İçeriğe geç
İtopya

BATURCHENKO-STAR RTX 5060 Ti · Ryzen 5 7500F

BATURCHENKO-STAR / AMD Ryzen 5 7500F / GIGABYTE RTX 5060 Ti 8G / 16GB DDR5 / 500GB NVME M.2 SSD / OEM PAKET

BATURCHENKO-STAR / AMD Ryzen 5 7500F / GIGABYTE RTX 5060 Ti 8G / 16GB DDR5 / 500GB NVME M.2 SSD / OEM PAKET
  • RTX 5060 Ti 8 GB
  • Ryzen 5 7500F
  • 16 GB RAM (1 modül), 500 GB depolama
  • 750 W güç kaynağı
  • Oyun 1440p
  • Ofis / okul

Neden D sınıfı?

Parçalarını taradığımız mağazaların fiyatlarıyla ayrı ayrı alsan ₺77.370 tutar; bu sistem %8 daha pahalı.

Aynı güçteki 1140 sistemin 420 tanesi bundan pahalı.

Fiyat adaleti40 puan
Parçalarını ayrı ayrı alsan ne tutardı
Performans değeri30 puan
Aynı performanstakilere göre fiyatı
Gizli zayıflık20 puan
RAM, depolama, güç kaynağı, ekran gibi
Mağaza10 puan
Güvenilirlik ve garanti süresi
Ağırlıklar ve kurallar

Dikkat etmen gerekenler

Tek modül RAM: veri aktarım hızı yarıya iner, bazı oyunlarda kare hızı düşebilir.

1 TB'tan küçük depolama birkaç güncel oyunla dolar.

8 GB VRAM: bu güçteki bir kartta yeni oyunları yüksek çözünürlükte oynamak zorlaşabilir.

Parça parça fiş

İtopya, fiyat 2 saat önce kontrol edildi

  • AnakartGIGABYTE B650M S2H 6400MHz(OC) DDR5 Soket AM5 M.2 HDMI DP D-Sub mATX Anakart₺5.013
  • İşlemciAMD Ryzen 5 7500F 3.7 GHz 32MB Önbellek 6 Çekirdek AM5 5nm Tray İşlemci₺8.446
  • Ekran kartıGIGABYTE GeForce RTX 5060 Ti WINDFORCE OC 8G GDDR7 128 Bit Ekran Kartı₺39.975
  • RAMGOODRAM 16GB IRDM 6400MHz CL32 DDR5 Siyah Soğutuculu Single Kit Ram₺17.510
  • DepolamaLexar 500GB NM610PRO M.2 SSD 3000MB Okuma / 1700MB Yazma₺7.210
  • SoğutucuFAZEON A2120TRA 9cm RGB Kule Tipi Siyah İşlemci Soğutucu₺343
  • KasaNZXT H3 Flow Edition 750W 80+ Bronze USB 3.2 USB-C Beyaz mATX Kasa₺5.548

Güç kaynağı ayrı listelenmemiş (çoğunlukla kasayla gelir); toplama eklenmedi.

Satırlar mağazanın fiyatı (tahmini = mağaza yazmıyor, taradığımız mağazaların ortanca fiyatı). "Parçaları ayrı alsan" toplamı her parçanın piyasa fiyatıyla hesaplanır.

Parçaları ayrı alsan
₺77.370
Bu sistem
₺84.046

Fazladan ödediğin₺6.675

Fiyat geçmişi

12 günde ₺11.656 (%16,1) zamlandı: ₺72.390 → ₺84.046

Fiyat günde birkaç kez kontrol ediliyor; son kontrol 2 saat önce.

Yapay zekâ modelleri

Ekran kartında 9B büyüklüğüne kadar modeller çalışır; 4B ve altı rahat.

Yapay zekâ modelleri: ayrıntı ve kaynaklar

Gereken ekran kartı belleği (VRAM) = modelin 4-bit dosyası + 8.192 token'lık konuşmanın hafızası + 1 GB çalışma payı. Dosya boyutu Ollama'nın sayfasından, konuşma hafızası modelin kendi yapılandırma dosyasındaki katman sayısından hesaplanır (2026-10-27 itibarıyla).

ModelÜreticiDosyaKonuşma hafızasıToplam VRAMBu sistemdeKaynak
4B sınıfı
Qwen3.5 4BAlibaba (Qwen)3,3 GB0,27 GB4,6 GBRahatBoyut · Yapı
Qwen3 4BAlibaba (Qwen)2,6 GB1,21 GB4,8 GBRahatBoyut · Yapı
9B sınıfı
Qwen3.5 9BAlibaba (Qwen)6,6 GB0,27 GB7,9 GBÇalışırBoyut · Yapı
Qwen3 8BAlibaba (Qwen)5,2 GB1,21 GB7,4 GBÇalışırBoyut · Yapı
DeepSeek-R1 8BDeepSeek5,2 GB1,21 GB7,4 GBÇalışırBoyut · Yapı
Llama 3.1 8BMeta4,9 GB1,07 GB7 GBÇalışırBoyut · Yapı
14B sınıfı
Gemma 4 12BGoogle8 GB0,47 GB9,5 GBYavaşBoyut · Yapı
Qwen3 14BAlibaba (Qwen)9,3 GB1,34 GB11,6 GBYavaşBoyut · Yapı
DeepSeek-R1 14BDeepSeek9 GB1,61 GB11,6 GBYavaşBoyut · Yapı
Phi-4 14BMicrosoft9,1 GB1,68 GB11,8 GBYavaşBoyut · Yapı
20B sınıfı
gpt-oss 20B (MoE)OpenAI14 GB0,2 GB15,2 GBYavaşBoyut · Yapı
32B sınıfı
Mistral Small 3.2 24BMistral AI15 GB1,34 GB17,3 GBSığmazBoyut · Yapı
Qwen3.5 27BAlibaba (Qwen)17 GB0,54 GB18,5 GBSığmazBoyut · Yapı
Gemma 4 26B (MoE)Google18 GB0,38 GB19,4 GBSığmazBoyut · Yapı
Gemma 4 31BGoogle20 GB1,51 GB22,5 GBSığmazBoyut · Yapı
Qwen3 32BAlibaba (Qwen)20 GB2,15 GB23,1 GBSığmazBoyut · Yapı
DeepSeek-R1 32BDeepSeek20 GB2,15 GB23,1 GBSığmazBoyut · Yapı
Qwen3.5 35B (MoE)Alibaba (Qwen)22 GB0,17 GB23,2 GBSığmazBoyut · Yapı
70B sınıfı
Llama 3.3 70BMeta43 GB2,68 GB46,7 GBSığmazBoyut · Yapı
DeepSeek-R1 70BDeepSeek43 GB2,68 GB46,7 GBSığmazBoyut · Yapı

Ev bilgisayarı için fazla büyük olanlar

Kimi, büyük DeepSeek ve en büyük Qwen modelleri yüzlerce GB bellek ister; buradaki hiçbir hazır sistemin ekran kartına sığmaz. Genelde bulutta ya da sunucuda çalıştırılırlar.

ModelÜreticiParametre4-bit dosyaKaynak
gpt-oss 120BOpenAI117B (MoE)65 GBollama.com
Qwen3.5 122BAlibaba (Qwen)122B (MoE)81 GBollama.com
Qwen3 235BAlibaba (Qwen)235B (MoE)142 GBollama.com
DeepSeek V3.1DeepSeek671B (MoE)404 GBollama.com
DeepSeek-R1 671BDeepSeek671B (MoE)404 GBollama.com
DeepSeek V4.1 FlashDeepSeek763B (MoE)Ollama'da yokhuggingface.co
Kimi K2.6Moonshot AI1T (MoE)Ollama'da yokhuggingface.co
Kimi K3Moonshot AI2,8T (MoE)Ollama'da yokhuggingface.co
  • 4BRahat4,8 GB ekran kartı belleği (VRAM)Qwen3.5 4B, Qwen3 4B
  • 9BÇalışır7,9 GB ekran kartı belleği (VRAM)Qwen3.5 9B, Qwen3 8B +2
  • 14BYavaş11,8 GB ekran kartı belleği (VRAM)Gemma 4 12B, Qwen3 14B +2
  • 20BYavaş15,2 GB ekran kartı belleği (VRAM)gpt-oss 20B
  • 32BSığmaz23,2 GB ekran kartı belleği (VRAM)Mistral Small 3.2 24B, Qwen3.5 27B +5
  • 70BSığmaz46,7 GB ekran kartı belleği (VRAM)Llama 3.3 70B, DeepSeek-R1 70B
Nasıl hesaplıyoruz?
  • Rahat: Ekran kartına bol payla sığar; uzun belgeler de olur
  • Çalışır: Ekran kartına sığar; sohbet için yeterli, çok uzun belgelerde sınırda
  • Yavaş: Ekran kartına sığmaz; sistem belleğiyle çalışır ama yavaş
  • Sığmaz: Bu bilgisayarın belleğine sığmaz

"14B" modelin büyüklüğü (milyar parametre). Hesap yalnızca bellekten: modelin indirilen dosyası (Ollama, 4-bit), 8 bin token'lık (birkaç sayfalık) konuşmanın hafızası ve 1 GB çalışma payı ekran kartı belleğine (VRAM) sığıyor mu? Sığmayan kısım sistem belleğine (RAM) taşarsa model çalışır ama yavaşlar. Hızı ölçmüyoruz. Yerel modeller ChatGPT gibi bulut modellerinden zayıftır; NVIDIA kartlarda kurulum en kolayıdır.

Modeller, kaynaklar ve varsayımlar

Oyunlarda nasıl?

Bir oyun seç: bu sistemin, oyunu yapan şirketin istediği donanıma ne kadar yettiğini gösterelim.

ARC RaidersApex LegendsBattlefield 6Call of Duty: Black Ops 7Call of Duty: Modern Warfare 4Counter-Strike 2Crimson DesertDota 2
ARC Raiders görseli
ARC RaidersDLSS 4DLSS MFGXeSS
Çok rahat94/100

Yayıncının önerilen gereksinimini karşılıyor.

Oyunu yapan şirketin istediği

  • En düşük

    Ekran kartı
    GeForce GTX 1050 Ti veya Radeon RX 580 veya Arc A380
    İşlemci
    Intel Core i5-6600K veya AMD Ryzen R5 1600
    Bellek
    12 GB RAM

  • Önerilen

    Ekran kartı
    GeForce RTX 2070 veya Radeon RX 5700 XT veya Arc B570
    İşlemci
    Intel Core i5-9600K veya AMD Ryzen 5 3600
    Bellek
    16 GB RAM

Tahmindir, ölçüm değil: yayıncının listesine göre 1080p için hesapladık. Gereksinimlerin kaynağı Nasıl hesaplıyoruz?

Bu sisteme uygun monitörler

Bu sistemin ekran kartı 1440p oyunlarda ortalama 69 kare veriyor: 60-165 Hz bir 1440p monitör onu tam kullanır. Daha yüksek Hz'e verilen para bu kartta karşılık bulmaz.

Bütün 1440p oyuncu monitörleri
Koorui 34E6UC monitör34 inç · 1440pA84

Çok mantıklıGameGaraj

Koorui 34E6UC

34" · 2560×1440 · 165 Hz · VA · kavisli

  • Oyun
₺11.736
Gigabyte GS24F14A monitör24 inç · 1440pA83

Çok mantıklıSinerji

Gigabyte GS24F14A

23.8" · 2560×1440 · 144 Hz · IPS

  • Oyun
  • Ofis / okul
₺4.997
ASUS TUF Gaming VG27AQE5A monitör27 inç · 1440pA78

Çok mantıklıGaming.gen.tr

ASUS TUF Gaming VG27AQE5A

27" · 2560×1440 · 165 Hz · IPS

  • Oyun
  • Ofis / okul
  • Tasarım / fotoğraf
₺7.999

Bu fiyat aralığında başka neler var?

₺67.236 – ₺100.855 arasında sınıfı en yüksek olanlar.

Ayrıca bak: RTX 5060 Ti hazır sistemler · 90 bin TL hazır sistemler

RTX 5070 + Ryzen 5 7500F hazır sistemA8614B

Çok mantıklıSinerji

VOK Fire V2

RTX 5070 · Ryzen 5 7500F

12 GB VRAM · 16 GB RAM (1 modül), 500 GB depolama

Yapay zekâ: 14B'ye kadar modeller

₺86.291Parça toplamından %20 ucuz
RTX 5070 + Ryzen 5 7500F hazır sistemA8514B

Çok mantıklıSinerji

Aurora

RTX 5070 · Ryzen 5 7500F

12 GB VRAM · 16 GB RAM (1 modül), 500 GB depolama

Yapay zekâ: 14B'ye kadar modeller

₺91.181Parça toplamından %20 ucuz
RTX 5070 + Ryzen 5 8400F hazır sistemA8514B

Çok mantıklıİnceHesap

Omega Spark - AGK

RTX 5070 · Ryzen 5 8400F

12 GB VRAM · 16 GB RAM (1 modül), 1 TB depolama

Yapay zekâ: 14B'ye kadar modeller

₺97.999Parça toplamından %19 ucuz
D44₺84.046Mağazada gör