AMD Radeon X600 PRO

R300 · 0.128 ГБ DDR · 36 Вт TDP · 2004
Десктоп

Radeon X600 PRO — это артефакт из 2004 года на базе чипа RV370. Архитектура R300 сегодня не работает ни в одной актуальной задаче. Памяти здесь всего 128 МБ DDR, а пропускная способность шины составляет 10 ГБ/с. Это бюджетный сегмент прошлого десятилетия. Карта имеет частоту 400 МГц и практически нулевую производительность в современных реалиях. Она не предназначена для вычислений. Даже запуск браузера с тяжёлым скриптом станет проблемой, потому что аппаратного ускорения под современные стандарты здесь нет. В 2026 году искать ей применение сложно. Конкуренты в бюджетном сегменте сегодня — это условные Intel Arc A310 или Radeon RX 6400. Они дают сотни раз больше FPS и поддерживают современные API. Старая архитектура не умеет работать с DirectX 12 или Vulkan. Для запуска даже минимальных настроек в проектах уровня CS2 или Dota 2 ресурсов чипа катастрофически не хватает. Это решение только для специфических ретро-сборок под Windows XP. В остальном это просто кусок кремния. Попытка использовать её для работы — пустая трата времени.

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
R30 R300
GPU-чип
RV370

Частоты

Базовая
400 МГц
Boost
400 МГц

Память

Объём
0.128 ГБ DDR
Шина
128 бит
Частота
300 МГц
Bandwidth
10 ГБ/с

Питание и форм-фактор

TDP
36 Вт
Реком. БП
200 Вт
Слотов
1

Выходы и интерфейс

Интерфейс
PCIe 1.0 x16

API и технологии

DirectX
9.0

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

Карта не выдаст даже 1 FPS из-за отсутствия поддержки разрешения и драйверов.

1440p 1 / 10

Запуск современных игр невозможен технически.

1080p 1 / 10

Даже старые проекты 2010 года будут выдавать слайд-шоу.

AI-инференс 1 / 10

Stable Diffusion или Llama не запустятся из-за отсутствия CUDA/ROCm и малого объёма VRAM.

AI-обучение 1 / 10

Обучение моделей невозможно на таком железе.

3D-рендер 1 / 10

Blender Cycles не увидит устройство для ускорения рендера.

Видеомонтаж 1 / 10

DaVinci Resolve выдаст ошибку при инициализации GPU.

Офис 2 / 10

Только для вывода изображения в старых системах без аппаратного ускорения видео.

Стоит ли покупать в 2026?

Брать Radeon X600 PRO в 2026 году нет смысла. Это устройство не подходит под задачи современного пользователя. Если вам нужен вывод картинки, лучше взять любую затычку на базе Intel UHD или старую GT 710. Она будет полезнее. Карта бесполезна для работы с нейросетями и рендеринга. Даже бюджетные решения от AMD текущих поколений справляются в разы лучше. Старое железо не имеет шансов против современных оптимизированных драйверов. Покупайте её только если собираете музейный экспонат. В остальных случаях это просто мусор под корпусом. Прошлые поколения вроде серии HD 5000 хотя бы поддерживали базовые функции ускорения. Здесь же функционал ограничен прошлым веком. Не тратьте ресурсы на этот ретро-хлам.

Обновлено редакцией: 2026-05-19.

Плюсы и минусы

Сильные стороны

  • Низкое энергопотребление 36 Вт
  • Компактные размеры
  • Не требует доппитания

Слабые стороны

  • Минимальный объём памяти 128 МБ
  • Отсутствие поддержки современных API
  • Нулевая производительность в задачах AI

Часто задаваемые вопросы

Подойдёт ли она для запуска Stable Diffusion?

Нет, это невозможно. Для работы Stable Diffusion нужно минимум 4 ГБ видеопамяти и поддержка современных инструкций. У этой карты всего 128 МБ DDR, что в 32 раза меньше минимального порога.

Нужен ли отдельный кабель питания для неё?

Нет, карта потребляет всего 36 Вт. Она запитывается напрямую через слот PCIe. Любой блок питания на 200 Вт справится с этой задачей без проблем.

Чем заменить её для бюджетного ПК в 2026 году?

Посмотрите в сторону Radeon RX 6400. Она стоит дороже, но даст вам полноценную работу в играх и видео. Если бюджет совсем ограничен, любая б/у карта с 2 ГБ памяти будет лучше.

Можно ли использовать её для обучения LLM?

Категорически нет. Локальные модели вроде Llama требуют огромного объёма VRAM и вычислительной мощности в TFLOPS. Здесь же производительность близка к нулю.