\"kksr-legend\" style=\"font-size: 19.2px;\">\n            <span class=\"kksr-muted\">Rate this post<\/span>\n    <\/div>\n    <\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Poradnik wyboru sprz\u0119tu do lokalnego uruchamiania modeli j\u0119zykowych: dlaczego decyduj\u0105 pojemno\u015b\u0107 i przepustowo\u015b\u0107 pami\u0119ci, ile pami\u0119ci potrzebuj\u0105 popularne modele i jak wypadaj\u0105 Mac Studio, DGX Spark, karty RTX oraz Ryzen AI Max.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":29380,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_kad_blocks_custom_css":"","_kad_blocks_head_custom_js":"","_kad_blocks_body_custom_js":"","_kad_blocks_footer_custom_js":"","_kad_post_transparent":"","_kad_post_title":"","_kad_post_layout":"","_kad_post_sidebar_id":"","_kad_post_content_style":"","_kad_post_vertical_padding":"","_kad_post_feature":"","_kad_post_feature_position":"","_kad_post_header":false,"_kad_post_footer":false,"_kad_post_classname":"","_wrc_toc":"on","_wrc_buttons_enabled":false,"_wrc_buttons":[],"hide-affiliate-disclaimer":"","_wrc_hide_banners":"","footnotes":""},"categories":[117,191,191,117],"tags":[],"class_list":["post-29381","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-sztuczna-inteligencja-ai","category-instrukcje"],"taxonomy_info":{"category":[{"value":117,"label":"Sztuczna Inteligencja (AI)"},{"value":191,"label":"Instrukcje"},{"value":191,"label":"Instrukcje"},{"value":117,"label":"Sztuczna Inteligencja (AI)"}]},"featured_image_src_large":["https:\/\/www.websiteradar.net\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/B3-18617-4-1024x585.png",1024,585,true],"author_info":{"display_name":"Tom\u00e1\u0161 Mahr\u00edk","author_link":"https:\/\/www.websiteradar.net\/pl\/author\/maho125\/"},"comment_info":0,"category_info":[{"term_id":117,"name":"Sztuczna Inteligencja (AI)","slug":"sztuczna-inteligencja-ai","term_group":0,"term_taxonomy_id":117,"taxonomy":"category","description":"","parent":0,"count":7,"filter":"raw","cat_ID":117,"category_count":7,"category_description":"","cat_name":"Sztuczna Inteligencja (AI)","category_nicename":"sztuczna-inteligencja-ai","category_parent":0},{"term_id":191,"name":"Instrukcje","slug":"instrukcje","term_group":0,"term_taxonomy_id":191,"taxonomy":"category","description":"","parent":0,"count":5,"filter":"raw","cat_ID":191,"category_count":5,"category_description":"","cat_name":"Instrukcje","category_nicename":"instrukcje","category_parent":0},{"term_id":191,"name":"Instrukcje","slug":"instrukcje","term_group":0,"term_taxonomy_id":191,"taxonomy":"category","description":"","parent":0,"count":5,"filter":"raw","cat_ID":191,"category_count":5,"category_description":"","cat_name":"Instrukcje","category_nicename":"instrukcje","category_parent":0},{"term_id":117,"name":"Sztuczna Inteligencja (AI)","slug":"sztuczna-inteligencja-ai","term_group":0,"term_taxonomy_id":117,"taxonomy":"category","description":"","parent":0,"count":7,"filter":"raw","cat_ID":117,"category_count":7,"category_description":"","cat_name":"Sztuczna Inteligencja (AI)","category_nicename":"sztuczna-inteligencja-ai","category_parent":0}],"tag_info":false,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.websiteradar.net\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/29381","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.websiteradar.net\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.websiteradar.net\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.websiteradar.net\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.websiteradar.net\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=29381"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.websiteradar.net\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/29381\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":29396,"href":"https:\/\/www.websiteradar.net\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/29381\/revisions\/29396"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.websiteradar.net\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/29380"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.websiteradar.net\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=29381"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.websiteradar.net\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=29381"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.websiteradar.net\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=29381"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}