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# AMD RX 6700 XT + ROCm — Master Benchmark

> 🇲🇽 [Versión en Español](#versión-en-español) | 🇺🇸 [English Version](#english-version)

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## English Version

### Hardware

| Component | Detail |
|-----------|--------|
| GPU | AMD RX 6700 XT 12GB (gfx1031) |
| CPU | AMD Ryzen 5 5600G |
| RAM | 16GB |
| OS | Pop!_OS 24.04 LTS |
| Ollama | 0.20.2 |
| ROCm fix | HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0 |

### Results (average of 3 runs)

| Model | Category | Prefill (tok/s) | Decode (tok/s) | VRAM |
|-------|----------|----------------|----------------|------|
| llama3.2:3b | General / 3B / Dense | 1165.30 | 107.79 | ✅ full GPU |
| gemma4:e2b | General / 2B / Dense | 941.24 | 84.69 | ✅ full GPU |
| qwen2.5:7b | General / 7B / Dense | 1003.74 | 61.09 | ✅ full GPU |
| qwen2.5-coder:7b | Coding / 7B / Dense | 1073.21 | 60.86 | ✅ full GPU |
| mistral:7b | General / 7B / Dense | 431.96 | 60.36 | ✅ full GPU |
| gemma4:e4b | General / 4B / Dense | 334.35 | 21.23 | ⚠️ partial |
| phi3:mini | General / 3.8B / Dense | 234.12 | 20.24 | ⚠️ partial |
| gemma4:26b | General / 26B / MoE | 141.55 | 9.50 | ⚠️ RAM offload |
| deepseek-r1:14b | Reasoning / 14B / Dense | 59.48 | 4.91 | ⚠️ RAM offload |
| qwen2.5:14b | General / 14B / Dense | 162.33 | 4.84 | ⚠️ RAM offload |
| qwopus | Reasoning / 27B / IQ3_XS | 7.09 | 3.76 | ⚠️ RAM offload |

> **Key insight:** 7B models that fit in VRAM hit 60+ tok/s consistently.
> 14B+ models drop to ~5 tok/s due to RAM offload on 12GB VRAM.

### Which model for which task?

#### Fast chat / quick answers
**Best:** `llama3.2:3b` (107 tok/s) or `gemma4:e2b` (84 tok/s)
- Use when: you need instant responses, simple Q&A, quick summaries
- Avoid when: complex reasoning or long code generation needed
```bash
ollama run llama3.2:3b "Summarize this in one paragraph: ..."
```

#### General purpose / daily use
**Best:** `qwen2.5:7b` (61 tok/s)
- Use when: writing, analysis, explanations, multilingual tasks
- Context: handles Spanish and English well
- Tip: temperature 0.7 for creative tasks, 0.1 for factual
```bash
ollama run qwen2.5:7b "Explain the difference between DevOps and MLOps"
```

#### Coding assistant
**Best:** `qwen2.5-coder:7b` (60 tok/s)
- Use when: code generation, debugging, code review, shell scripts
- Tip: always include the full error message, not just the line
- Works well with: Python, Bash, Terraform, Docker
```bash
ollama run qwen2.5-coder:7b "Write a Python script that monitors GPU usage every 5 seconds"
```

#### Deep reasoning / complex problems
**Best:** `deepseek-r1:14b` (4.91 tok/s) — slow but worth it
- Use when: math problems, architecture decisions, multi-step analysis
- Note: uses `<think>` tags internally, expect longer responses
- Tip: be patient, the thinking process is where the quality comes from
```bash
ollama run deepseek-r1:14b "Design a fault-tolerant MLOps pipeline for a startup with limited budget"
```

#### Gemma 4 family (Google, April 2026)
- `gemma4:e2b`: fastest of the family, good for edge/interactive use
- `gemma4:e4b`: better quality, still usable speed on 12GB
- `gemma4:26b`: MoE architecture, activates only 4B params per token, but RAM offload kills speed on 12GB VRAM
```bash
ollama run gemma4:e4b "What is sliding window attention and why does it matter?"
```

#### Qwopus — Claude Opus reasoning distilled into Qwen3.5
**`qwopus` = Qwen3.5-27B fine-tuned on Claude 4.6 Opus reasoning chains**
- Very slow on 12GB (3.76 tok/s) due to heavy RAM offload
- Quality is noticeably better than base Qwen for structured reasoning
- Best use: offline complex analysis where you can wait
- Tip: set num_ctx to 4096 max on 12GB to avoid further slowdown
```bash
ollama run qwopus "Analyze the tradeoffs between serverless and container-based MLOps"
```

### ROCm optimization tips for RX 6700 XT

```bash
# Always export this before running ollama manually
export HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0

# In ollama service (add to /etc/systemd/system/ollama.service.d/rocm-fix.conf)
Environment="HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0"
Environment="ROCR_VISIBLE_DEVICES=0"

# Context length vs speed tradeoff
# 12GB VRAM fills fast with large context
# For 7B models: 16K context is fine
# For 14B+ models: keep at 4K-8K max or decode drops further

# Verify GPU is being used
journalctl -u ollama -n 5 --no-pager | grep "AMD Radeon"
```

### VRAM sweet spot guide

| Model size | Fits in 12GB? | Expected decode |
|-----------|---------------|----------------|
| 2-4B Q4 | ✅ Yes | 80-110 tok/s |
| 7B Q4 | ✅ Yes | 55-65 tok/s |
| 8B Q4 | ✅ Yes | 50-60 tok/s |
| 14B Q4 | ❌ RAM offload | 4-6 tok/s |
| 27B IQ3 | ❌ RAM offload | 3-5 tok/s |
| 26B MoE Q4 | ❌ RAM offload | 8-10 tok/s |

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## Versión en Español

### Hardware

| Componente | Detalle |
|------------|---------|
| GPU | AMD RX 6700 XT 12GB (gfx1031) |
| CPU | AMD Ryzen 5 5600G |
| RAM | 16GB |
| OS | Pop!_OS 24.04 LTS |
| Ollama | 0.20.2 |
| Fix ROCm | HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0 |

### Resultados (promedio de 3 corridas)

| Modelo | Categoría | Prefill (tok/s) | Decode (tok/s) | VRAM |
|--------|-----------|----------------|----------------|------|
| llama3.2:3b | General / 3B / Dense | 1165.30 | 107.79 | ✅ GPU completa |
| gemma4:e2b | General / 2B / Dense | 941.24 | 84.69 | ✅ GPU completa |
| qwen2.5:7b | General / 7B / Dense | 1003.74 | 61.09 | ✅ GPU completa |
| qwen2.5-coder:7b | Coding / 7B / Dense | 1073.21 | 60.86 | ✅ GPU completa |
| mistral:7b | General / 7B / Dense | 431.96 | 60.36 | ✅ GPU completa |
| gemma4:e4b | General / 4B / Dense | 334.35 | 21.23 | ⚠️ parcial |
| phi3:mini | General / 3.8B / Dense | 234.12 | 20.24 | ⚠️ parcial |
| gemma4:26b | General / 26B / MoE | 141.55 | 9.50 | ⚠️ offload a RAM |
| deepseek-r1:14b | Reasoning / 14B / Dense | 59.48 | 4.91 | ⚠️ offload a RAM |
| qwen2.5:14b | General / 14B / Dense | 162.33 | 4.84 | ⚠️ offload a RAM |
| qwopus | Reasoning / 27B / IQ3_XS | 7.09 | 3.76 | ⚠️ offload a RAM |

> **Conclusión clave:** Modelos 7B que caben en VRAM logran 60+ tok/s consistente.
> Modelos 14B+ caen a ~5 tok/s por offload a RAM en 12GB VRAM.

### ¿Qué modelo usar para qué?

#### Chat rápido / respuestas inmediatas
**Mejor:** `llama3.2:3b` (107 tok/s) o `gemma4:e2b` (84 tok/s)
- Usar cuando: necesitas respuestas instantáneas, preguntas simples, resúmenes rápidos
- Evitar cuando: necesitas razonamiento complejo o código extenso
```bash
ollama run llama3.2:3b "Resume esto en un párrafo: ..."
```

#### Uso general / día a día
**Mejor:** `qwen2.5:7b` (61 tok/s)
- Usar cuando: redacción, análisis, explicaciones, tareas multilingüe
- Maneja bien español e inglés
- Tip: temperatura 0.7 para tareas creativas, 0.1 para preguntas factuales
```bash
ollama run qwen2.5:7b "Explica la diferencia entre DevOps y MLOps"
```

#### Asistente de código
**Mejor:** `qwen2.5-coder:7b` (60 tok/s)
- Usar cuando: generar código, debuggear, revisar scripts, Terraform, Docker
- Tip: siempre incluye el mensaje de error completo, no solo la línea
- Funciona bien con: Python, Bash, Terraform, Docker
```bash
ollama run qwen2.5-coder:7b "Escribe un script en Python que monitoree el uso de GPU cada 5 segundos"
```

#### Razonamiento profundo / problemas complejos
**Mejor:** `deepseek-r1:14b` (4.91 tok/s) — lento pero vale la pena
- Usar cuando: matemáticas, decisiones de arquitectura, análisis multi-paso
- Nota: usa tags `<think>` internamente, espera respuestas más largas
- Tip: ten paciencia, el proceso de pensamiento es donde está la calidad
```bash
ollama run deepseek-r1:14b "Diseña un pipeline de MLOps tolerante a fallos para una startup con presupuesto limitado"
```

#### Familia Gemma 4 (Google, abril 2026)
- `gemma4:e2b`: el más rápido de la familia, bueno para uso interactivo
- `gemma4:e4b`: mejor calidad, velocidad usable en 12GB
- `gemma4:26b`: arquitectura MoE, activa solo 4B params por token, pero el offload a RAM mata la velocidad en 12GB
```bash
ollama run gemma4:e4b "¿Qué es el sliding window attention y por qué importa?"
```

#### Qwopus — razonamiento de Claude Opus destilado en Qwen3.5
**`qwopus` = Qwen3.5-27B fine-tuned con chains de razonamiento de Claude 4.6 Opus**
- Muy lento en 12GB (3.76 tok/s) por offload pesado a RAM
- La calidad de razonamiento estructurado es notablemente mejor que el Qwen base
- Mejor uso: análisis complejos offline donde puedes esperar
- Tip: limita num_ctx a 4096 máximo en 12GB para evitar más lentitud
```bash
ollama run qwopus "Analiza los tradeoffs entre serverless y contenedores para MLOps"
```

### Tips de optimización ROCm para RX 6700 XT

```bash
# Siempre exporta esto antes de usar ollama manualmente
export HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0

# En el servicio ollama (agrega a rocm-fix.conf)
Environment="HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0"
Environment="ROCR_VISIBLE_DEVICES=0"

# Tradeoff context length vs velocidad
# Para modelos 7B: 16K context está bien
# Para modelos 14B+: máximo 4K-8K o el decode baja aún más

# Verificar que la GPU está siendo usada
journalctl -u ollama -n 5 --no-pager | grep "AMD Radeon"
```

### Guía de VRAM para 12GB

| Tamaño modelo | ¿Cabe en 12GB? | Decode esperado |
|--------------|----------------|----------------|
| 2-4B Q4 | ✅ Sí | 80-110 tok/s |
| 7B Q4 | ✅ Sí | 55-65 tok/s |
| 8B Q4 | ✅ Sí | 50-60 tok/s |
| 14B Q4 | ❌ Offload RAM | 4-6 tok/s |
| 27B IQ3 | ❌ Offload RAM | 3-5 tok/s |
| 26B MoE Q4 | ❌ Offload RAM | 8-10 tok/s |

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*By [Positronica Labs](https://github.com/G10hdz) — CDMX, México*

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*Hardware de segunda mano. Software libre. AI para todos.*