Catálogo em 5 idiomasEspecificações verificadas do fabricante
CategoriasOrigemFontes de dados
TRENDEESPT
NVIDIA

NVIDIA GeForce RTX 4070 Laptop GPU

8 GB • Ada Lovelace • 35-115 W

8 GBMemória
Ada LovelaceArquitetura
35-115 WPotência
KACBU

Devo comprar?

NVIDIA GeForce RTX 4070 Laptop GPU
ESPERAR
  • 44 meses no mercado — um sucessor pode estar perto
Ótima escolha se isto importa:
  • Jogar em QHD
  • Notebooks gamer finos e potentes
  • Renderização e edição de vídeo
Fique atento a:
  • 8 GB de memória são estreitos para essa contagem de núcleos
  • O barramento de memória de 128 bits a limita em resoluções altas
44 meses no mercado
Risco de arrependimentoMODERADOdados limitados
Principais riscos
  • O sucessor pode estar próximo — 44 meses desde o lançamento
  • 8 GB de memória são estreitos para essa contagem de núcleos
  • O barramento de memória de 128 bits a limita em resoluções altas
O nível de risco é calculado com a data de lançamento e as fraquezas verificadas. A pontuação de confiança só aparece quando há relatos suficientes de donos.
Esta caixa se apoia apenas em dados verificados, na data de lançamento e na avaliação editorial; relatos de donos entram à medida que chegam. Não prevemos preços.
GPUMemóriaPotênciaLançamentoEspecificaçõesAlternativas
Processador gráfico

O que há no núcleo da placa?

Informações oficiais da unidade de processamento e arquitetura do fabricante.

PROCESSADOR GRÁFICO

O hardware real que determina a taxa de quadros.

4608 Unidade de processamento

Ada Lovelace — Arquitetura · 4608 — Unidade de sombreamento

Ada Lovelace4608
Ada LovelaceArquitetura
4608Unidade de sombreamento
Memória

Quanta memória e a que velocidade?

Valores decisivos em altas resoluções e altas texturas.

MEMÓRIA

Isso determina o limite em configurações de 4K e textura alta.

8 GB Memória

8 GB — GDDR6 · 128 bit — Barramento de memória

8 GB128 bit
8 GBGDDR6
128 bitBarramento de memória
Potência e Refrigeração

Quanta energia consome?

Valores oficiais que determinam a seleção de fonte de alimentação e gabinete.

POTÊNCIA E REFRIGERAÇÃO

Esses valores determinam o orçamento da fonte de alimentação.

35-115 W

35-115 W — Consumo de Energia da Placa

35-115 W
35-115 WConsumo de Energia da Placa
Para quem é indicado?

Em qual uso ele se destaca?

Um guia de uso feito a partir das especificações e das etiquetas dos editores; não é resultado de teste.

Games

Jogar em QHD

Indicado
Games

Notebooks gamer finos e potentes

Indicado
Criação de conteúdo

Renderização e edição de vídeo

Indicado
Análise editorial

Pontos fortes e aspectos a considerar

A avaliação dos editores da Kacbu a partir das especificações que o fabricante publica. Não testamos os aparelhos nós mesmos, então nada aqui é resultado de medição. O que vem de uma análise independente aparece com o nome da publicação e a data na seção Imprensa.

Pontos fortes segundo as especificações
4608 unidades de sombreamento
A faixa de 35-115 W a mantém utilizável em corpos finos
O conjunto completo de recursos do Ada Lovelace
Aspectos a considerar
8 GB de memória são estreitos para essa contagem de núcleos
O barramento de memória de 128 bits a limita em resoluções altas
Informações históricas do produto

Dados oficiais de lançamento

Em vez de acompanhar o preço de venda atual, a Kacbu guarda as informações oficiais de lançamento do produto como referência.

Início das vendas8 de fevereiro de 2023

O início do primeiro período de vendas.

Este não é o preço de venda atual — são as informações oficiais e históricas de lançamento do produto.
Especificações

Especificações de NVIDIA GeForce RTX 4070 Laptop GPU

Clique em um valor vinculado para ver outros produtos que compartilham essa característica, e deixar um comentário sobre ela.

Geral

Família
GeForce RTX 40 Laptop
Ano de lançamento
2023
Fabricante

Processador gráfico

Frequência boost
1230-2175 MHz
Arquitetura
Unidades de sombreamento

Memória

Barramento de memória
Tamanho da memória
Tipo de memória

Potência

Potência da placa
Nota sobre o TGP
Varia conforme a configuração do fabricante do laptop
Hardware em comum

Produtos que compartilham este hardware

As características de destaque deste produto. Você pode ir para outros modelos que usam o mesmo valor.

Alternativas

Outros modelos da mesma categoria

Outros produtos da mesma categoria.

Produtos que usam esta peça

2 modelos com o NVIDIA GeForce RTX 4070 Laptop GPU

Modelos construídos sobre a mesma peça. A diferença não está na peça, e sim no dispositivo ao redor dela.

Ver todos na página Gráficos
IA local

Quais modelos rodam nesta placa?

Se um modelo roda no seu computador é decidido primeiro pela memória da placa de vídeo: o arquivo do modelo precisa caber na VRAM com folga para a janela de contexto e o runtime. Os estados abaixo são calculados só pela memória; o suporte de software (CUDA, ROCm, Vulkan) é outro assunto.

VRAM: 8 GB

Maior modelo que roda confortável: Qwen3.5 4B

  • Qwen3.5 0.8BPacote de 1 GBConfortável
  • Qwen3.5 2BPacote de 2.7 GBConfortável
  • Qwen3.5 4BPacote de 3.4 GBConfortável
  • Qwen3.5 9BPacote de 6.6 GBRoda
  • gpt-oss-20bPacote de 14 GB · o fabricante indica um mínimo de 16 GB de memóriaNão adequado
  • Qwen3.5 27BPacote de 17 GBNão adequado
  • Qwen3.5 35BPacote de 24 GBNão adequado
  • gpt-oss-120bPacote de 65 GB · o fabricante indica um mínimo de 80 GB de memóriaNão adequado
  • Qwen3.5 122BPacote de 81 GBNão adequado
  • ConfortávelHá espaço para o arquivo do modelo e um contexto longo
  • RodaCabe; a janela de contexto pode precisar ficar curta
  • LimitadoMemória insuficiente; parte do modelo vai para a RAM do sistema e roda devagar
  • Não adequadoNesta placa não é um modelo que rode na GPU

Regra: 1.5 vezes a necessidade em memória é Confortável, 1.15 vezes Roda, 0.6 vezes Limitado; a necessidade é o tamanho do pacote padrão ou o mínimo indicado pelo fabricante quando existe (um mínimo indicado conta como cabendo exatamente nesse valor). Tamanhos de pacote da biblioteca Ollama, mínimos da declaração do próprio fabricante; lido em 2026-09-11. Fontes: ollama.com/library/qwen3.5, ollama.com/library/gpt-oss, openai.com/index/introducing-gpt-oss

Todas as placas e modelos