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RX 7800 XT 16GB

AMD · 16 GB GDDR6 · 624 GB/s · 263 W · MSRP $499 · 搜索 Amazon (返利链接)

RX 7800 XT 16GB 是 AMD 的加速器,配备 16 GB GDDR6,峰值显存带宽约 624 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 ≈ 367.7 tok/s(估算,装得下); Qwen3.5-2B ≈ 198.5 tok/s(估算,装得下); Llama-3.2-3B-Instruct ≈ 124.1 tok/s(估算,装得下); gpt-oss-20b ≈ 110.3 tok/s(估算,装得下); Qwen3-4B-Instruct-2507 ≈ 99.3 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?
MiniCPM5-1B1.08Q4367.7 估算
gemma-4-26B-A4B-it25.2Q4313.3 估算
Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF1630.0Q4295.5 估算
Qwen3-30B-A3B-Instruct-250730.5Q4286.6 估算
GLM-4.7-Flash31.2Q4275.1 估算
Qwen3.5-35B-A3B34.7Q4226.2 估算
Ornith-1.0-35B35.0Q4222.7 估算
Qwen3.6-35B-A3B36.0Q4211.4 估算
Qwen3.5-2B2.0Q4198.5 估算
Llama-3.2-3B-Instruct3.2Q4124.1 估算
gpt-oss-20b21.5Q4110.3 估算
MiniCPM5-1B1.08FP16101.1 估算
Qwen3-4B-Instruct-25074.0Q499.3 估算
Qwen3-4B-Thinking-25074.0Q499.3 估算
NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF164.0Q499.3 估算
gemma-4-E2B-it5.1Q477.9 估算
Llama-3.1-8B-Instruct8.0Q468.0 实测 (kunalganglani-llm-benchmarks)
Mistral-7B-Instruct-v0.37.2Q455.2 估算
Qwen3.5-2B2.0FP1654.6 估算
Qwen2.5-7B-Instruct7.6Q452.2 估算
gemma-4-E4B-it8.0Q449.6 估算
Qwen3-8B8.2Q448.4 估算
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B8.2Q448.4 估算
Qwen3-Coder-Next79.7Q446.9 估算
Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct81.3Q445.1 估算
Qwen3.5-9B8.95Q444.4 估算
Ornith-1.0-9B9.0Q444.1 估算
Mistral-7B-Instruct-v0.37.2FP1639.1 估算
Llama-3.2-3B-Instruct3.2FP1634.1 估算
Qwen2.5-7B-Instruct7.6FP1633.5 估算
Devstral-Small-2-24B-Instruct-251224.0Q433.5 估算
gemma-4-12b-it11.95Q433.2 估算
Llama-3.1-8B-Instruct8.0FP1628.9 估算
gemma-4-E4B-it8.0FP1628.9 估算
Qwen3-4B-Instruct-25074.0FP1627.3 估算
Qwen3-4B-Thinking-25074.0FP1627.3 估算
NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF164.0FP1627.3 估算
Qwen3-8B8.2FP1626.9 估算
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B8.2FP1626.9 估算
Qwen3-14B14.8Q426.8 估算
Qwen2.5-14B-Instruct14.8Q426.8 估算
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B14.8Q426.8 估算
Qwen3.5-27B27.0Q423.8 估算
Qwen3.6-27B27.8Q421.9 估算
gemma-4-E2B-it5.1FP1621.4 估算
Qwen3.5-9B8.95FP1620.8 估算
Ornith-1.0-9B9.0FP1620.5 估算
gemma-4-31B-it30.7Q416.4 估算
Qwen2.5-32B-Instruct32.8Q413.5 估算
Qwen2.5-Coder-32B-Instruct32.8Q413.5 估算
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B32.8Q413.5 估算
gpt-oss-20b21.5FP1611.1 估算
gemma-4-12b-it11.95FP169.0 估算
gemma-4-26B-A4B-it25.2FP167.7 估算
Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF1630.0FP167.0 估算
Qwen3-30B-A3B-Instruct-250730.5FP166.8 估算
GLM-4.7-Flash31.2FP166.5 估算
Qwen3-14B14.8FP164.8 估算
Qwen2.5-14B-Instruct14.8FP164.8 估算
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B14.8FP164.8 估算
Llama-3.1-70B-Instruct70.6Q41.4 估算
Llama-3.3-70B-Instruct70.6Q41.4 估算
Qwen2.5-72B-Instruct72.7Q41.3 估算
Devstral-Small-2-24B-Instruct-251224.0FP161.1 估算
Qwen3.5-27B27.0FP160.8 估算
Qwen3.6-27B27.8FP160.7 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