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RTX 5070 Ti 16GB

NVIDIA · 16 GB GDDR7 · 896 GB/s · 300 W · MSRP $749 · 搜索 Amazon (返利链接)

RTX 5070 Ti 16GB 是 NVIDIA 的加速器,配备 16 GB GDDR7,峰值显存带宽约 896 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 20 个收录模型能完整装进此卡;FP16 下约 7 个。 Q4 速度前列:MiniCPM5-1B ≈ 527.9 tok/s(估算,装得下); Qwen3.5-2B ≈ 285.1 tok/s(估算,装得下); gpt-oss-20b ≈ 189.5 tok/s(实测,装得下); Llama-3.2-3B-Instruct ≈ 178.2 tok/s(估算,装得下); Mistral-7B-Instruct-v0.3 ≈ 160.2 tok/s(实测,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?
MiniCPM5-1B1.08Q4527.9 估算
gemma-4-26B-A4B-it25.2Q4449.8 估算
Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF1630.0Q4424.3 估算
Qwen3-30B-A3B-Instruct-250730.5Q4411.5 估算
GLM-4.7-Flash31.2Q4395.0 估算
Qwen3.5-35B-A3B34.7Q4324.7 估算
Ornith-1.0-35B35.0Q4319.8 估算
Qwen3.6-35B-A3B36.0Q4303.6 估算
Qwen3.5-2B2.0Q4285.1 估算
gpt-oss-20b21.5Q4189.5 实测 (llama.cpp-disc-15396)
Llama-3.2-3B-Instruct3.2Q4178.2 估算
Mistral-7B-Instruct-v0.37.2Q4160.2 实测 (storagereview-rtx5070-review)
MiniCPM5-1B1.08FP16145.2 估算
Qwen3-4B-Instruct-25074.0Q4142.5 估算
Qwen3-4B-Thinking-25074.0Q4142.5 估算
NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF164.0Q4142.5 估算
Llama-3.1-8B-Instruct8.0Q4131.9 实测 (storagereview-rtx5070-review)
gemma-4-E2B-it5.1Q4111.8 估算
Qwen3.5-2B2.0FP1678.4 估算
Qwen2.5-7B-Instruct7.6Q475.0 估算
gemma-4-E4B-it8.0Q471.3 估算
Qwen3-8B8.2Q469.5 估算
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B8.2Q469.5 估算
Qwen3-Coder-Next79.7Q467.3 估算
Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct81.3Q464.8 估算
Qwen3.5-9B8.95Q463.7 估算
Ornith-1.0-9B9.0Q463.4 估算
Mistral-7B-Instruct-v0.37.2FP1656.2 估算
Llama-3.2-3B-Instruct3.2FP1649.0 估算
Qwen2.5-7B-Instruct7.6FP1648.1 估算
Devstral-Small-2-24B-Instruct-251224.0Q448.1 估算
gemma-4-12b-it11.95Q447.7 估算
Llama-3.1-8B-Instruct8.0FP1641.4 估算
gemma-4-E4B-it8.0FP1641.4 估算
Qwen3-4B-Instruct-25074.0FP1639.2 估算
Qwen3-4B-Thinking-25074.0FP1639.2 估算
NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF164.0FP1639.2 估算
Qwen3-8B8.2FP1638.6 估算
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B8.2FP1638.6 估算
Qwen3-14B14.8Q438.5 估算
Qwen2.5-14B-Instruct14.8Q438.5 估算
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B14.8Q438.5 估算
Qwen3.5-27B27.0Q434.2 估算
Qwen3.6-27B27.8Q431.4 估算
gemma-4-E2B-it5.1FP1630.7 估算
Qwen3.5-9B8.95FP1629.9 估算
Ornith-1.0-9B9.0FP1629.5 估算
gemma-4-31B-it30.7Q423.5 估算
Qwen2.5-32B-Instruct32.8Q419.4 估算
Qwen2.5-Coder-32B-Instruct32.8Q419.4 估算
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B32.8Q419.4 估算
gpt-oss-20b21.5FP1615.9 估算
gemma-4-12b-it11.95FP1612.9 估算
gemma-4-26B-A4B-it25.2FP1611.1 估算
Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF1630.0FP1610.1 估算
Qwen3-30B-A3B-Instruct-250730.5FP169.8 估算
GLM-4.7-Flash31.2FP169.3 估算
Qwen3-14B14.8FP166.9 估算
Qwen2.5-14B-Instruct14.8FP166.9 估算
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B14.8FP166.9 估算
Llama-3.1-70B-Instruct70.6Q42.1 估算
Llama-3.3-70B-Instruct70.6Q42.1 估算
Qwen2.5-72B-Instruct72.7Q41.9 估算
Devstral-Small-2-24B-Instruct-251224.0FP161.7 估算
Qwen3.5-27B27.0FP161.2 估算
Qwen3.6-27B27.8FP161.1 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