NVIDIA GeForce4 Ti 4800 SE

Kelvin · 0.128 ГБ DDR · 2003
Десктоп

GeForce4 Ti 4800 SE — это артефакт из 2003 года на архитектуре Kelvin с чипом NV28. Памяти здесь критически мало — всего 128 МБ DDR, а пропускная способность замерла на отметке 9 ГБ/с. Карта работает на шине 128 бит и выдает частоту ядра 275 МГц. В 2026 году это устройство не имеет смысла для работы. Оно годится только для коллекционеров или ретро-геймеров, которые хотят запустить Quake III или Half-Life в оригинальном окружении. Современные задачи вроде Stable Diffusion или Blender на ней физически не запустятся, потому что архитектура не поддерживает нужные инструкции и библиотеки. Даже простейший браузер с современным JavaScript будет тормозить из-за отсутствия аппаратного ускорения новых стандартов. В бюджетном сегменте 2026 года её конкуренты выглядят иначе. Если вам нужно хоть какое-то видео, смотрите на базовые решения вроде Intel UHD Graphics или старые затычки серии GT 1030. Эти карты хотя бы поддерживают современные кодеки и декодирование видео. GeForce4 Ti 4800 SE — это чистая ностальгия без практической пользы.

Производительность по сценариям

5 component-баллов — сильные стороны и слабости карты в разных задачах.

Шкала 0-100. Топовая карта в каждом сценарии = 100. Кликни строку — увидишь полный топ-100 в этой категории. Подробнее — методика.

Характеристики

Чип

Архитектура
KEL Kelvin
GPU-чип
NV28

Частоты

Базовая
275 МГц
Boost
275 МГц

Память

Объём
0.128 ГБ DDR
Шина
128 бит
Частота
275 МГц
Bandwidth
9 ГБ/с

Питание и форм-фактор

Реком. БП
200 Вт
Длина
216 мм
Слотов
1

Выходы и интерфейс

Интерфейс
AGP 8x

API и технологии

DirectX
8.1

Соседи по рейтингу

Под какие задачи подходит

Балл 1-10 для каждого сценария — пригодность именно для этой задачи (не общий perf-rank).

4K-гейминг 1 / 10

Невозможно из-за нехватки видеопамяти и шины.

1440p 1 / 10

Карта выдаст слайд-шоу даже в старых проектах.

1080p 2 / 10

Подойдет только для игр начала 2000-х годов.

AI-инференс 1 / 10

Stable Diffusion не запустится из-за отсутствия CUDA.

AI-обучение 1 / 10

Обучение моделей невозможно на таком железе.

3D-рендер 1 / 10

Blender Cycles не увидит устройство для рендера.

Видеомонтаж 1 / 10

NVENC здесь нет, монтаж в DaVinci невозможен.

Офис 2 / 10

Для текста пойдет, но видео в YouTube зависнет.

Стоит ли покупать в 2026?

Брать GeForce4 Ti 4800 SE в 2026 году для работы — безумие. Карта не выполнит ни одну актуальную задачу пользователя. Она бесполезна для нейросетей, рендеринга или современных игр, потому что её архитектура устарела на десятилетия. Если ваша цель — запуск локальных LLM вроде Llama, вам нужна карта с объемом памяти от 12 ГБ. Даже самая дешевая современная затычка будет эффективнее в разы. Для ретро-компьютеров это вариант, если вы ищете именно этот чип для коллекции. В сравнении с предшественниками она была шагом вперед, но сейчас это тупик. Если нужен бюджетный вариант для вывода изображения, берите б/у решения на базе Pascal или Turing. Они стоят копейки и работают в современных ОС. GeForce4 Ti 4800 SE — это просто кусок текстолита с историей.

Обновлено редакцией: 2026-05-19.

Плюсы и минусы

Сильные стороны

  • Историческая ценность для ретро-сборок
  • Низкое энергопотребление
  • Поддержка старых DirectX версий

Слабые стороны

  • 128 МБ памяти DDR
  • Отсутствие поддержки современных API
  • Нужен БП от 200 Вт
  • Нулевая производительность в AI

Часто задаваемые вопросы

Запустится ли на ней Stable Diffusion?

Нет, запуск невозможен. Для работы нейросетей требуются ядра CUDA и объем видеопамяти от 4-8 ГБ. У этой карты всего 128 МБ DDR и нет поддержки современных вычислений.

Какой блок питания нужен для сборки?

Рекомендуется БП мощностью от 200 Вт. Хотя сама карта потребляет немного, старые системы требуют стабильного напряжения, которое современные дешевые блоки могут не выдать.

Чем она отличается от современных бюджетных карт?

Разница в технологиях колоссальна. Современная карта уровня GT 1030 имеет аппаратные декодеры видео и поддержку DirectX 12, чего у NV28 нет совсем.

Можно ли использовать её для AI задач?

Любые задачи по инференсу или обучению моделей будут выдавать ошибку. Архитектура Kelvin не знает про тензорные ядра и современные библиотеки вычислений.