heise+ | Spieler-Grafikkarte Radeon RX 9060 XT im Test: Harter Gegner für Nvidia

Die meisten Spieler lieben zwar ihr Hobby, sind aber nicht bereit, Unsummen nur für die Grafikkarte auf den Tisch zu legen. Uns erreichen häufig Anfragen, welche Grafikkarte für rund 300 Euro den bestmöglichen Spielgenuss liefert. Der neue Einsteigerchip Navi 44 bringt AMDs aktuelle RDNA4-Architektur auch in solche Preisgefilde. Zwar sind aus den angekündigten Dollarpreisen durch die Steuern etwas höhere Eurosummen geworden, aber die Karten bleiben im Vergleich dennoch attraktiv. Für die 8-GByte-Variante empfiehlt AMD den Partnern einen Preis von 315 Euro und die 16-GByte-Version, die wir hier testen, soll ab rund 370 Euro in die Regale kommen.

AMD schickte uns vorab die Sapphire Radeon RX 9060 XT Pulse OC als Testmuster. Die Karte entspricht den Vorgaben für die 370-Euro-Designs, kommt aber schon mit einer um 20 auf 180 Watt aufgebrezelten Board Power. Wir haben sie versuchsweise auf die im AMD-Datenblatt genannten 160 Watt begrenzt, die Unterschiede lagen nur knapp außerhalb der Messtoleranz – die Einzelergebnisse zeigt das Benchmark-Diagramm.

Die Dual-Slot-Karte Pulse Radeon RX 9060 XT OC 16GB von Sapphire kombiniert relativ kompakte Maße mit einer unauffällig agierenden Kühlung.

(Bild: c't)

Für knapp 370 Euro hat unser Testmuster mit 16 GByte Grafikspeicher ein echtes Alleinstellungsmerkmal in seiner Preisklasse. Denn unter 400 Euro gibt es 16 GByte Grafikspeicher bisher nur in Form älterer Technik oder deutlich langsamerer Karten. Nvidias GeForce RTX 5060 ist derzeit auf 8 GByte limitiert und die stärkere 5060 Ti mit 16 GByte war zum Testzeitpunkt nicht unter 440 Euro zu bekommen. Aktuelle Spiele sind mit 16 GByte auch in hohen Auflösungen gut versorgt, selbst wenn es einzelne Titel gibt, die mit besonders extremer Optionsauswahl diese Grenze sprengen. Für diese Kombinationen ist eine Grafikkarte aus dieser Leistungsklasse aber ohnehin zu langsam. Doch großer Grafikspeicher bringt nicht nur Vorteile in Spielen, auch KI-Anwendungen können zum Beispiel auf größere, sprich mächtigere Sprachmodelle oder Bildgeneratoren für höher auflösende KI-Bilder ohne überproportionale Leistungseinbußen zugreifen.

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