Por que a contextualização de 128K falha em 16 GB
Um modelo pode anunciar uma janela de contexto de 128K e ainda assim falhar com 40K tokens em uma GPU de 16 GB. O limite arquitetural nunca prometeu que pesos, cache de KV, buffers de computação e o compositor do ambiente gráfico caberiam no seu cartão ao mesmo tempo.
Por que seu stack de IA fica mais grudento a cada mês.
Cada chamada de API parece uma transação simples — até que uma quantidade suficiente delas se acumule, de modo que seus dados de ajuste fino, seus conjuntos de avaliação e seus esquemas de ferramentas fiquem moldados em torno de um único fornecedor, e a troca deixe de ser apenas uma mudança de roteamento.
Comparação de GPUs de IA entre três fornecedores
O cenário do hardware de IA mudou significativamente em 2026, com NVIDIA, AMD e Intel competindo por desenvolvedores que necessitam de GPUs capazes de executar modelos de linguagem grandes (LLMs) e cargas de trabalho de inferência de IA localmente.
MTP vs. decodificação padrão na RTX 4080 — benchmarks reais
Testei o desempenho da decodificação especulativa (Previsão de Múltiplos Tokens, MTP) no Qwen 3.6 27B e 35B em uma RTX 4080 com 16 GB de VRAM.
Velocidade de tokens do llama.cpp em 16 GB de VRAM (tabelas).
Aqui estou comparando a velocidade de vários LLMs executados em uma GPU com 16GB de VRAM, e escolhendo o melhor para auto-hospedagem.
A RTX 5090 está escassa e com preço inflado na Austrália.
A Austrália tem estoque de RTX 5090. Quase nada. E se você encontrar uma, pagará um prêmio que parece descolado da realidade.
Controle dados e modelos com LLMs auto-hospedados
Hospedar LLMs localmente mantém dados, modelos e inferência sob seu controle – um caminho prático para a soberania de IA para equipes, empresas e nações.
Teste de velocidade de LLM em RTX 4080 com 16 GB de VRAM
Rodar modelos de linguagem grandes localmente oferece privacidade, capacidade de uso offline e zero custos de API. Este benchmark revela exatamente o que se pode esperar de 14 modelos populares de LLMs no Ollama em uma RTX 4080.
Verificação de preços de GPUs e RAM de janeiro de 2025
Hoje, estamos analisando os GPUs de consumo e módulos de RAM de topo. Especificamente, estou olhando para os preços da RTX-5080 e RTX-5090, e 32GB (2x16GB) DDR5 6000.
Escolha o terminal adequado para o seu fluxo de trabalho no Linux
Preços reais em AUD de varejistas australianos agora
O NVIDIA DGX Spark (GB10 Grace Blackwell) está agora disponível na Austrália nas principais lojas de computadores, com estoque local. Se você tem acompanhado os preços e disponibilidade globais do DGX Spark, terá interesse em saber que os preços na Austrália variam de A$ 6.249 a A$ 7.999, dependendo da configuração de armazenamento e do varejista.
Testando o Cognee com LLMs locais – resultados reais
Cognee é um framework em Python para construir grafos de conhecimento a partir de documentos usando LLMs. Mas ele funciona com modelos auto-hospedados?
Como resolvi problemas de rede no Ubuntu
Após instalar automaticamente um novo kernel, o Ubuntu 24.04 perdeu a rede ethernet. Este problema frustrante ocorreu comigo pela segunda vez, por isso estou documentando a solução aqui para ajudar outros que enfrentam o mesmo problema.
Postagem curta, apenas registrando o preço.
Com essa volatilidade louca dos preços da RAM, para formar e ter uma melhor compreensão, vamos acompanhar os preços da RAM na Austrália nós mesmos primeiro.
Os preços da memória RAM disparam entre 163% e 619% à medida que a demanda por IA tensiona o fornecimento.
O mercado de memória está experimentando uma volatilidade de preços sem precedentes no final de 2025, com os preços da RAM disparando dramaticamente em todos os segmentos.
