Ryzen AI Max 390 64GB — 本地 LLM 装机匹配与速度

AMD · 48 GB LPDDR5X · 215 GB/s · 120 W · MSRP $1,300

ROCM

Ryzen AI Max 390 64GB 是 AMD 的加速器，配备 48 GB LPDDR5X，峰值显存带宽约 215 GB/s。 AI Hashrate 按 8K 上下文估算本地 LLM 解码速度（batch 1）：能否装下 = 权重 + KV cache + 1 GB 运行时开销，而非只看权重。 Q4 下约有 41 个收录模型能完整装进此卡；FP16 下约 23 个。 Q4 速度前列：MiniCPM5-1B ≈ 126.7 tok/s（估算，装得下）; Qwen3.5-2B ≈ 68.4 tok/s（估算，装得下）; DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-layer-mix-bpw-3.8-mlx ≈ 59.5 tok/s（估算，装得下）; Qwen3.6-35B-A3B ≈ 45.6 tok/s（估算，装得下）; Qwen3.5-35B-A3B ≈ 45.6 tok/s（估算，装得下）。相对排名比绝对 tok/s 更可靠。带宽公式与实测锚点政策见方法论页。方法论.

🛒 购买渠道

在 Amazon 购买 ↗

返利链接 · 通过符合条件的购买获得佣金

表格：解码速度估算（Q4 / FP16）。实测行覆盖估算值。MSRP 为官方标价，非实时售价。默认上下文 8K。

模型	参数 (B)	量化	tok/s	装得下？
MiniCPM5-1B	1.08	Q4	126.7 估算	是
Qwen3.5-2B	2.0	Q4	68.4 估算	是
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-layer-mix-bpw-3.8-mlx	2.3	Q4	59.5 估算	是
Qwen3.6-35B-A3B	36.0	Q4	45.6 估算	是
Qwen3.5-35B-A3B	34.7	Q4	45.6 估算	是
GLM-4.7-Flash	31.2	Q4	45.6 估算	是
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507	30.5	Q4	45.6 估算	是
Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16	30.0	Q4	45.6 估算	是
Qwen3-Coder-Next	79.7	Q4	45.6 估算	是
Ornith-1.0-35B	35.0	Q4	45.6 估算	是
Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct	81.3	Q4	45.6 估算	是
qwen35b-a3b-fable-sft-abliterated	34.7	Q4	45.6 估算	是
Llama-3.2-3B-Instruct	3.2	Q4	42.8 估算	是
gpt-oss-20b	21.5	Q4	38.0 估算	是
gpt-oss-120b	120.4	Q4	37.9 估算	否
gemma-4-26B-A4B-it	25.2	Q4	36.0 估算	是
MiniCPM5-1B	1.08	FP16	34.8 估算	是
Qwen3-4B-Instruct-2507	4.0	Q4	34.2 估算	是
NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16	4.0	Q4	34.2 估算	是
Qwen3-4B-Thinking-2507	4.0	Q4	34.2 估算	是
Mistral-Small-4-119B-2603	119.0	Q4	30.2 估算	否
gemma-4-E2B-it	5.1	Q4	26.8 估算	是
gemma-4-26B-A4B-it	25.2	FP16	23.9 估算	否
Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16	30.0	FP16	22.1 估算	否
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507	30.5	FP16	21.0 估算	否
GLM-4.7-Flash	31.2	FP16	20.1 估算	否
Qwen3.5-122B-A10B	122.0	Q4	19.3 估算	否
Mistral-7B-Instruct-v0.3	7.2	Q4	19.0 估算	是
Qwen3.5-2B	2.0	FP16	18.8 估算	是
GLM-4.5-Air	110.5	Q4	18.2 估算	否
Qwen2.5-7B-Instruct	7.6	Q4	18.0 估算	是
Llama-3.1-8B-Instruct	8.0	Q4	17.1 估算	是
gemma-4-E4B-it	8.0	Q4	17.1 估算	是
Qwen3-8B	8.2	Q4	16.7 估算	是
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B	8.2	Q4	16.7 估算	是
Qwen3.5-35B-A3B	34.7	FP16	16.6 估算	否
NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16	120.0	Q4	16.6 估算	否
qwen35b-a3b-fable-sft-abliterated	34.7	FP16	16.4 估算	否
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-layer-mix-bpw-3.8-mlx	2.3	FP16	16.4 估算	是
Ornith-1.0-35B	35.0	FP16	16.1 估算	否
Qwen3.6-35B-A3B	36.0	FP16	15.4 估算	否
Qwen3.5-9B	8.95	Q4	15.3 估算	是
Ornith-1.0-9B	9.0	Q4	15.2 估算	是
Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct	109.0	Q4	12.8 估算	否
Llama-3.2-3B-Instruct	3.2	FP16	11.8 估算	是
gemma-4-12b-it	11.95	Q4	11.4 估算	是
gpt-oss-20b	21.5	FP16	10.5 估算	是
OLMo-2-1124-13B-Instruct	13.7	Q4	10.0 估算	是
Qwen3-4B-Instruct-2507	4.0	FP16	9.4 估算	是
NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16	4.0	FP16	9.4 估算	是
Qwen3-4B-Thinking-2507	4.0	FP16	9.4 估算	是
Qwen3-14B	14.8	Q4	9.2 估算	是
Qwen2.5-14B-Instruct	14.8	Q4	9.2 估算	是
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B	14.8	Q4	9.2 估算	是
DeepSeek-V4-Flash	158.1	Q4	8.9 估算	否
gemma-4-E2B-it	5.1	FP16	7.4 估算	是
Qwen3.5-122B-A10B-Heretic-v2-MLX-mixed-3.8bit	19.8	Q4	6.9 估算	是
Step-3.5-Flash	196.8	Q4	6.6 估算	否
Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512	24.0	Q4	5.7 估算	是
MiniMax-M2.7	228.7	Q4	5.4 估算	否
Mistral-7B-Instruct-v0.3	7.2	FP16	5.2 估算	是
Qwen3.5-27B	27.0	Q4	5.1 估算	是
Qwen2.5-7B-Instruct	7.6	FP16	5.0 估算	是
gemma-3-27b-it	27.4	Q4	5.0 估算	是
Qwen3.6-27B	27.8	Q4	4.9 估算	是
Llama-3.1-8B-Instruct	8.0	FP16	4.7 估算	是
gemma-4-E4B-it	8.0	FP16	4.7 估算	是
Qwen3-8B	8.2	FP16	4.6 估算	是
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B	8.2	FP16	4.6 估算	是
gemma-4-31B-it	30.7	Q4	4.5 估算	是
Llama-3.1-70B-Instruct	70.6	Q4	4.4 估算	否
Llama-3.3-70B-Instruct	70.6	Q4	4.4 估算	否
Qwen3.5-9B	8.95	FP16	4.2 估算	是
Qwen2.5-32B-Instruct	32.8	Q4	4.2 估算	是
Qwen2.5-Coder-32B-Instruct	32.8	Q4	4.2 估算	是
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B	32.8	Q4	4.2 估算	是
Ornith-1.0-9B	9.0	FP16	4.2 估算	是
Qwen2.5-72B-Instruct	72.7	Q4	4.0 估算	否
Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512	24.0	FP16	3.6 估算	否
Qwen3-Coder-Next	79.7	FP16	3.2 估算	否
gemma-4-12b-it	11.95	FP16	3.1 估算	是
Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct	81.3	FP16	3.1 估算	否
Qwen3.5-27B	27.0	FP16	3.0 估算	否
Qwen3.6-27B	27.8	FP16	2.7 估算	否
OLMo-2-1124-13B-Instruct	13.7	FP16	2.7 估算	是
Qwen3-14B	14.8	FP16	2.5 估算	是
Qwen2.5-14B-Instruct	14.8	FP16	2.5 估算	是
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B	14.8	FP16	2.5 估算	是
gemma-3-27b-it	27.4	FP16	2.4 估算	否
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507	235.1	Q4	2.3 估算	否
MiMo-V2.5	310.0	Q4	2.0 估算	否
Qwen3.5-122B-A10B-Heretic-v2-MLX-mixed-3.8bit	19.8	FP16	1.9 估算	是
gemma-4-31B-it	30.7	FP16	1.7 估算	否
Hy3	295.0	Q4	1.5 估算	否
Qwen2.5-32B-Instruct	32.8	FP16	1.4 估算	否
Qwen2.5-Coder-32B-Instruct	32.8	FP16	1.4 估算	否
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B	32.8	FP16	1.4 估算	否
Mistral-Medium-3.5-128B	128.0	Q4	0.7 估算	否
Llama-3.1-70B-Instruct	70.6	FP16	0.1 估算	否
Llama-3.3-70B-Instruct	70.6	FP16	0.1 估算	否
Qwen2.5-72B-Instruct	72.7	FP16	0.1 估算	否

装机核对

Qwen3-8B — 装得下 · ≈16.7 tok/s Q4 估算
gemma-4-26B-A4B-it — 装得下 · ≈36.0 tok/s Q4 估算
Qwen2.5-7B-Instruct — 装得下 · ≈18.0 tok/s Q4 估算
Qwen3.5-9B — 装得下 · ≈15.3 tok/s Q4 估算
Llama-3.1-8B-Instruct — 装得下 · ≈17.1 tok/s Q4 估算
gpt-oss-20b — 装得下 · ≈38.0 tok/s Q4 估算
Qwen3.6-35B-A3B — 装得下 · ≈45.6 tok/s Q4 估算
Qwen3.5-35B-A3B — 装得下 · ≈45.6 tok/s Q4 估算
gemma-4-E2B-it — 装得下 · ≈26.8 tok/s Q4 估算
Qwen3.6-27B — 装得下 · ≈4.9 tok/s Q4 估算
Mistral-7B-Instruct-v0.3 — 装得下 · ≈19.0 tok/s Q4 估算

全部 69 个模型的装机核对——见上表「装得下？」列的链接