Intel Arc für lokale LLMs: B580, Pro B50, B60, B65 und B70 gegen NVIDIA

Intel Arc kann große Sprachmodelle auf dem eigenen Rechner ausführen. Dafür muss nicht nur der Grafikspeicher reichen: Das verwendete Programm muss die konkrete Karte zusammen mit dem Betriebssystem und Treiber ansprechen können. Ein günstiger Preis pro Gigabyte allein beantwortet diese Frage nicht.

Dieser Vergleich prüft Herstellerangaben und dokumentierte Softwareunterstützung. Eigene Messungen der Geschwindigkeit, des Stromverbrauchs oder der Antwortqualität gegenüber NVIDIA liegen nicht vor. Ein Leistungssieger lässt sich daraus nicht ableiten.

Fünf Karten, vier Speichergrößen

B65 und B70 besitzen jeweils 32 GB, unterscheiden sich aber bei den Recheneinheiten: Die Intel-Datenblätter nennen 20 Xe-Kerne für B65 und 32 für B70. Daraus folgt kein fester Geschwindigkeitsfaktor für Sprachmodelle. Für die Auswahl sind zwei Fragen getrennt zu beantworten: Passt die Aufgabe in den Speicher, und wie schnell läuft die konkrete Anwendung?

Welche Software die Karte ansprechen kann

Ein Backend ist der Teil eines Programms, der Berechnungen an die Hardware übergibt. llama.cpp bietet unter anderem Vulkan und SYCL; die SYCL-Dokumentation nennt die B580 ausdrücklich unter den geprüften Geräten. Ollama dokumentiert Vulkan für Windows und Linux. OpenVINO GenAI ist ein eigener Weg zur Modellausführung, während vLLM einen Intel-XPU-Pfad anbietet. Keine dieser Angaben bestätigt automatisch alle fünf Karten mit jedem Modell.

Für einen nachvollziehbaren Test werden Kartentyp, Treiber, Betriebssystem, Programmversion und genaue Modelldatei notiert. Hinzu kommt das Zahlenformat der Modellwerte. Quantisierung speichert diese Werte mit weniger Genauigkeit, spart häufig Speicher und kann die Ausgabe verändern. Manche Programme benötigen eine konvertierte Modelldatei. Eine erfolgreiche Installation ist deshalb erst der Anfang.

Treiber und Gerätezugriff prüfen

Windows und Linux können unterschiedliche Pakete, Treiber und Berechtigungen benötigen. Eine Desktop-Oberfläche erleichtert möglicherweise die Bedienung, bestätigt aber keine Kartenunterstützung. Bei Containern muss die Grafikkarte zusätzlich im Container erreichbar sein. Eine CUDA-Anleitung beschreibt normalerweise den NVIDIA-Weg und lässt sich nicht unverändert auf Intel übertragen.

Die Startprotokolle müssen das gewählte Gerät und die auf die GPU geladenen Modellteile zeigen. Belegter Grafikspeicher und GPU-Aktivität liefern weitere Hinweise, beweisen allein aber keine vollständige GPU-Ausführung. Manche Programme können Teile auf dem Hauptprozessor ausführen; das kann beabsichtigt sein oder einen unerwartet langsamen Lauf erklären. Eine kleine Aufgabe mit bekanntem Ergebnis hilft, grobe Fehler zu finden, ersetzt aber keine vollständige Qualitätsprüfung.

Gegen NVIDIA fair vergleichen

Eine Arc Pro B60 mit 24 GB kann mit einer NVIDIA-Karte mit ebenfalls 24 GB beim Speicher verglichen werden. Für den Kauf zählen zusätzlich aktuelle Angebote, Netzteil, Gehäuse, Kühlung und Einrichtungszeit. Dieser Artikel nennt keine geprüften Marktpreise. Gleicher Speicher bedeutet weder gleiche Geschwindigkeit noch gleiche Softwareunterstützung.

Ein brauchbarer Geschwindigkeitstest verwendet dieselben Aufgaben und dieselbe Modellversion. Eingabelänge, maximale Ausgabelänge, Zahl gleichzeitiger Anfragen und Quantisierung werden festgehalten. Die Zeit bis zum ersten Antwortteil wird getrennt von der anschließenden Generierung gemessen. Tokens sind Textbausteine; Tokens pro Sekunde sind nur bei vergleichbarer Aufgabe und Zählweise sinnvoll. Fehler und Antwortqualität gehören ebenfalls ins Ergebnis.

Wann Intel zur Aufgabe passt

Intel kommt infrage, wenn ein dokumentierter Test die gewünschte Aufgabe auf der konkreten Karte bestätigt und die Gesamtkosten passen. Zusätzliche Zeit für Kompilieren, also das Erzeugen eines Programms aus Quellcode, oder Modellkonvertierung kann einen niedrigeren Kaufpreis aufwiegen. Ohne einen solchen Test bleibt die Kombination offen.

Der Speicherrechner liefert eine Schätzung, keinen Laufnachweis. Neben den Modellwerten benötigen lange Eingaben, zwischengespeicherte Berechnungen und gleichzeitig bearbeitete Anfragen zusätzlichen Speicher. Ein Modell kann daher als Datei kleiner als der Grafikspeicher sein und beim Start trotzdem nicht vollständig hineinpassen. Auch ausreichend VRAM, der Speicher der Grafikkarte, garantiert keine passende Software.

Speicherbedarf für die Modellwahl: LLM-VRAM-Rechner.

Quellen

1. Intel: Arc B580 12 GB / B570 10 GB
2. Intel: Arc Pro B50 16 GB
3. Intel: Arc Pro B60 und B50
4. Intel: Einführung Arc Pro B65 / B70
5. Intel: Arc Pro B70 – Datenblatt, 32 GB
6. Ollama: Hardware support
7. llama.cpp: Projekt und Backends
8. vLLM: GPU installation
9. OpenVINO: Generative AI workflow
10. Intel: Arc Pro B65 32 GB – Datenblatt
11. Intel: Arc Pro B60 24 GB

Quellen geprüft: 25. Oktober 2026.

llama.cpp: SYCL (25.10.2026).