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Ryzen AI Max 390 64GB 对比 V100 32GB SXM2（本地 LLM）

V100 32GB SXM2 的显存带宽高约 319%（900 对 215 GB/s）。batch-1 解码与带宽强相关，因此同能装下的模型在 V100 32GB SXM2 上解码约快 319%。 Q4/8K 下 Ryzen AI Max 390 64GB 能装下的目录模型更多——73 个模型中 46 对 43（48 对 32 GB VRAM）。 能装进 Ryzen AI Max 390 64GB 却装不进 V100 32GB SXM2 的最大模型：Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct（81.3B）。 MSRP：Ryzen AI Max 390 64GB 为 $1,300，V100 32GB SXM2 为 $10,000。MSRP 是发布标价而非实时售价——Amazon 价格会波动，点进去才是在售价格。 不可零售购买：V100 32GB SXM2（数据中心级；现实使用方式是云租赁）。 下方 Q4/8K 正面对比（57 个共有模型）中，V100 32GB SXM2 在 57 行 tok/s 更高，0 行落后。 方法论.

规格对比

Ryzen AI Max 390 64GBV100 32GB SXM2
厂商AMDNVIDIA
VRAM48 GB32 GB
显存类型LPDDR5XHBM2
显存带宽215 GB/s900 GB/s
TDP120 W300 W
MSRP（标价）$1,300$10,000
购买搜索 Amazon—

MSRP 为发布标价，非实时售价。购买链接为 Amazon 返利链接——点击后看到的才是在售价格。

Q4 / 8K 正面对比——57 个共有模型中的前 15 个

模型参数 (B)Ryzen AI Max 390 64GB tok/sRyzen AI Max 390 64GB 装得下V100 32GB SXM2 tok/sV100 32GB SXM2 装得下胜者
MiniCPM5-1B1.08204.4 估算是895.6 估算是V100 32GB SXM2
Qwen3.5-2B2.0110.4 估算是483.6 估算是V100 32GB SXM2
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-layer-mix-bpw-3.8-mlx2.396.0 估算是420.5 估算是V100 32GB SXM2
Qwen3.6-35B-A3B36.073.6 估算是322.4 估算是V100 32GB SXM2
Qwen3.5-35B-A3B34.773.6 估算是322.4 估算是V100 32GB SXM2
GLM-4.7-Flash31.273.6 估算是322.4 估算是V100 32GB SXM2
Qwen3-30B-A3B-Instruct-250730.573.6 估算是322.4 估算是V100 32GB SXM2
Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF1630.073.6 估算是322.4 估算是V100 32GB SXM2
Ornith-1.0-35B35.073.6 估算是322.4 估算是V100 32GB SXM2
qwen35b-a3b-fable-sft-abliterated34.773.6 估算是322.4 估算是V100 32GB SXM2
Llama-3.2-3B-Instruct3.269.0 估算是302.3 估算是V100 32GB SXM2
gpt-oss-20b21.561.3 估算是268.7 估算是V100 32GB SXM2
Qwen3-Coder-Next79.773.6 估算是268.3 估算否V100 32GB SXM2
Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct81.373.6 估算是258.2 估算否V100 32GB SXM2
gemma-4-26B-A4B-it25.258.1 估算是254.5 估算是V100 32GB SXM2

估算 = 基于带宽的估算；实测 = 收录的真实基准，覆盖估算值。装得下 = 权重 + KV(8K) + 1 GB 开销 ≤ 95% VRAM。

Q4 / 8K 装机覆盖

Ryzen AI Max 390 64GBV100 32GB SXM2
装得下的目录模型73 个中 46 个73 个中 43 个
独占装下的最大模型Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct (81.3B)—

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