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Titan Xp 12GB

NVIDIA · 12 GB GDDR5X · 548 GB/s · 250 W · MSRP $1,200

CUDA

Titan Xp 12GB 是 NVIDIA 的加速器,配备 12 GB GDDR5X,峰值显存带宽约 548 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 18 个收录模型能完整装进此卡;FP16 下约 7 个。 Q4 速度前列:MiniCPM5-1B ≈ 322.9 tok/s(估算,装得下); Qwen3.5-2B ≈ 174.4 tok/s(估算,装得下); DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-layer-mix-bpw-3.8-mlx ≈ 151.6 tok/s(估算,装得下); Llama-3.2-3B-Instruct ≈ 109.0 tok/s(估算,装得下); Qwen3-4B-Instruct-2507 ≈ 87.2 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.

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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?
MiniCPM5-1B1.08Q4322.9 估算
gpt-oss-20b21.5Q4216.2 估算
Qwen3.5-2B2.0Q4174.4 估算
Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF1630.0Q4155.0 估算
gemma-4-26B-A4B-it25.2Q4154.1 估算
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-layer-mix-bpw-3.8-mlx2.3Q4151.6 估算
Qwen3-30B-A3B-Instruct-250730.5Q4141.0 估算
GLM-4.7-Flash31.2Q4135.3 估算
Qwen3.5-35B-A3B34.7Q4117.2 估算
qwen35b-a3b-fable-sft-abliterated34.7Q4111.3 估算
Ornith-1.0-35B35.0Q4109.6 估算
Qwen3.6-35B-A3B36.0Q4109.2 估算
Llama-3.2-3B-Instruct3.2Q4109.0 估算
MiniCPM5-1B1.08FP1688.8 估算
Qwen3-4B-Instruct-25074.0Q487.2 估算
NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF164.0Q487.2 估算
Qwen3-4B-Thinking-25074.0Q487.2 估算
gemma-4-E2B-it5.1Q468.4 估算
Qwen3-14B14.8Q465.9 估算
Qwen2.5-14B-Instruct14.8Q465.9 估算
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B14.8Q465.9 估算
gemma-4-E2B-it5.1FP1651.6 估算
Mistral-7B-Instruct-v0.37.2Q448.4 估算
Qwen3.5-2B2.0FP1647.9 估算
Qwen2.5-7B-Instruct7.6Q445.9 估算
Llama-3.1-8B-Instruct8.0Q443.6 估算
gemma-4-E4B-it8.0Q443.6 估算
Qwen3-8B8.2Q442.5 估算
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B8.2Q442.5 估算
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-layer-mix-bpw-3.8-mlx2.3FP1641.7 估算
Qwen3.5-9B8.95Q439.0 估算
Ornith-1.0-9B9.0Q438.7 估算
Llama-3.2-3B-Instruct3.2FP1630.0 估算
gemma-4-12b-it11.95Q429.2 估算
Qwen3.5-122B-A10B-Heretic-v2-MLX-mixed-3.8bit19.8Q428.7 估算
OLMo-2-1124-13B-Instruct13.7Q425.5 估算
Qwen3-4B-Instruct-25074.0FP1624.0 估算
NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF164.0FP1624.0 估算
Qwen3-4B-Thinking-25074.0FP1624.0 估算
Qwen3-Coder-Next79.7Q423.6 估算
Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct81.3Q422.7 估算
Qwen3.5-27B27.0Q419.4 估算
Mistral-7B-Instruct-v0.37.2FP1619.2 估算
Qwen3.6-27B27.8Q417.8 估算
Qwen2.5-7B-Instruct7.6FP1616.5 估算
Devstral-Small-2-24B-Instruct-251224.0Q416.5 估算
Llama-3.1-8B-Instruct8.0FP1614.2 估算
gemma-4-E4B-it8.0FP1614.2 估算
Qwen3-8B8.2FP1613.2 估算
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B8.2FP1613.2 估算
Qwen3.5-9B8.95FP1612.0 估算
gemma-3-27b-it27.4Q411.2 估算
Ornith-1.0-9B9.0FP1610.1 估算
gemma-4-31B-it30.7Q48.1 估算
Qwen2.5-32B-Instruct32.8Q46.6 估算
Qwen2.5-Coder-32B-Instruct32.8Q46.6 估算
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B32.8Q46.6 估算
gpt-oss-20b21.5FP165.5 估算
gemma-4-12b-it11.95FP164.4 估算
OLMo-2-1124-13B-Instruct13.7FP163.0 估算
Qwen3-14B14.8FP162.4 估算
Qwen2.5-14B-Instruct14.8FP162.4 估算
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B14.8FP162.4 估算
Qwen3.5-122B-A10B-Heretic-v2-MLX-mixed-3.8bit19.8FP161.0 估算

装机核对

全部 69 个模型的装机核对——见上表「装得下?」列的链接