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MI300X 192GB

AMD · 192 GB HBM3 · 5300 GB/s · 750 W · MSRP $15,000

MI300X 192GB 是 AMD 的加速器,配备 192 GB HBM3,峰值显存带宽约 5300 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 52 个收录模型能完整装进此卡;FP16 下约 39 个。 Q4 速度前列:MiniCPM5-1B ≈ 3122.9 tok/s(估算,装得下); Qwen3.5-2B ≈ 1686.4 tok/s(估算,装得下); GLM-4.7-Flash ≈ 1124.2 tok/s(估算,装得下); Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 ≈ 1124.2 tok/s(估算,装得下); Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct ≈ 1124.2 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.

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?
MiniCPM5-1B1.08Q43122.9 估算
Qwen3.5-2B2.0Q41686.4 估算
GLM-4.7-Flash31.2Q41124.2 估算
Qwen3-30B-A3B-Instruct-250730.5Q41124.2 估算
Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct81.3Q41124.2 估算
Qwen3-Coder-Next79.7Q41124.2 估算
Qwen3.5-35B-A3B34.7Q41124.2 估算
Qwen3.6-35B-A3B36.0Q41124.2 估算
Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF1630.0Q41124.2 估算
Ornith-1.0-35B35.0Q41124.2 估算
Llama-3.2-3B-Instruct3.2Q41054.0 估算
gpt-oss-20b21.5Q4936.9 估算
gemma-4-26B-A4B-it25.2Q4887.6 估算
MiniCPM5-1B1.08FP16858.8 估算
Qwen3-4B-Instruct-25074.0Q4843.2 估算
Qwen3-4B-Thinking-25074.0Q4843.2 估算
NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF164.0Q4843.2 估算
gpt-oss-120b120.4Q4661.3 估算
gemma-4-E2B-it5.1Q4661.3 估算
Mistral-Small-4-119B-2603119.0Q4518.9 估算
Mistral-7B-Instruct-v0.37.2Q4468.4 估算
Qwen3.5-2B2.0FP16463.7 估算
Qwen2.5-7B-Instruct7.6Q4443.8 估算
Llama-3.1-8B-Instruct8.0Q4421.6 估算
gemma-4-E4B-it8.0Q4421.6 估算
Qwen3.5-397B-A17B397.0Q4421.1 估算
Qwen3-8B8.2Q4411.3 估算
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B8.2Q4411.3 估算
Qwen3.5-9B8.95Q4376.8 估算
Ornith-1.0-9B9.0Q4374.7 估算
MiniMax-M2.7228.7Q4337.3 估算
Qwen3.5-122B-A10B122.0Q4337.3 估算
gpt-oss-120b120.4FP16324.9 估算
Llama-3.1-8B-Instruct8.0FP16320.0 实测 (amd-blog)
GLM-4.7-Flash31.2FP16309.2 估算
Qwen3-30B-A3B-Instruct-250730.5FP16309.2 估算
Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct81.3FP16309.2 估算
Qwen3-Coder-Next79.7FP16309.2 估算
Qwen3.5-35B-A3B34.7FP16309.2 估算
Qwen3.6-35B-A3B36.0FP16309.2 估算
Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF1630.0FP16309.2 估算
Ornith-1.0-35B35.0FP16309.2 估算
Step-3.5-Flash196.8Q4306.6 估算
Llama-3.2-3B-Instruct3.2FP16289.8 估算
gemma-4-12b-it11.95Q4282.2 估算
GLM-4.5-Air110.5Q4281.1 估算
NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16120.0Q4281.1 估算
MiniMax-M3428.0Q4265.9 估算
Mistral-Small-4-119B-2603119.0FP16260.3 估算
DeepSeek-V4-Flash158.1Q4259.4 估算
gpt-oss-20b21.5FP16257.6 估算
gemma-4-26B-A4B-it25.2FP16244.1 估算
Qwen3-4B-Instruct-25074.0FP16231.9 估算
Qwen3-4B-Thinking-25074.0FP16231.9 估算
NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF164.0FP16231.9 估算
Qwen3-14B14.8Q4227.9 估算
Qwen2.5-14B-Instruct14.8Q4227.9 估算
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B14.8Q4227.9 估算
MiMo-V2.5310.0Q4224.8 估算
Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct109.0Q4198.4 估算
gemma-4-E2B-it5.1FP16181.9 估算
Llama-3.1-70B-Instruct70.6FP16165.0 实测 (amd-blog)
GLM-4.5-Air110.5FP16161.7 估算
Hy3295.0Q4160.6 估算
Qwen3.5-122B-A10B122.0FP16160.1 估算
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507235.1Q4153.3 估算
Devstral-Small-2-24B-Instruct-251224.0Q4140.5 估算
NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16120.0FP16137.4 估算
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct480.2Q4137.1 估算
Mistral-7B-Instruct-v0.37.2FP16128.8 估算
Qwen3.5-27B27.0Q4124.9 估算
Qwen2.5-7B-Instruct7.6FP16122.0 估算
Qwen3.6-27B27.8Q4121.3 估算
Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct109.0FP16116.2 估算
gemma-4-E4B-it8.0FP16115.9 估算
Qwen3-8B8.2FP16113.1 估算
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B8.2FP16113.1 估算
gemma-4-31B-it30.7Q4109.9 估算
Qwen3.5-9B8.95FP16103.6 估算
Ornith-1.0-9B9.0FP16103.1 估算
Qwen2.5-32B-Instruct32.8Q4102.8 估算
Qwen2.5-Coder-32B-Instruct32.8Q4102.8 估算
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B32.8Q4102.8 估算
gemma-4-12b-it11.95FP1677.6 估算
DeepSeek-V4-Flash158.1FP1673.5 估算
NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-NVFP4550.0Q465.3 估算
DeepSeek-R1684.5Q464.8 估算
Qwen3-14B14.8FP1662.7 估算
Qwen2.5-14B-Instruct14.8FP1662.7 估算
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B14.8FP1662.7 估算
Step-3.5-Flash196.8FP1656.4 估算
GLM-5.2753.3Q449.6 估算
GLM-5.1753.9Q449.5 估算
Llama-3.1-70B-Instruct70.6Q448.2 估算
Llama-3.3-70B-Instruct70.6Q448.2 估算
Qwen2.5-72B-Instruct72.7Q446.4 估算
MiniMax-M2.7228.7FP1646.1 估算
Devstral-Small-2-24B-Instruct-251224.0FP1638.6 估算
Qwen3.5-27B27.0FP1634.4 估算
Kimi-K2.61030.0Q433.7 估算
Kimi-K2.7-Code1030.0Q433.7 估算
Qwen3.6-27B27.8FP1633.4 估算
DeepSeek-V4-Pro861.6Q430.9 估算
gemma-4-31B-it30.7FP1630.2 估算
Inkling975.0Q429.1 估算
Qwen2.5-32B-Instruct32.8FP1628.3 估算
Qwen2.5-Coder-32B-Instruct32.8FP1628.3 估算
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B32.8FP1628.3 估算
Mistral-Medium-3.5-128B128.0Q426.3 估算
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507235.1FP1619.6 估算
MiMo-V2.5310.0FP1616.7 估算
Llama-3.3-70B-Instruct70.6FP1613.2 估算
Hy3295.0FP1613.1 估算
Qwen2.5-72B-Instruct72.7FP1612.8 估算
Mistral-Medium-3.5-128B128.0FP169.6 估算

装机核对

全部 63 个模型的装机核对——见上表「装得下?」列的链接